LG-Tochter Bear Robotics startet KINO-2, GR00T-Inferenz auf KR1 achtmal schneller
Bear Robotics, mehrheitlich im Besitz von LG Electronics, hat am 21. Oktober KINO-2 vorgestellt, eine Lernplattform, die Demonstrationen in Greiffähigkeiten für den Humanoiden KR1 übersetzt. Mit NVIDIA Isaac OS, TensorRT und Quantisierung sank die GR00T-Inferenz nach internen Messungen von etwa 500 auf etwa 60 Millisekunden. Bear nennt mehr als 16.000 Roboter an über 5.000 Kundenstandorten.
Bear Robotics teilte am 21. Oktober zur GTC Berlin mit, die Plattform KINO-2 gestartet zu haben: Sie sammelt Aufgabendemonstrationen, trainiert Modelle und prüft die Fähigkeiten auf dem Humanoiden KR1, bevor ein Kundenpilot beginnt. Eigene und externe Foundation-Modelle laufen über dieselben Werkzeuge.
Die genannten Zahlen
Nach internen Messungen sank die GR00T-Inferenz von etwa 500 auf etwa 60 Millisekunden, rund achtmal schneller; das eigene Modell von 72,3 auf 17,2 Millisekunden. Pilotanwendungen sind Retouren im Supermarkt und Kistenhandling im Lager. Kunden, Preise und Stückzahlen für KR1 nannte Bear nicht.
MEKAWIRE-Analyse
Bears Kapital ist nicht der Humanoide, sondern die Flotte von 16.000 Servicerobotern: KINO-2 soll Greifen dort verkaufen, wo Bear Navigation und Flottensoftware schon betreibt.
LG Electronics übernahm nach MEKAWIRE-Bericht vom Januar 2025 per Kaufoption 51 Prozent an Bear. Für europäische Intralogistiker zeigt der Fall, dass koreanische Konzerne Humanoiden über bestehende Servicerobotik in den Markt bringen. Die Zahlen betreffen nur die Rechenzeit, keine Erfolgsquote. Zu beobachten sind ein erster KR1-Kunde, eine Erfolgsquote beim Kistenhandling und ein Einsatz in LG-eigenen Standorten.
- More than 16,000 robots at over 5,000 customer locations (company figure)
- LG Electronics holds 51% (MEKAWIRE, Jan 2025)
- Supermarket returns, warehouse crate handling
- KINO-2 robot-learning platform for the KR1 humanoid
- NVIDIA Isaac OS with Holoscan SDK 5.0, TensorRT, quantization
- Oct 21, 2026, Bear Robotics announcement at NVIDIA GTC Berlin
- GR00T about 500 ms to about 60 ms (~8x); in-house model 72.3 to 17.2 ms (4.2x); internal measurements