Daimon Robotics: Thomas Derksen über Roboter mit Tastsinn
Daimon Robotics ist ein Robotik-Startup aus Shenzhen, das visuell-taktile Sensoren für Roboterfinger baut. Im YouTube-Video besucht China-Kenner Thomas Derksen gemeinsam mit Leonard Schmedding das Labor. Die Reportage zeigt, wie weit Roboterhände in China heute sind.
Robotik-Legende Rodney Brooks gab den Roboterhänden noch mehr als zehn Jahre. Erst dann sollen sie zuverlässig Geld verdienen. Elf Monate später spürt ein Sensor aus Shenzhen, wie fest ein Roboter ein rohes Ei greift.
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Daimon Robotics: Das Startup hinter dem Roboter-Tastsinn
Daimon ist eine Ausgründung der Hong Kong University of Science and Technology. Offiziell gestartet ist die Firma erst 2023. Seitdem hat sie sechs Finanzierungsrunden abgeschlossen. Die letzte Runde im August brachte mehrere hundert Millionen Yuan. Angeführt hat sie die Alipay-Mutter Ant Group.
Nach eigenen Angaben beliefert Daimon schon über 200 Kunden. Auf der Liste stehen OpenAI, Google DeepMind und BMW. Der Chief Commercial Officer sitzt laut Profil in München. Vorher war er bei BMW, Audi und Bosch.
Thomas Derksen beobachtet den Markt mit einer eigenen Robotik-Datenbank. Vor einem Jahr standen dort rund 30 Humanoid-Firmen aus China. Heute sind es 150. Den Körper eines Roboters zu bauen, sei inzwischen einfach, sagt Derksen. Die Hände bleiben die große Hürde. Das Umfeld beschreibt die Reportage über das Robot Valley in Shenzhen.
So funktioniert der Sensor in der Fingerkuppe
Kameras erkennen ein Glas zuverlässig. Ob es aus Glas oder Plastik besteht, sehen sie nicht. Genau hier setzt Daimon an. In der Fingerkuppe sitzt ein weiches Silikongel mit einer Minikamera dahinter.
Berührt der Finger etwas, verformt sich das Gel. Die Kamera berechnet daraus Form, Härte und Kraft. Der Roboter fühlt also, indem er sieht. Im Labor drückt Derksen einen Mahjong-Stein auf den Sensor. Sofort erscheint das eingravierte Schriftzeichen auf dem Bildschirm.
Laut Daimon misst der Sensor 40.000 Messpunkte pro Quadratzentimeter. Die menschliche Fingerkuppe kommt auf rund 240. Das ist etwa der Faktor 160. Gemessen wird 120 Mal pro Sekunde, inklusive Kraftrichtung auf drei Achsen. Konkurrent PaXini, ebenfalls Zulieferer aus Shenzhen, setzt dagegen auf Magnetfelder.
Preise: Was taktile Roboterhände kosten
Für Anwender wird es beim Preis konkret. Die Fingerkuppen von Daimon passen auf viele normale Roboterhände. Laut einem Daimon-Ingenieur kostet jede taktile Fingerkuppe rund 400 Dollar extra. Ein fertiges Handpaar mit Tastsinn liegt bei rund 50.000 Dollar.
Zum Vergleich: Die Shadow Hand gilt seit Jahren als Referenz in der Forschung. Sie kostet rund 110.000 Dollar. Günstig ist Daimon trotzdem noch nicht. Der eigene Entwicklungschef räumte im Dezember ein, dass Kunden die erste Generation zu teuer fanden.
Die Einsatzfelder reichen weit. Daimon nennt Automotive, Logistik und das Greifen empfindlicher Blumen. Krankenhäuser fragen nach Daten-Handschuhen, etwa für Puls- und Blutdruck-Messungen. Für die Industrie besonders relevant: das Verlegen und Stecken von Kabeln. Das gilt bis heute als Engpass für klassische Roboterarme.
Daimon Robotics und das Datenproblem der Robotik
Ein Sensor allein bringt einem Roboter noch nichts bei. Videos gibt es auf YouTube ohne Ende. Daten darüber, wie sich ein Griff anfühlt, fehlen fast völlig. Deshalb baut Daimon zusätzlich Greifer und Daten-Handschuhe. Die Handschuhe sind laut Firma aktuell das meistverkaufte Produkt.
Zwei Kameras erfassen die Bewegung der Hand. Der taktile Sensor zeichnet parallel die Kraft auf. Pro Aufgabe braucht ein Roboter laut Daimon mindestens 100 bis 200 solcher Wiederholungen. Validiert wird am eigenen Humanoid, bevor ein Produkt in den Verkauf geht. Für die Simulation arbeitet Daimon mit NVIDIA zusammen. Auch die Simulation braucht dabei echte Daten.
Den eigenen Datensatz mit rund 1.500 Stunden hochwertiger Daten haben nach Firmenangaben 2,5 Millionen Nutzer heruntergeladen. In den nächsten Monaten sollen es mindestens eine Million Stunden werden. Das Team rechnet mit einer Lösung des Datenproblems in sechs Monaten.
An genau diesem Problem scheiterte OpenAI schon einmal. 2019 zeigte OpenAI eine Roboterhand, die einen Zauberwürfel löst. 2021 löste das Unternehmen sein Robotik-Team auf. Seit September 2026 sagt Sam Altman, OpenAI werde definitiv einen Humanoid bauen. Aktuell sucht OpenAI sogar einen Ingenieur für eigene Tastsensoren.
Warum die Roboterhand so schwer zu bauen ist
Prof. Dr. Alois Knoll von der TUM ordnet das Problem im Video ein. Die menschliche Hand ist in den gesamten Körper integriert. Fingerkuppen, Nägel, Sehnen und Nervensystem arbeiten als verteiltes System zusammen. Menschen nutzen die Hand für Kraft, Geschick und Gestik zugleich.
Diese Integration erreicht die Technik laut Knoll bislang nicht einmal ansatzweise. Ingenieure müssten Sensorik, Antrieb und Steuerung erst zusammenführen. Daraus ergibt sich der lange Zeitplan, den Skeptiker wie Brooks nennen.
Was die Industrie aus Shenzhen mitnimmt
BMW setzte den Humanoid Figure elf Monate lang in seinem US-Werk ein. Inzwischen testet der Konzern ihn auch in Leipzig. Schaeffler will bis 2035 tausende Humanoide in seine Werke holen. Ein Automobilzulieferer reiste eigens nach Shenzhen, um Daimon zu sehen.
Für den Mittelstand heißt das nicht, morgen einen Zweibeiner zu kaufen. Knoll empfiehlt Plattformen auf Rädern mit zwei Armen. Genau solche baut Daimon für die Industrie. Branchenkenner sehen das größte Geschäft bei Integratoren. Sie passen Hände und Sensoren auf eine konkrete Aufgabe an.
Die Zahlen mahnen zur Vorsicht. Von Chinas Humanoiden aus 2025 ging nur rund jeder zehnte in echte Anwendungen. Im ersten Halbjahr 2026 wurden weltweit rund 19.000 Humanoide ausgeliefert. Über 97 Prozent davon stammen aus China. Knoll zählt dort über 100 Anbieter, in Deutschland gerade einmal zwei.
Fazit: Daimon Robotics verkürzt den Zeitplan
Daimon Robotics zeigt, wie schnell Chinas Nischenfirmen beim Roboter-Tastsinn vorankommen. Sensor, Daten, Modell und Humanoid kommen aus einer Hand. Ob das Datenproblem in sechs Monaten gelöst ist, kann niemand sicher sagen. Das Tempo spricht eher für Shenzhen als für die zehn Jahre von Rodney Brooks.
Thomas Derksen lebt seit zehn Jahren in China und zeigt sich trotzdem beeindruckt. Er rät deutschen Firmen, das Thema ernst zu nehmen und vor Ort Kontakte zu knüpfen. Die Begeisterung der jungen Teams in Shenzhen soll auf Deutschland überspringen.
Häufige Fragen
Was macht Daimon Robotics?
Daimon Robotics ist ein Robotik-Startup aus Shenzhen. Es ist eine Ausgründung der Hong Kong University of Science and Technology. Die Firma startete 2023 und baut visuell-taktile Sensoren für Roboterfinger. Dazu kommen Greifer, Daten-Handschuhe, eigene Modelle und ein eigener Humanoid. Nach eigenen Angaben beliefert Daimon über 200 Kunden, darunter OpenAI, Google DeepMind und BMW. Zuletzt investierte die Alipay-Mutter Ant Group mehrere hundert Millionen Yuan.
Wie funktioniert ein visuell-taktiler Sensor?
In der Fingerkuppe sitzt ein weiches Silikongel, dahinter eine Minikamera. Berührt der Finger ein Objekt, verformt sich das Gel. Die Kamera erfasst diese Verformung und berechnet daraus Form, Härte und Kraft. Auch die Richtung der Kraft auf drei Achsen lässt sich ablesen. Laut Daimon erreicht der Sensor 40.000 Messpunkte pro Quadratzentimeter. Die menschliche Fingerkuppe kommt auf rund 240. Gemessen wird 120 Mal pro Sekunde.
Was kostet eine Roboterhand mit Tastsinn?
Laut einem Daimon-Ingenieur kostet jede taktile Fingerkuppe rund 400 Dollar Aufpreis. Sie lässt sich auf eine normale Roboterhand setzen. Ein fertiges Handpaar mit Tastsinn liegt bei rund 50.000 Dollar. Zum Vergleich: Die Shadow Hand gilt seit Jahren als Referenz in der Forschung und kostet rund 110.000 Dollar. Der eigene Entwicklungschef räumte im Dezember ein, dass Kunden die erste Generation zu teuer fanden.
Wie viele Trainingsdaten braucht ein Roboter für eine Aufgabe?
Laut Daimon braucht ein Roboter pro Aufgabe mindestens 100 bis 200 Wiederholungen mit echten Kraftdaten. Ist das Modell schon gut generalisiert, reichen 50 bis 100. Startet das Training bei null, braucht es deutlich mehr Vortrainingsdaten. Die Firma sammelt diese Daten mit Handschuhen und Greifern. Den eigenen Datensatz mit rund 1.500 Stunden haben nach Firmenangaben 2,5 Millionen Nutzer heruntergeladen.
Lohnen sich humanoide Roboter für den Mittelstand schon?
Robotik-Professor Prof. Dr. Alois Knoll von der TUM empfiehlt dem Mittelstand Plattformen auf Rädern mit zwei Armen. Zweibeiner sind für die meisten Aufgaben noch nicht nötig. Geld verdienen lässt sich vor allem als Integrator. Integratoren passen Hände und Sensoren auf konkrete Aufgaben an, etwa das Stecken von Kabeln. Die Zahlen mahnen zur Vorsicht: Von Chinas Humanoiden aus 2025 ging nur rund jeder zehnte in echte Anwendungen.
