EGOZENTRISCHE, MULTIMODALE MENSCHLICHE DEMONSTRATIONSDATEN · PHYSICAL AI
Die Daten hinter Physical AI und die Modelle, die darauf aufbauen.
Humanoide Roboter müssen filigrane, beidhändige Arbeit lernen, die Art, die sich nicht programmieren, sondern nur durch Tun erlernen lässt. Roborecs erfasst diese Arbeit als saubere, trainingsfertige Daten aus der Ich-Perspektive in Europa und arbeitet darauf hin, auf dieser Basis die spezialisierten Skill-Policies und die Evaluierung aufzubauen, die der Branche fehlen.
Latchezar Dinev (CEO) · Konstantin Dinev (CTO, MSc Robotics & AI, EPFL)
Quelle aus Ich-Perspektivestrukturierte Trainingsdaten
DER ENGPASS
Roboterdaten lassen sich nicht scrapen. Sie müssen erfasst werden, Demonstration für Demonstration.
Wer das sauber erfassen kann, in den Umgebungen, in denen Roboter eingesetzt werden, und sich darin stetig verbessert, beliefert die Branche. Genau darauf ist Roborecs ausgelegt.
Generalisierung folgt der Vielfalt von Umgebungen und Objekten, nicht dem reinen Volumen (ICLR-2025-Studie zu Skalierungsgesetzen).
Die Daten
Was egozentrische Erfassung ist, das volle Aufgabenspektrum, das sie abdeckt, und die Forschung, die belegt, dass sie Roboter trainiert.
WAS WIR ERFASSEN
Egozentrische Daten sind das, was ein Mensch bei einer Aufgabe sieht.
Aufgezeichnet aus der Ich-Perspektive, die ein Roboter später einnimmt. Unser Erfassungs-Rig, ein am Kopf getragenes 300-Grad-Kameraset plus je eine Kamera an jedem Handgelenk, erfasst die Szene, die Hände, den Kontakt und die Abfolge der Schritte, aus dem Inneren der Aufgabe heraus statt von einer Kamera an der Wand.
Ein Modell lernt, die Aufgabe von außen zu erkennen.
Ein Modell lernt, sie von innen auszuführen, dieselbe Sicht, die der Roboter zur Laufzeit hat.
Eine raumfeste Kamera sieht den Griff nicht, weil der Körper des Operators die Sicht versperrt. Auf Augenhöhe und am Handgelenk getragen, behält das egozentrische Rig ihn im Blick.
Wo diese Daten im Training von Robotern stehen
- Roboter-Teleoperationam kleinsten, am teuersten
- Simulation und synthetische Datengeneriert, mittlerer Umfang
- Menschliche egozentrische VideosEmbodiment-agnostisch, die Basis jedes ModellsRoborecs erfasst hier
Foundation Models werden auf der breiten Basis menschlicher Videos vortrainiert und dann nach oben hin feinabgestimmt. Sie ist die Basis jedes Modells und die eine Schicht, die sich nicht in der Detailtreue scrapen lässt, die das Training verlangt. Einordnung in Anlehnung an NVIDIA Isaac GR00T N1.
Das volle Spektrum physischer Arbeit, aus der Ich-Perspektive
Demonstrationen aus der Ich-Perspektive über alle Aufgaben hinweg, die Roboter lernen müssen, von der Küchenarbeitsplatte über den Werkstatttisch bis zur Industriehalle, aufgezeichnet mit dem Kopf- und Handgelenk-Rig.
Jede Sitzung · 7-Kamera-RGB · Tiefe · IMU · Audio · Pose · räumliche Trajektorien
Fahrradwartung 
Gemüseernte 
Teigtaschen falten 
Garnelen schälen 
PCB-Löten 
Messerarbeit
Logistik-Kommissionierung 
CNC-Bearbeitung 
Mauern 
Metallarbeit an der Werkbank 
Qualitätsprüfung
Repräsentative Erfassungsaufgaben und -orte, beispielhaft für die Vielfalt, die das Programm aufzeichnet.
Warum egozentrische Daten der richtige Einstieg sind.
01 · WAS DIE FORSCHUNG ZEIGT
Externe Ergebnisse, keine Messungen von Roborecs.
Erfolg bei Roboteraufgaben durch Vortraining auf 20.000+ Stunden menschlicher egozentrischer Videos, gegenüber dem Training von Grund auf.
NVIDIA EgoScaleLeistungszuwachs bei Aufgaben aus nur 90 Minuten Erfassung in der Ich-Perspektive.
EgoMimic · Georgia TechErfolg über 7 Aufgaben hinweg mit 20 Minuten menschlicher Daten pro Aufgabe und ganz ohne Roboterdaten im Training.
EgoZero02 · WARUM WIR HIER BEGINNEN
Bei den meisten Manipulationsaufgaben kommt eine Stunde egozentrischer Erfassung einer Stunde Roboter-Teleoperation gleich, zu einem Bruchteil der Kosten. Bei der kontaktreichen Arbeit kommt der Einsatz in realen Industrieumgebungen ins Spiel.
Quellen: roboticscenter.ai, Unidata, EgoMimic, HumanScale
03 · DIE GRÖSSENORDNUNG DES FELDES
Stunden egozentrischer Videos in den Datensätzen, aus denen Frontier-Modelle lernen.
Roborecs ist darauf ausgelegt, genau diese Art von Datenbestand zu produzieren: multimodal, aktionsannotiert und mit EU-Einwilligung.
DIE PLATTFORM
Wie die Daten entstehen.
Die operative Pipeline, die sieben synchronisierten Erfassungskanäle, die Anlage in Sofia und die Spezialmodelle, die das Korpus trainieren soll.
Das Unternehmen
Der Burggraben, das Marktsignal und das Team.
Das Team hinter Roborecs.
Serienunternehmer. Gründete 1996 Internet Bulgaria. Vorsitzender der Bulgarisch-Chinesischen Handelskammer, des China-Europa-Kanals hinter unseren Partnerschaftsgesprächen mit AgiBot und unserem Zugang zu europäischen Partnerfabriken für Erfassung und Einsatz.
MSc Robotics & AI, EPFL. Kalibrierung, Sensorcharakterisierung und kontaktreiche Manipulation für multimodale Datenqualität.
+ Rechtspartner, eine 20-köpfige Kanzlei in Sofia, die von Tag eins an GDPR, IP und Datencompliance abdeckt.
Am Schnittpunkt von europäischem Deep Tech und asiatischer Fertigung.
Sofia liegt zwischen Europas Deep-Tech-Laboren und der asiatischen Robotik-Lieferkette, mit der Präzisionsfertigungsbasis der EU, Elektronik und Automotive, direkt nebenan. Dort werden Humanoide zuerst eingesetzt. Die bulgarische Kostenbasis ist der Vorteil: Sie lässt uns Daten in europäischer Qualität zu einem Bruchteil der westlichen Kosten erfassen, sodass dasselbe Budget weit mehr Aufgaben und Umgebungen erreicht.
PROVENIENZ · EINWILLIGUNG · JURISDIKTION
Trainingsdaten, die europäische Humanoid-Hersteller rechtskonform einsetzen können.
Jeder Clip wird mit einer Dataset-Card und einer Nachweiskette ausgeliefert. Dokumentierte Provenienz und Einwilligung sind von der ersten Aufnahme an eingebaut, nicht erst vor einem Audit nachgerüstet, genau das, was ein europäischer Käufer braucht, um die Daten rechtskonform einzusetzen.
Lesen Sie die These: Physical AI in EuropaEU-Jurisdiktion ist ein Qualifikationsmerkmal, das Ticket, mit dem europäische Käufer unsere Daten sauber einsetzen können, nicht der Burggraben. Was kumuliert, ist das Korpus, das wir aufbauen, und der Kreislauf, der es stetig verbessert.
Die EU-Politik bewegt sich in dieselbe Richtung: Das EU Technological Sovereignty Package vom Juni 2026 und der vorgeschlagene Cloud and AI Development Act begünstigen bei öffentlichen und regulierten Käufern Anbieter mit Sitz in Europa.
Daten, die europäische Käufer bedenkenlos einsetzen können.
Saubere Provenienz und ein europäischer Rechtssitz bedeuten, dass Einwilligung, Nachweiskette und Kontrolle durchgängig in Europa bleiben, genau das, was ein europäischer Käufer braucht, um die Daten in Produktion zu bringen. Die Jurisdiktion ist das Qualifikationsmerkmal, das uns in den Raum bringt; der Burggraben ist das Korpus und der Kreislauf.
EU-Jurisdiktion
Durch die Gesellschaftsstruktur, nicht nur durch EU-Server. Ein sauberer europäischer Rechtssitz für die Daten.
Einwilligung und Provenienz
Je Sitzung dokumentiert, an der Quelle anonymisiert. GDPR by design, mit einer Nachweiskette je Clip.
Ein neutrales Angebot
Die egozentrische Demonstrationsdaten-Schicht, in Europa erfasst, neutral gegenüber jedem Roboterhersteller und zu EU-Bedingungen lizenzierbar.
In Europa existiert noch keine offene Datenschicht. Wir bauen sie.
Dateninfrastruktur für Embodied AI ist die nächste große investierbare Kategorie, und der Markt hat begonnen, sie zu finanzieren. Roborecs baut den europäischen Knoten.
Die Investitionen in Physical AI erreichen Rekordniveau, und die Datenschicht wird zum umkämpften Engpass des Feldes.
Humanoide ziehen auf eine reale europäische Automobillinie ein, keine Labordemonstration. Der Einsatz hat dort begonnen, worauf unsere Daten abzielen.
Ein europäischer Industriekonzern setzt auf Humanoide im Produktionsmaßstab, genau die Käufer einsatzrelevanter Daten.
Europas bestfinanziertes Humanoid-Robotikunternehmen beweist, dass der Kontinent bei Physical AI führen kann und dass die Trainingsdaten die knappe Ressource sind.
Einsatz an einer Live-Automobillinie, genau die Umgebung, in die eine Policy übertragen werden muss.
VALIDIERUNG DURCH DIE BRANCHE
Europas bestfinanziertes Robotikunternehmen hat die These bereits bewiesen.
NEURA Robotics hat bewiesen, dass Europa beim Physical-AI-Training führend sein kann. Roborecs skaliert die Angebotsseite, offen für jeden Humanoid-Hersteller, nicht vertikal in ein einzelnes Hardware-Unternehmen integriert.
“NEURA Gyms sind physische Trainingsanlagen, in denen Roboter komplexe Aufgaben unter kontrollierter Variabilität üben. Das erzeugt die knappste Ressource von Physical AI: hochwertige Trainingsdaten aus der realen Welt.”
NEURA Robotics, April 2026
Kein einzelnes Labor und kein einzelner OEM kann die Bandbreite erfassen, die eine allgemeine Manipulations-Policy benötigt, in den Umgebungen, in denen sie eingesetzt wird.
Europäische Hersteller, bei denen die Erfassung an ihren eigenen Aufgaben stattfindet und die daraus entstehenden Daten und die Automatisierung nutzbar machen. Der kurzfristige Partner und die differenzierte Datenquelle.
Humanoid- und KI-Teams, die auf multimodalen Manipulationsdaten trainieren und einwilligungsbasierte Erfassung innerhalb der europäischen Industrie nicht selbst rechtskonform oder praktisch durchführen können.
EU-Industrieunternehmen über Bosch, Schaeffler, Volkswagen, Siemens als nachgelagerte Integratoren, plus akademische Forschungskooperationen.
Erfassen Sie die Daten, die Ihre Roboter nicht allein sammeln können.
Wir konzipieren Erfassungsprogramme, die in realen europäischen Industrieumgebungen laufen sollen, Vision, Propriozeption, IMU und Audio, im LeRobot-kompatiblen Format. Nennen Sie uns Ihren Roboter und Ihre Zielaufgaben, und wir skizzieren ein Pilotprojekt.
Gespräch starten →Wir bauen die neutrale Daten- und Skills-Maschine für Physical AI, in Europa.
Wir entwickeln Erfassungsprogramme, die in realen europäischen Industrieumgebungen laufen sollen, mit dokumentierter Einwilligung und Provenienz, und arbeiten darauf hin, die spezialisierten Skill-Policies und die Evaluierung aufzubauen, die das Korpus in einsetzbare Roboterfähigkeiten verwandeln. Eine neutrale Angebotsschicht, die jeder Roboterhersteller lizenzieren kann, in einer Kategorie, die der Markt bereits finanziert.
Roboter halten in europäische Produktionslinien Einzug, und die sauberen, einsatzrelevanten Daten, die diese Linien benötigen, samt dem Kreislauf, der sie stetig verbessert, existieren noch nicht. Roborecs ist gebaut, um genau diese Lücke zu füllen.
Fordern Sie das Investoren-Deck an.
Wir teilen das Investoren-Deck und den Datenraum mit qualifizierten Investoren. Schreiben Sie uns, und ein Gründer antwortet innerhalb von 24 Stunden.
Deck anfordern →FAQ
Fragen, die Partner und Investoren stellen.
Wem gehören die Daten?
Sie lizenzieren ein definiertes, einwilligungsgeprüftes Korpus mit vollständiger Provenienz. Roborecs behält sich das Recht vor, auf dem Gesamtbestand eigene Spezialmodelle zu entwickeln. Individuelle Auftragsarbeiten können eine vollständige IP-Übertragung umfassen.
Wie wird die Einwilligung der Demonstrierenden gehandhabt?
Jeder Operator unterzeichnet vor der Erfassung eine Erklärung zur Datennutzung und zur Verwendung des eigenen Abbilds. Die Provenienz der Aufnahmen wird je Sitzung nachverfolgt und an der Quelle anonymisiert: GDPR by design, mit einer Nachweiskette für jeden Clip.
Welche Formate liefern Sie aus?
LeRobot v3 und HDF5, mit Sub-Millisekunden-Zeitstempeln über alle Kanäle hinweg, kompatibel mit den Pipelines von NVIDIA Isaac GR00T N1.7 und Physical Intelligence π0. Wir behaupten nicht, dass irgendein Modell auf unseren Daten trainiert; wir liefern das Format, das das Ökosystem bereits verwendet.
Warum mit egozentrischer Erfassung beginnen und nicht mit Teleoperation?
Sie ist deutlich günstiger und besser skalierbar als Teleoperation, und Forschung aus 2025 bis 2026 (EgoScale, EgoMimic, HumanScale) zeigt, dass menschliche Ich-Perspektive-Daten Roboter ebenso wirksam trainieren können wie Teleoperation, zu einem Bruchteil der Kosten. Der Rest wird in den realen Industrieumgebungen ergänzt, auf die die Daten übertragbar sein müssen.
Wie unterscheiden Sie sich von NEURA, einem Anbieter von Teleoperationsdaten oder einem Roboterhersteller, der seine eigenen Daten sammelt?
Wir beginnen mit egozentrischer menschlicher Demonstration, während teleoperationsorientierte Anbieter mit der teuersten Schicht beginnen. Wir sind ein neutraler Anbieter, kein Roboterhersteller, sodass jeder OEM das Korpus lizenzieren kann, ohne die Pipeline eines Konkurrenten zu speisen. Und wir erfassen unter EU-Jurisdiktion durch die Gesellschaftsstruktur, mit Einwilligung und Provenienz, die von der ersten Aufnahme an eingebaut sind. NEURA investiert €17M in eine hauseigene Anlage für die eigenen Roboter; wir bauen das gemeinsame Datenangebot, das die gesamte Branche lizenzieren kann.
Wann ist die Anlage betriebsbereit?
Die egozentrische Erfassung ist die Phase, mit der wir beginnen. Die Anlage in Sofia, die die multimodale Fidelity-Schicht ergänzt, ist für Q3 2027 angestrebt. Wir kennzeichnen, was heute ausgeliefert wird und was als Nächstes kommt, und wir beschreiben die Anlage nicht im Präsens.
Wie führt ein Partner ein Pilotprojekt durch?
Nennen Sie uns Ihren Roboter und Ihre Zielaufgaben. Wir umreißen ein Erfassungsprogramm, stimmen eine Muster-Spezifikation ab und liefern einen Evaluierungsdatensatz, bevor eine Mengenverpflichtung eingegangen wird. Schreiben Sie an info@roborecs.com, und ein Gründer antwortet innerhalb von 24 Stunden.