AG-Blog | Im Testlauf: Physical AI zwischen Erprobung, Regulierung und Akzeptanz
Physical AI ist kein Laborprojekt mehr. Die zweite Sitzung der neuen D21-Arbeitsgruppe widmete sich der Spannung zwischen strategischer Rahmung von Physical AI und konkretem Praxisbetrieb: Wer darf was, wo und unter welchen Bedingungen? Und wie begegnet die Gesellschaft Maschinen, die plötzlich neben uns auf dem Gehweg fahren?
Berlin. Seit Februar bauen in einem Leipziger Pilotprojekt humanoide Roboter in Deutschland an Autos mit. In mehreren Städten wird erprobt, wie autonom fahrende Fahrzeuge den ÖPNV verbessern und erweitern können. Am Universitätsklinikum Ulm werden in diesem Jahr erstmals robotergestützte Herzoperationen durchgeführt. Physical AI kommt und ist teilweise sogar schon da – oder wie es die AG-Coleiterin Prof. Dr. Cordula Meckenstock formulierte:
Physical AI hilft uns bei der Lebensgestaltung schon jetzt mehr als Marketing-E-Mails, die ein LLM uns formuliert hat.
Wie Physical AI kommt – rechtlich, technisch, gesellschaftlich – das stand im Mittelpunkt der zweiten Sitzung der AG Physical AI bei aconium in Berlin. AG-Co-Leiter Tim Brauckmüller rahmte die Sitzung mit einem Impuls zum „Sense of Urgency“:
Damit Physical AI ihr Potenzial entfalten kann, muss die gesellschaftliche Akzeptanz da sein. Auch aus den schönsten Robotern und Maschinen können erst dann echte Zukunftslösungen für die Praxis werden, wenn wir solche Fragen jetzt mitdenken.
Raus aus dem Labor – wie Regulierung Physical AI zur Skalierung verhilft
Dass Vertrauen der entscheidende Skalierungsfaktor für Physical AI ist, war auch die zentrale These des Vortrags von Dr. Frederic Geber (Kanzlei pswp). Dabei gehe es nicht nur um das Vertrauen der Nutzer*innen, sondern ebenso um behördliches Vertrauen: Ohne Zulassung kein Markt, ohne Markt keine Wirkung. Anhand von drei Fallbeispielen zeigte er, wie unterschiedlich weit verschiedene Physical-AI-Anwendungen in Deutschland auf dem Weg vom Experiment zum Regelbetrieb sind:
- Lieferroboter auf Gehwegen operieren heute fast ausschließlich per Ausnahmegenehmigung: Das Straßenverkehrsrecht kennt weder diese Fahrzeugklasse noch den Gehweg als ihren Rechtsraum.
- Robotaxis werden ebenfalls überwiegend im Erprobungsmodus betrieben.
- Ein erstes Ende dieser Übergangsphase zeigt das Beispiel ferngelenkter Fahrzeuge: Seit dem 1. Dezember 2025 ermöglicht die neue Fernlenkverordnung deren Regelbetrieb für die nächsten Jahre – ein Signal dafür, was strukturierte Regulierungsarbeit leisten kann.
Ein zukunftsfähiges Rechtssystem ist der Schlüssel für die Skalierung eines Produkts. Wartet nicht darauf, dass der Gesetzgeber von sich aus tätig wird – gestaltet mit und nutzt jede Möglichkeit, euren Regulierungsbedarf darzustellen.
Für Unternehmen empfahl Geber daher zwei parallele Pfade: einen Erprobungspfad zur Verbesserung seriennaher Prototypen durch Erfahrungen im realen Umfeld und einen aktiven Regulierungspfad, bei dem Unternehmen die Behörden und den Gesetzgeber frühzeitig auf Klarstellungs- oder Regulierungsbedarf hinweisen und den Prozess konstruktiv begleiten. Erfahrungsgemäß dauere das Schaffen neuer Gesetze drei bis vier Jahre.
Der internationale Vergleich zeige dabei: Die verbreitete Gegenüberstellung von Ex-post-Regulierung in den USA (Marktzugang ohne Genehmigung) und Ex-ante-Regulierung in der EU (erst Genehmigung, dann Marktzugang) sei zu simpel. Beide Systeme kennen beide Ansätze. Was die EU auszeichne, sei vielmehr der potenzielle Binnenmarktvorteil: Eine Typgenehmigung in einem Land kann den gesamten europäischen Markt öffnen – ein struktureller Vorteil, den teils fragmentierte nationale Regelungen in den USA nicht bieten.
Vom Berliner Pilotprojekt zum Betrieb von morgen – autonomes Fahren bei der BVG
Hanna Bräuer von den Berliner Verkehrsbetrieben (BVG) gab einen konkreten Einblick, wie in der Praxis aus Pilotprojekten künftige Mobilitätsrealität werden kann. Das Projekt der BVG zum autonomen Öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) erprobe aktuell autonome Fahrzeuge (Autonomielevel 4) im Nordwesten Berlins – auf mehrspurigen Straßen mit 80 Haltepunkten, eingebettet in ein Gesamtbild urbaner Mobilität, das U-Bahn, Tram, Busse und Mikromobilität umfasst. Beteiligt sind neben der BVG das Bundesministerium für Verkehr, die Technische Universität Berlin als wissenschaftlicher Partner sowie Selbstvertretungsorganisationen verschiedener Gruppen wie z. B. der Blinden- und Sehbehindertenverband Berlin. Nutzungs- und Akzeptanzbegleitforschung findet entlang des Pilotvorhabens statt.
Entscheidend für das Projekt: Nicht die Technologie stehe im Mittelpunkt, sondern der operative Betrieb. Bräuer nannte aus den bisherigen Erfahrungen des Projekts außerdem verschiedene strukturelle Voraussetzungen für den Erfolg von autonomem ÖPNV in Deutschland:
- deutschlandweit einheitliche Standards für neue Mobilitätsangebote,
- harmonisierte Genehmigungsprozesse,
- weiterhin menschliche Präsenz durch neue Rollenprofile z. B. in einer Leitstelle, die Fahrgäste unterstützen und auf unvorhergesehene Situationen reagieren.
Als größte Hürde für den Regelbetrieb identifizierte Bräuer aber die technische Reife:
Die Hersteller prognostizieren oft, weiter zu sein, als sie eigentlich sind. Ich beschäftige mich mit dem Thema seit 2019, und seit 2019, also seit 7 Jahren höre ich: Wir sind in zwei Jahren technisch so weit.
Und unter welchen Voraussetzungen würde man bei der BVG das Pilotprojekt als einen Erfolg bezeichnen, wenn es Mitte 2027 abgeschlossen sein wird? Wenn ein Betrieb der autonomen Transportfahrzeuge auf einem ähnlichen Fehlerlevel möglich gewesen sein wird wie bei der traditionellen Mobilität – und wenn die Nutzer*innen ein verlässliches Feedback gegeben haben, was für sie funktioniert, und was nicht, so Bräuer.
Wie begegnen Menschen Robotern im öffentlichen Raum? Erkenntnisse aus dem Forschungsprojekt rokit
Um die Interaktion der Menschen mit Physical-AI-Systemen ging es dann auch im Impuls von Dorothea Langer von der Technischen Universität Chemnitz: Wie reagieren Menschen, wenn ein Reinigungsroboter durch ihren Park fährt oder ein Informationsroboter in einem Technikgeschäft steht? Das Forschungsprojekt rokit hat sich systematisch mit solchen nicht-technischen Herausforderungen von Robotern im öffentlichen Raum befasst.
Der öffentliche Raum sei eine soziale Arena, so Langer: Es handle sich dabei um Orte, an denen sich Gruppen von Menschen, die sich kennen oder auch nicht, frei versammeln, bewegen und miteinander interagieren. Der Anspruch an Roboter in diesen Räumen sei daher von gesellschaftlichen Regeln für angemessenes Verhalten geprägt, die Roboter kennen und einhalten müssen – und das, ohne dass ebendiese Regeln für Roboter bisher gut erforscht und beschrieben seien. Grundsätzlich gelte: Interaktionen sind flüchtig, häufig einmalig, oft unfreiwillig und geprägt von geringem Vorwissen über den Roboter.
In drei Feldstudien mit einem Informationsroboter im Elektrofachhandel (Serviceroboter), einem Messroboter auf dem Universitätsgelände (quadrupeder Roboter, als „Spot“ bekannt) und einem Reinigungsroboter im Park (Bodenfahrzeug) beobachtete das Team um Langer, wie Menschen reagieren. Das Ergebnis: Sie zeigen Interesse, machen Fotos, gehen weiter. Manche ignorieren den Roboter bewusst. Negative Reaktionen blieben die Ausnahme, kamen aber vor.
Wenn sich Roboter im öffentlichen Raum bewegen, müssen sie den komplexen Kommunikationsdynamiken standhalten – und wir müssen verstehen, wie Menschen wirklich auf sie reagieren, nicht nur, wie wir hoffen, dass sie es tun.
Besonders aufschlussreich: Viele spontane Kommentare der Beobachteten ließen sich in bestehende Kategorien der Interaktionsforschung gar nicht einordnen – etwa Fragen zur Gestaltung des Roboters oder grundsätzliche Überlegungen zu dem gesellschaftlichen Sinn hinter seiner Nutzung. Die Forschung zur Mensch-Roboter-Interaktion im öffentlichen Raum stehe also noch am Anfang. Ihre Ergebnisse sind nicht nur akademisch relevant; sie helfen, Robotersteuerung besser auf menschliches Verhalten anzupassen und den öffentlichen Diskurs über Physical AI mit empirischer Grundlage zu führen.
Fazit: Gestaltung braucht alle drei Ebenen
Die Sitzung hat gezeigt: Physical AI wird in der Praxis auf drei Ebenen gleichzeitig gestaltet. Regulierung muss aktiv mitgeprägt werden, nicht abgewartet. Pilotprojekte liefern unersetzliches Wissen für den Weg in den Regelbetrieb – vorausgesetzt, die strukturellen Rahmenbedingungen stimmen. Und die gesellschaftliche Dimension – wie Menschen auf Roboter reagieren, was sie annehmen und was sie ablehnen – ist kein nachgelagerter Faktor, sondern Voraussetzung für nachhaltige Skalierung.
Die AG Physical AI wird diese Fäden in den kommenden Sitzungen weiterspinnen. In einer intensiven Arbeitsphase diskutierte die AG bereits gemeinsam zwei strategische Texte: ein positives Zielbild 2035 und eine Analyse der zentralen Dynamiken im Feld – von Monopolisierungstendenzen über neue Wertschöpfungsketten bis zu gesellschaftlichen Folgen. Beide Texte sollen die strategische Grundlage des Physical AI Action Plans der Initiative D21 bilden, der Forschung, Wirtschaft, Regulierung und Gesellschaft zusammendenkt.
