SHANGHAI, 23. Juli 2026 /PRNewswire/ -- TARS präsentierte auf der vom 17. bis 20. Juli im Shanghai World Expo Exhibition & Convention Center veranstalteten World Artificial Intelligence Conference (WAIC 2026) seine Vision einer „Trustworthy Physical AI" (vertrauenswürdigen physischen KI), bei der das AWE-Basismodell (AI World Engine) des Unternehmens für verkörperte KI mit dem renommierten SAIL Award (Superior AI Leader) für technische Innovation und industrielles Potenzial ausgezeichnet wurde.

Auf dem WAIC-Hauptforum stellte Dr. Chen Yilun, Gründer und Geschäftsführer von TARS, AWE 3.5 vor, das neueste von Grund auf für verkörperte KI entwickelte Basismodell des Unternehmens. AWE 3.5 basiert auf mehr als einer Million Stunden auf Menschen ausgerichteter Daten aus der realen Welt, die unter industriellen Bedingungen validiert wurden, und integriert Handlung, Wahrnehmung, Geometrie sowie taktile Sensorik in einem einheitlichen Rahmen. Im Vergleich zu Pi 0.5 steigert das Modell die Effizienz bei der Aufgabenausführung auf annähernd das Doppelte, verbessert die Leistung bei komplexen Aufgaben und hält bei Aufgaben von mehreren Minuten Dauer eine Interaktion im geschlossenen Regelkreis aufrecht. AWE 3.5 ist zudem das erste Modell, das ein von Grund auf für verkörperte KI entworfenes Paradigma aus „Vortraining + Nachtraining" vollständig umsetzt, um eine reproduzierbare, skalierbare und kontinuierliche Weiterentwicklung zu unterstützen.

TARS führte AWE-gestützte Roboter beim Verpacken von Mobiltelefonen, beim Ordnen von Rucksäcken sowie beim präzisen Sortieren von Schrauben vor und zeigte damit, wie das Modell sein Verständnis der physischen Welt in praktisch ausführbare Handlungen überführt sowie auf unbekannte Objekte und Szenarien überträgt. TARS verfügt bereits über mehr als 1 Million Stunden hochwertiger, auf Menschen ausgerichteter Daten und plant, seinen Vortrainingsdatensatz bis Ende 2026 auf 10 Millionen Stunden zu erweitern, um die Generalisierungsfähigkeit, das Schlussfolgern über längere Zeithorizonte sowie die Ausführung realer Aufgaben weiter zu stärken.

TARS hat außerdem eine kreisförmige Produktionslinie für Automobil-Kabelbäume in Originalgröße nachgebaut, bei der mehrere A1-Roboter zum Greifen, Verlegen, Verbinden und Montieren flexibler Kabelbäume eingesetzt werden. Das Szenario wurde für den offiziellen WAIC-Ausstellungsbereich für verkörperte Robotik „Model Era • Partner City" (Modellzeitalter • Partnerstadt) ausgewählt und dort im „Smart Manufacturing Hub" (Zentrum für intelligente Fertigung) als besonderes Exponat präsentiert. Die Vorführung verdeutlichte die Stabilität, Zuverlässigkeit sowie den Mehrwert dieser Technologie in der fortschrittlichen Fertigung. TARS arbeitet mit dem Bezirk Jiading in Shanghai und Partnern aus der Industrie zusammen, um die Technologie in großem Maßstab zu validieren sowie den Aufbau von Chinas erstem industriellen Cluster für verkörperte Roboter im Umfang von 1000 Einheiten voranzutreiben.

Ein weiteres Highlight war das Debüt von DexHand auf einem A1-Roboter bei einer Live-Vorführung mit dem Zauberer Deng Nanzi. DexHand demonstrierte durch das Ausbreiten sowie Mischen von Karten, handschriftliches Schreiben und das Lösen eines Rubik's Cube Echtzeitwahrnehmung, hochpräzise Steuerung sowie eine vertrauenswürdige Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter.

Zusammen spiegelten AWE 3.5, die industrielle Produktionslinie und DexHand die dreiteilige Vision von TARS für vertrauenswürdige physische KI wider: komplexe Umgebungen verstehen, an realen Produktionslinien Mehrwert schaffen sowie hochpräzise Aufgaben ausführen. TARS wird weiterhin daran arbeiten, verkörperte KI von der Demonstrationsphase in die praktische Anwendung zu überführen und ihre Einführung in großem Maßstab zu beschleunigen.

Kontakt:

TARS-PR-Team

E-Mail: TarsPR@tars-ai.com

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Im Land Bremen beginnt nach den Sommerferien ein Pilotprojekt, das den Arbeitsalltag von Lehrkräften grundlegend verändern könnte. An neun ausgewählten Schulen erfassen die Lehrerinnen und Lehrer künftig ihre gesamte Arbeitszeit digital – weit über die bisher dokumentierten Unterrichtsstunden hinaus. Bildungsenator Mark Rackles (SPD) spricht von einem Schritt, der Schule "perspektivisch" verändern werde. Erste Auswertungen des Testlaufs werden für Ende 2027 oder Anfang 2028 erwartet.

Hintergrund ist die gewachsene Bandbreite an Aufgaben, die im bisherigen System kaum abgebildet wird. Neben Unterricht kommen Elternarbeit, Team- und Gremienarbeit, Konferenzen, Schulentwicklungsprojekte sowie Fahrten hinzu. Lehrkräfte berichten zudem von regelmäßigem Arbeiten am Abend oder am Wochenende, etwa für Vorbereitung, Korrekturen oder digitale Kommunikation mit Eltern und Schülerinnen und Schülern. Nach Ansicht des Senats soll diese Belastung künftig sichtbar und systematisch erfasst werden.

Technisch setzt Bremen auf ein digitales Tool, auf das Lehrkräfte per Smartphone oder Rechner zugreifen können. Sie tragen Datum, Uhrzeit und Art der Tätigkeit ein – zur Auswahl stehen Kategorien wie "Unterricht", "Coaching" oder "Austausch"; auch Abwesenheiten durch Krankheit oder Urlaub werden eingepflegt. Das Projekt ist auf ein gesamtes Schuljahr angelegt. In einer Einführungsphase lernen Lehrkräfte die Anwendung kennen, anschließend analysieren Projektgruppen erste Ergebnisse und suchen insbesondere mit stark belasteten Lehrkräften das Gespräch, um gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen.

Politisch und arbeitsrechtlich geht es um mehr als ein Softwareprojekt. Nach einem Urteil des Bundesarbeitsgerichts von 2022 müssen alle Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer – und damit auch Lehrkräfte – ihre Arbeitszeit erfassen. Der Bremer Testlauf soll daher grundsätzliche Fragen klären: In welchem Umfang ist Wochenendarbeit zulässig? Wie wird eine Klassenfahrt bewertet? Wie lassen sich Teilzeitmodelle, Datenschutz und Gestaltungsspielräume bei der Arbeitszeit unter einen Hut bringen? Rackles betont, das Vorhaben sei nicht nur für Bremen gedacht, sondern solle Erkenntnisse für alle Bundesländer liefern.