Neuartige Ansätze zur Integration von KI in die physische Welt durch Niantic Spatial

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die physische Welt stellt eine der signifikantesten Herausforderungen und Chancen der heutigen Technologieentwicklung dar. Während generative Modelle und große Sprachmodelle (LLMs) bereits tiefgreifende Auswirkungen auf die digitale Ökonomie und den Dienstleistungssektor haben, bleibt ein Großteil der globalen Wirtschaft – insbesondere in Bereichen wie Fertigung, Landwirtschaft und Logistik – noch unerschlossen für die umfassende Anwendung von KI. Hier setzt der Ansatz von Niantic Spatial an, einem Unternehmen, das sich der Entwicklung von räumlicher Intelligenz für industrielle Anwendungen widmet.

Die Herausforderung der physischen KI

Die digitale Intelligenz hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, doch ihre Anwendung im physischen Raum ist komplex. John Hanke, CEO von Niantic Spatial, weist darauf hin, dass KI oft "im Bildschirm gefangen" ist. Sie verfügt über ein tiefes Wissen aus Internetdaten, ist aber weitgehend unwissend über die reale Welt außerhalb des Rechenzentrums – sei es eine Fabrikhalle, ein Bauernhof, eine Baustelle oder eine Stadt. Um die Billioneninvestitionen in die KI zu rechtfertigen, muss die Technologie auch die Offline-Wirtschaft adressieren. Dies erfordert, dass Maschinen über reales Weltwissen und verkörperte Formen verfügen, um ihre Umgebung manipulieren zu können.

LLMs allein reichen nicht aus, um industrielle Hardware zu steuern. Vielmehr bedarf es einer Kombination aus physischer KI, die anhand von Videos trainiert wird, um Bewegungen zu steuern, und Weltmodellen, die synthetische 3D-Trainingsszenarien zur Simulation von Umgebungen generieren. Die Grundlage für solche Anwendungen bildet eine Schicht räumlicher Daten.

Das Große Geospatialmodell (LGM) von Niantic Spatial

Niantic Spatial entwickelt ein Großes Geospatialmodell (LGM), das speziell für Maschinen und nicht für menschliche Bediener konzipiert ist. Dieses Modell wird als "lebendige, atmende Karte der Welt" beschrieben, die nativ für Roboter und KI ist. Das Ziel ist es, eine gemeinsame, persistente Karte und ein Verständnis der physischen Welt zu schaffen, um verkörperte KI in großem Maßstab zu ermöglichen.

Aufbau und Funktionalität

Das LGM basiert auf einem dreistufigen Prozess:

• Räumliche Erfassung: Hierbei werden alle verfügbaren Sensoren in einem interessierenden Bereich genutzt, darunter bodengestützte (Roboter, AR-Brillen, Kameras), luftgestützte (Drohnen) und weltraumgestützte (Satelliten) Sensoren.
• Multisensorische Fusion und Rekonstruktion: Die erfassten Daten werden fusioniert, um ein umfassendes 3D-Modell der Umgebung zu erstellen. Dieses Modell unterstützt Visualisierung, Lokalisierung, semantisches Verständnis und Inferenz.
• Abfrage durch Maschinen: Maschinen, die in der Umgebung agieren, fragen das LGM ab, um Lokalisierung und Semantik zu erhalten und so ein gemeinsames räumliches Bewusstsein und Kontext zu gewinnen.

Dieses sich ständig aktualisierende 3D-Modell der Welt basiert auf terrestrischen, luftgestützten und weltraumgestützten Datenquellen. Flotten von Maschinen tragen durch ihre integrierten Sensoren Daten bei, um die Aktualität und Abdeckung zu gewährleisten, während sie gleichzeitig das LGM für Lokalisierung und semantisches Verständnis abfragen. Typische Abfragen umfassen: "Wo bin ich?", "Wie bin ich ausgerichtet?", "Was beobachte ich?", "Was ist wichtig oder ändert sich und wie beeinflusst dies meine nächste Entscheidung?"

Anwendungen und Ökosystem

Die Automatisierung physischer Operationen erfordert integrierte Anbieterökosysteme. Niantic Spatial erwartet, dass sein Geospatialmodell mit physischer KI von Unternehmen wie Physical Intelligence, Skild AI und Flexion Robotics sowie mit Weltmodellen von World Labs, General Intuition und Nvidia zusammenarbeitet. Nvidia-CEO Jensen Huang prognostiziert, dass humanoide Roboter "die nächste Multi-Billionen-Dollar-Industrie" sein werden. Die Hardware-Bereitstellung umfasst bereits Unternehmen wie Boston Dynamics, Agility Robotics und Apptronik sowie verschiedene mobile Robotikunternehmen, die im Gesundheitswesen und in der Landwirtschaft tätig sind.

Das LGM soll in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden:

• Navigation und Aufgabenplanung: Roboter können sich sicherer durch städtische Gebiete bewegen, Vorräte über unwegsames Gelände transportieren und in Fabrikkomplexen arbeiten.
• Problembewältigung: KI-Agenten können Daten nutzen, um Brandrisiken in Vorstädten zu berechnen oder Stadtpläne zur Optimierung der Lebensqualität zu gestalten.
• Industrielle Anwendungen: Von der Inspektion von Infrastruktur bis hin zur vorausschauenden Wartung und der Unterstützung von Rettungseinsätzen.

Niantic plant, in den kommenden Monaten aktualisierte Versionen des Modells zu veröffentlichen, um eine hochgenaue Maschinennavigation zu ermöglichen. Zukünftige Iterationen sollen Semantik für eine tiefere Problemlösung hinzufügen.

Die Bedeutung für die reale Welt

Die Online-Wirtschaft macht etwa 20 Prozent der globalen Wirtschaft aus. Während KI hier bereits erhebliche Fortschritte erzielt hat, liegt das verbleibende Potenzial in den 80 Prozent der Wirtschaft, die im physischen Raum stattfinden. Dazu gehören Branchen wie Energie, Landwirtschaft, Fertigung, Bauwesen, Transport und Logistik – Bereiche, die für die grundlegenden menschlichen Bedürfnisse entscheidend sind.

Die Herausforderung besteht darin, KI nicht nur zur Unterhaltung und Ablenkung einzusetzen, sondern auch zur Steigerung des Lebensstandards und zur Lösung realer Probleme. Dies erfordert ein Umdenken in Bezug auf die Investitionen in KI. Die Priorität sollte darauf liegen, Prozesse zu identifizieren, in denen Automatisierung unerwünschte oder gefährliche Aufgaben sicher ausführen kann, um die Lebensqualität zu verbessern.

Niantic Spatial sieht sich in einer einzigartigen Position, dieses Ziel zu verfolgen, insbesondere durch die Nutzung von Daten, die beispielsweise durch mobile Spiele wie Pokémon Go gesammelt wurden. Diese Daten, die aus der Fußgängerperspektive und an Orten gesammelt wurden, die für Autos unzugänglich sind, bieten eine einzigartige Grundlage für das Training eines Geospatialmodells.

Ausblick

Das LGM von Niantic Spatial stellt einen entscheidenden Schritt dar, um KI aus dem "Bildschirm" in die physische Welt zu bringen. Durch die Schaffung einer "lebendigen Karte", die von Maschinen und KI-Agenten interpretiert und genutzt werden kann, wird ein grundlegendes Element für die umfassende Automatisierung und intelligente Interaktion mit unserer Umgebung geschaffen. Die Zusammenarbeit mit einem breiten Spektrum von Technologiepartnern deutet auf ein wachsendes Ökosystem hin, das das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, tiefgreifend zu verändern.

Bibliographie:

- Daws, Ryan. "Niantic: Bringing spatial intelligence to the industrial edge". IoT News, 23. Februar 2026. - Hayden, Hugh. "The Large Geospatial Model Powering Embodied AI at Scale". Niantic Spatial, Inc., 19. Februar 2026. - Brachmann, Eric und Prisacariu, Victor Adrian. "Building a Large Geospatial Model to Achieve Spatial Intelligence". Niantic Labs, 12. November 2024. - Niantic Spatial, Inc. Offizielle Website. - Hanke, John. "Let's Spend $10 Trillion on AI That Improves the Real World, Not Just Ads". Niantic Spatial, Inc., 23. Februar 2026. - Niantic Labs. "Niantic's Next Chapter: Introducing a New Home for Niantic Games and a New Future for Niantic Spatial Inc.". Niantic Labs, 12. März 2025. - IoT News. "Dedicated AI at the edge, fog, and cloud". IoT News, 23. Februar 2026. - Davis, Wes. "Niantic is building a ‘geospatial’ AI model based on Pokémon Go player data". The Verge, 20. November 2024. - BrainXchange. "Powering Enterprise Growth with Spatial Intelligence (Niantic Spatial)". YouTube, 3. November 2025.