Die Anatomie der Autonomie: Gausiums Vision für die Zukunft gewerblicher Reinigungsroboter

Zentrale Erkenntnisse von Gausium-CTO Dr. Baoxing Qin zu autonomer Navigation, KI-gestützter Reinigungsintelligenz und der nächsten Generation robotergestützter Bodenpflege.

Was braucht es, um einen wirklich autonomen Reinigungsroboter zu bauen – einen, der komplexe Umgebungen navigieren, Entscheidungen in Echtzeit treffen und menschliches Eingreifen auf nahezu null reduzieren kann? In einem kürzlich abgehaltenen Live-Webinar mit dem Titel „The Anatomy of Autonomy“ setzte sich Gausium-CTO Dr. Baoxing Qin mit Peter Kwestro, Global Strategic Marketing & BD Director, zusammen, um einen Blick hinter die Kulissen der Technologie zu werfen, die Gausiums gewerbliche Reinigungsroboter vorantreibt.

Von den Unternehmensursprüngen im Jahr 2013 bis zu seiner heutigen Position als weltweit führender Hersteller gewerblicher Reinigungsroboter mit über 40.000 eingesetzten Einheiten in mehr als 70 Ländern deckte das Gespräch das gesamte Spektrum dessen ab, was Gausium ausmacht – und wohin sich die Branche entwickelt.

1. Ein Produktportfolio für jedes Reinigungsszenario

Gausium nähert sich dem Markt für gewerbliche Reinigung über zwei Dimensionen: die Größe und Art der Reinigungsumgebung sowie die erforderlichen Reinigungsfunktionen. Ob kompaktes Büro, weitläufige Lagerhalle, belebtes Einkaufszentrum oder Verkehrsknotenpunkt – das Unternehmen bietet für jede Aufgabe einen zweckgebundenen autonomen Reinigungsroboter.

Die Produktpalette – darunter Phantas, Omnie, Beetle sowie die neuesten Ergänzungen Mira und Marvel – ist darauf ausgelegt, Kehren, Wischen, Schrubben und Mehrfunktionsreinigung über alle wichtigen Branchen hinweg abzudecken. Wie Qin betonte, bietet derzeit kein anderer Hersteller ein so umfassendes Portfolio an Reinigungsrobotik-Produkten.

Gausium-Produktportfolio 2026 (Bild: Baoxing Qin, „The Anatomy of Autonomy: Gausium CTO Talk EP01“)

2. Mira und Marvel im Porträt: Bodenschrubber der nächsten Generation

Mira, vorgestellt auf der CMS Berlin, ist ein autonomer Bodenschrubber für mittelgroße Umgebungen wie Supermärkte und Einzelhandelsgeschäfte. Er vereint Kehren (über Seitenbürste und Walzenbürste) mit Schrubben (über Scheibenbürste) in einem einzigen Durchgang – das spart Zeit und liefert Reinigungsergebnisse auf professionellem Niveau. Mira verfügt zudem über ein integriertes Selbstreinigungssystem, das seinen Schmutzwassertank automatisch spült und so den täglichen Wartungsaufwand drastisch reduziert.

Marvel ist Miras größeres Gegenstück, konzipiert für Industrielagerhallen und großflächige Einzelhandelsflächen. Ausgestattet mit einer robusten Seitenbürste, die größeren Schmutz wie Papier und Fäden bewältigt, sowie einer Scheibenbürste für die Tiefenreinigung, bringt Marvel dieselbe 2-in-1-Reinigungsleistung und Selbstreinigungstechnologie auf größere Flächen. Scheibenbürsten wurden gegenüber Walzenbürsten wegen ihrer überlegenen Schrubbkontaktfläche und Leistung auf harten Bodenbelägen gewählt.

3. Die vier Dimensionen der Weiterentwicklung gewerblicher Reinigungsroboter

Qin skizzierte vier entscheidende Dimensionen, die bestimmen, wie sich autonome Reinigungsroboter im Laufe der Zeit weiterentwickeln:

1. Reinigungsmodus: Vom einfunktionalen Schrubben hin zu Mehrfunktionsreinigung (Kehren + Schrubben) in einem Durchgang.
2. Intelligenz: Vom Abfahren vorgegebener Routen hin zu KI-gestützter Objekterkennung, Echtzeit-Entscheidungsfindung und intelligenter punktueller Reinigung.
3. Einsatz: Von der professionellen Vor-Ort-Einrichtung hin zu Fernbereitstellung und „Drop & Go“-Betrieb ohne jeglichen Einrichtungsaufwand.
4. Wartung: Vom manuellen Aufladen und Wasserwechsel hin zur vollautomatischen Selbstreinigung an der Docking-Station, mit selbstspülenden Schmutzwassertanks und automatisierter Bürstenpflege am Horizont.

Diese vier Säulen bilden Gausiums Roadmap, um die Branche von einfachen robotergestützten Schrubbmaschinen über die heutige autonome und intelligente Reinigungsstufe hin zur 3D-Raumreinigung zu führen – einschließlich vertikaler Oberflächen und sogar Toiletten, ermöglicht durch Roboterarme, die auf mobilen Plattformen montiert sind.

Die Entwicklung gewerblicher Reinigungsroboter (Bild: Baoxing Qin, „The Anatomy of Autonomy: Gausium CTO Talk EP01“)

4. Fernbereitstellung und Drop & Go: Roboterflotten skalieren ohne Techniker vor Ort

Einer der größten betrieblichen Engpässe bei der Skalierung einer gewerblichen Reinigungsroboterflotte ist die Inbetriebnahme. Traditionell müssen qualifizierte Techniker jeden Standort aufsuchen, um die Umgebung zu kartieren, Routen zu konfigurieren und Reinigungsaufgaben einzurichten. Dieses Modell skaliert nicht, wenn Hunderte oder Tausende Roboter gleichzeitig eingesetzt werden.

Gausiums Fernbereitstellungslösung verändert diese Gleichung. Ein Hausmeister oder eine Reinigungskraft schiebt den Roboter einfach durch den Raum. Der Roboter kartiert die Umgebung eigenständig, lädt die Daten in die Cloud hoch, und ein Backend-Techniker übernimmt die Kartenbearbeitung und Aufgabenkonfiguration aus der Ferne mithilfe von 3D-Punktwolken- und Kameradaten.

Noch ambitionierter ist der „Drop & Go“-Modus, der erstmals auf der ISSA Show North America 2025 vorgestellt wurde. In Umgebungen, die sich häufig verändern – etwa Ballsäle oder Veranstaltungsräume, in denen Möbel ständig umgestellt werden – kann der Roboter Kartierung und Reinigung gleichzeitig mit einem einzigen Knopfdruck durchführen. Er erkundet zunächst die Grenzen, führt eine Randreinigung durch und schließt dann die vollständige Flächenreinigung ab – alles ohne vorhandene Karte oder Einrichtungsaufwand.

5. Selbstreinigungssysteme: Wartung auf ein Minimum reduzieren

Autonome Reinigungsroboter wurden entwickelt, um Menschen von der routinemäßigen Bodenpflege zu befreien, doch viele Betreiber finden sich in einem Kreislauf täglicher Roboterwartung wieder: Schmutzwassertanks reinigen, Absaugleitungen freimachen, Absaugleisten und Bürsten pflegen.

Gausium geht dieses Problem systematisch an. Der Phantas-Roboter beispielsweise kehrt nach einer Reinigungsaufgabe zu seiner Docking-Station zurück, lädt automatisch auf, füllt Frischwasser nach, lässt Schmutzwasser ab und durchläuft anschließend einen mehrstufigen Selbstreinigungsprozess für Absaugleiste, Absaugleitung und Schmutzwassertank. Die neuen Mira- und Marvel-Roboter verfügen von Haus aus über diese Selbstreinigungsfähigkeit.

Mit Blick nach vorn arbeitet Gausium zudem an automatisierter Walzenbürstenreinigung und selbstentleerenden Abfallbehältern – ein weiterer Schritt, um menschliche Berührungspunkte über den gesamten Betriebszyklus des Roboters hinweg zu minimieren.

6. KI und autonome Navigation: Die Intelligenz hinter Gausiums Robotern

Im Zentrum von Gausiums Wettbewerbsvorteil steht sein KI- und Navigations-Stack. Die Intelligenzebene arbeitet an zwei Fronten:

Autonome Navigation: Der Roboter muss sich in komplexen Umgebungen selbst lokalisieren, Hindernisse aller Art erkennen (Menschen, Fahrzeuge, Rolltreppen, Teppiche, Kabel, Glastüren) und sicher mit Menschen und beweglichen Objekten koordinieren. Gausiums Sensorik umfasst 360-Grad-3D-LiDAR sowie 360-Grad-Kamera-Arrays, die eine allseitige Vogelperspektiven-Wahrnehmung (Bird’s-Eye-View, BEV) ermöglichen – ein Konzept, das aus der Industrie des autonomen Fahrens übernommen wurde.

Intelligente Reinigung: Statt jeden Bereich mit gleicher Intensität zu reinigen, nutzen Gausiums Roboter KI-gestützte Schmutz- und Fleckenerkennung, um gezielte punktuelle Reinigung durchzuführen. Dieser Ansatz kann die Reinigungseffizienz im Vergleich zu herkömmlichen Vollflächen-Routinen um bis zu das Vierfache verbessern.

7. Die KI-Triade: Algorithmus, Daten und Rechenleistung

Qin gliederte Gausiums KI-Strategie in drei grundlegende Säulen:

Algorithmus: Gausium übernimmt kontinuierlich modernste Techniken aus der Branche des autonomen Fahrens, darunter Occupancy Networks zur generischen Objekterkennung (Identifikation von über 100 semantischen Objekttypen), Bird’s-Eye-View-Wahrnehmungsmodelle sowie große visuelle Modelle (Large Visual Models, LVMs) für hochgradiges Szenenverständnis und logisches Schließen.

Daten: Mit der weltweit größten Flotte gewerblicher Reinigungsroboter – über 40.000 Einheiten – verfügt Gausium über den größten Trainingsdatensatz der Branche. Während der Branchenstandard für Objekterkennungsaufgaben typischerweise rund 50.000 annotierte Datensätze verwendet, trainiert Gausium jede Aufgabe mit über einer Million annotierter Datenpunkte.

Rechenleistung: Statt reiner Rechenleistung hinterherzujagen, verfolgt Gausium Effizienz durch Modell-Destillation und Netzwerk-Pruning und betreibt ein einheitliches Backbone über alle Erkennungsaufgaben hinweg. Das Ergebnis: vollständige 360-Grad-Wahrnehmung mit nur 6 TOPS (Tera Operations Per Second) Rechenleistung, verglichen mit den in der Industrie des autonomen Fahrens üblicherweise erforderlichen 100 TOPS.

Gausium ist vollständig DSGVO-konform: Trainingsdaten werden ausschließlich aus dem chinesischen Markt erhoben, Modelle dort validiert, und anschließend werden validierte Software-Updates an Flotten im Ausland ausgerollt, ohne dass Kundendaten aus internationalen Märkten erhoben werden.

Gausiums KI-Strategie: Algorithmus x Daten x Rechenleistung (Bild: Baoxing Qin, „The Anatomy of Autonomy: Gausium CTO Talk EP01“)

8. Was Gausium auszeichnet: Leistungskennzahlen, die zählen

Auf die Frage, was Gausium in einem direkten Vergleichstest gegenüber Wettbewerbern unterscheiden würde, verwies Qin auf messbare Leistung entlang vier zentraler Dimensionen:

• Bereitstellungsgeschwindigkeit: Wie schnell lässt sich die Roboterflotte einsetzen, und ist dies auch aus der Ferne im großen Maßstab möglich?
• Navigationszuverlässigkeit: Verirrt sich der Roboter? Wie oft ist menschliches Eingreifen erforderlich? Wie hoch ist die mittlere Zeit zwischen Ausfällen (MTBF)?
• Reinigungsfähigkeit: Kann er in einem Durchgang kehren und schrubben?
• Wartungsaufwand: Wie viel tägliche Wartung ist von Personal vor Ort erforderlich?

9. Ausblick: Von 2D-Böden zu 3D-Räumen

Gausiums Roadmap macht eines deutlich: Die Zukunft gewerblicher Reinigungsroboter reicht weit über flache Böden hinaus. Mit Plänen zur Integration von Roboterarmen stellt sich das Unternehmen Roboter vor, die vertikale Oberflächen, Glaswände und sogar Sanitärbereiche reinigen – ein Übergang von der 2D-Bodenreinigung zur vollständigen 3D-Raumreinigung.

Gestützt auf die weltweit größte Flotte, den branchenweit umfangreichsten KI-Trainingsdatensatz und einen unermüdlichen Fokus auf die Reduzierung von Einsatzhürden und Wartungsaufwand positioniert sich Gausium nicht nur als Marktführer, sondern als das Unternehmen, das definiert, wie autonome Reinigung im kommenden Jahrzehnt aussehen wird.

Dieser Artikel basiert auf Gausiums Live-Webinar „The Anatomy of Autonomy: Gausium CTO Talk EP01“ mit CTO Baoxing Qin und Peter Kwestro, Global Strategic Marketing & BD Director.