LG sendet in diesem Jahr radförmige Roboter an eine Linie in Tennessee, Humanoiden warten bis 2027

Foto von Danny Feng auf Unsplash.
- LG wird seinen CLOiD-Roboter mit Rädern bis Ende 2026 einsetzen.
- Der erste zweibeinige humanoide Roboter wird erst im ersten Quartal 2027 vorgestellt.
- LG wird eine Referenzanlage für KI-Fabriken und eine 80-Megawatt-Anlage errichten.
LG plant, seine radförmigen CLOiD-Roboter bis Ende 2026 in seiner Fabrik in Tennessee auf einer Produktionslinie für Waschmaschinen einzusetzen.
Das Unternehmen gab am Freitag bekannt, dass der bipedale Humanoid, den es mit Nvidia baut, erst im ersten Quartal 2027 der Öffentlichkeit vorgestellt wird.
Eine Pilotlinie in Changwon baut den Roboter bereits
LG beabsichtigt, das radförmige CLOiD-Gerät bis Ende dieses Jahres auf einer Produktionslinie für Waschmaschinen im Werk von LG Electronics in Tennessee auszurollen. Es wird in einer echten Fertigungsumgebung getestet.
Das Ergebnis dieses Laufs wird künftige Iterationen und eine breitere Ausrollung auf andere Werke, Häuser und Geschäftsgebäude leiten, sagte LG.
Das Unternehmen plant, sein erstes bipedales Humanoid-Modell im ersten Quartal 2027 vorzustellen. Die Maschine wird auf dem offenen Grundmodell des Chipherstellers für Humanoiden, Nvidia’s Isaac GR00T, laufen.
Die Unternehmen machten es am Donnerstag in Nvidias Hauptsitz in Santa Clara offiziell, wo LG Corp. Vorsitzender Koo Kwang-mo und Nvidia-CEO Jensen Huang den Deal unterzeichneten.
Koo überreichte Huang auch ein unterschrifts Miniaturmodell des Roboters, einen ersten Einblick in Hardware, die noch nicht in voller Größe gebaut wurde.
LG Electronics wird die Aktuatoren liefern, die als Gelenke und Muskeln der Maschine fungieren, LG Innotek wird Sensoren bereitstellen und LG Energy Solution wird sich um die Batterien kümmern.
LG setzt die Jetson-Thor-Plattform von Nvidia für die Onboard-Berechnung und -Steuerung sowie das Halos-Sicherheitssystem von Nvidia für Robotik ein.
Das Unternehmen hat eine Pilotlinie in seinem Werk in Changwon in Südkorea eingerichtet und mit der Frühproduktion begonnen, was darauf hindeutet, dass die Enthüllung 2027 eine öffentliche Premiere ist.
LG und Nvidia werden eine physische KI-Datenfabrik auf der PhysicalWorks-Plattform von LG CNS betreiben und Informationen von den arbeitenden Robotern zurück in Training und Testing einspeisen.
Modulare Konstruktion verkürzt die Bauzeit in Cheonan um über 20%
Die LG-Ankündigung erwähnt auch KI-Rechenzentren und Fahrzeuge.
LG beabsichtigt, bis zum ersten Halbjahr 2027 eine Referenzstelle für die KI-Fabrik auf der Vera-Rubin-Plattform von Nvidia und bis zum ersten Halbjahr 2028 eine 80-Megawatt-Anlage in Cheonan, Provinz South Chungcheong, zu bauen.
Vorfabrizierte modulare Konstruktion wird die Bauzeit am Standort Cheonan um mehr als 20 % reduzieren. Im Automobilbereich werden die beiden eine KI-definierte Fahrzeug-Computing-Plattform auf Basis von Nvidias DRIVE Hyperion bauen.
Im Oktober 2025 berichtete Cryptopolitan , dass Foxconn beabsichtigt, in seinem Serverwerk in Houston von Nvidia angetriebene Humanoiden einzusetzen.
Chinesische Hersteller wie Unitree verkaufen bereits Einheiten für etwa 16.000 US-Dollar und schlagen damit amerikanische Konkurrenten beim Preis.
Die klügsten Krypto-Köpfe lesen bereits unseren Newsletter. Lust dabei? Mach mit.
Haftungsausschluss. Die bereitgestellten Informationen stellen keine Anlageberatung dar. Cryptopolitan.com übernimmt keine Haftung für Investitionen, die auf den auf dieser Seite bereitgestellten Informationen basieren. Wir empfehlen dringend, vor der Entscheidung für eine Anlage unabhängige Recherchen durchzuführen und/oder sich mit einem qualifizierten Fachmann beraten zu lassen.

Randa Moses
Randa Moses ist Redakteurin und Reporterin bei Cryptopolitan, wo sie über Technologie, KI, Robotik, Krypto, Betrug und Hacks berichtet. Sie arbeitet seit 2017 im Krypto-Bereich. Zuvor war sie bei Forward Protocol, AmaZix und Cryptosomniac tätig. Randa besitzt einen Abschluss in Elektrotechnik und Elektronik der University of Bradford.
















