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„Wenn die Leitmelodie der letzten fünf Jahre in der KI (künstliche Intelligenz) ‚digitale Intelligenz‘ war – also Maschinen befähigen, zu sehen, zu hören, zu sprechen und zu zeichnen – dann lautet das zentrale Thema für die nächsten fünf Jahre ‚physische Intelligenz‘: Maschinen befähigen, die reale Welt zu erfassen, Entscheidungen zu treffen und zu handeln.“ Am 19. Juli sagte Yang Xinwei, Generalmanager von NetEase Lingdong, in einem Interview mit (The Daily Economic News).

Im Inneren des World Artificial Intelligence Conference 2026 (WAIC) im Shanghai Expo Exhibition Center standen vor der Plattform für Fernsteuerung im Ausstellungsbereich von NetEase Lingdong ununterbrochen Besucher Schlange. Im Cockpit hält ein Mitarbeiter das Lenkrad in der Hand; der Daumen schwebt über dem roten Notstoppknopf. Auf dem Split-Screen ist zu sehen, wie der mechanische Löffel zwischen den Kohlehalden präzise auf und ab bewegt wird – Einschwenken, Drehen, Entladen – eine komplette Abfolge, die fließend ineinandergreift. Er steuert das Geschehen über tausende Kilometer hinweg und kontrolliert aus der Ferne reale Produktionsanlagen in einem Kraftwerk sowie in einem Hafen – direkt an der Produktionsfront.

Das ist ein Ausschnitt, wie NetEase Lingdong die skalierte Umsetzung von Body Intelligence in risikoreichen Hochgefahren-Szenarien konzentriert darstellt. In den letzten Jahren verfolgt NetEase einerseits weiterhin das traditionelle Spielegeschäft, das stabile Einnahmen schafft. Andererseits investiert es stark in Body-Intelligence-Infrastruktur, die zwar noch immer im schnellen Tempo „Geld verbrennt“, aber das Potenzial hat, tief in reale industrielle Wertschöpfung einzudringen.

Am 21. Mai veröffentlichte NetEase seinen Quartalsbericht für das erste Quartal 2026: Die Ausgaben für Forschung und Entwicklung lagen bei rund 4,5 Milliarden Yuan. Laut der Statistik aus dem Jahresbericht 2025 hat NetEase zudem von 2020 bis 2025, also seit sechs Jahren in Folge, seine F&E-Investitionen jedes Jahr über 10 Milliarden Yuan gesteigert. Für NetEase sind traditionelle Spiele und der Aufbau von „Body Intelligence“-Infrastruktur keine isolierten Einzelpläne. Stellt man den Zeitstrahl weiter, zeigt sich: Dieses Unternehmen, das einen Börsenwert von über 6000 Milliarden HKD hat und vor allem für Spiele und Inhalte bekannt ist, hat seine strategische Wende auf derselben technologischen Basis vollzogen.

Von Spielen zu Baumaschinen – von außen wirkt diese branchenübergreifende Reise wie ein Sprung. Yang Xinwei sagte dem Reporter jedoch: NetEase wechselt nicht grundlos die Branche. „In Bereichen wie Big Data im Internet, Game-KI und Body Intelligence für Baumaschinen kann ein branchenübergreifender Ansatz genug Anstoß für Innovation und die Kollision von Denkweisen bringen.“

Er betonte gegenüber Reportern eine Tatsache, die häufig übersehen wird: „Spiele waren schon immer das effektivste Testfeld für KI-Technologien.“ Von Deep Blue (dem spezieller Supercomputer für Schach, entwickelt von IBM) bis AlphaGo: Sobald in Spielen mit KI Durchbrüche erzielt wurden, wird der Schritt in die reale Welt übernommen – dieser Weg wurde immer wieder bestätigt. „NetEase macht Body Intelligence nicht einfach als Sprung über die Branche hinweg, sondern folgt genau dieser Route“, sagte Yang Xinwei.

Laut Yang Xinwei verwendet NetEase eine Rendering-Engine und Pipeline, die mit denen des Erfolgsspiels (Nishuihan) identisch sind, um eine Simulationsumgebung aufzubauen. So können im virtuellen Raum Arbeitsaufgaben kostengünstig und mit hoher Genauigkeit generiert werden. Die Algorithmen lernen und werden in der Simulation trainiert, bevor sie dann auf reale Maschinen übertragen werden.

Doch damit der Flächeneffekt in Gang kommt, reicht Simulation allein nicht aus; es braucht auch hochzuverlässige Engineering-Fähigkeiten. „Das Spielegeschäft stellt extrem hohe Anforderungen an Zuverlässigkeit: Bei Millionen von parallelen Nutzern darf es nicht abstürzen. Das ist in Bezug auf die Engineering-Kultur verwandt mit der industriellen Zuverlässigkeit von Baumaschinen.“ Yang Xinwei ist der Meinung: Wenn die Technik nur im Labor verbleibt, kann man das nur als Demo bezeichnen. Erst wenn sie eine kontinuierliche Produktion am Fließband aushält, ist es ein Produkt. „Diese Ebene ist mit dem Daten-Flipflop eine Einheit – ohne Engineering-Fähigkeiten kann die geschlossene Schleife von Simulation zu Realgerät überhaupt nicht zum Laufen kommen.“

Nachdem NetEase die Simulationsumgebung aufgebaut und die Fähigkeiten für eine Umsetzung in den technischen Engineering-Anwendungsbereich ergänzt hat, hat NetEase außerdem eine branchenübergreifende Übertragungs- und Wiederverwendungsfähigkeit der gesamten AI-Trainingsmethodik realisiert. „Unsere früheste Version hat direkt den Imitations-Learning-Framework von (Knives Out?) verwendet: So konnte ein erfahrener Meister im Simulator arbeiten, und der Algorithmus lernte mit“, sagte Yang Xinwei gegenüber Reportern. Diese Verhaltensklon-Methode, die aus Spielen übernommen wurde, eingesetzt für das Erlernen von Bedienfähigkeiten in Baumaschinen, steigerte die Konvergenzgeschwindigkeit beim Training um 50 %.

„Das ist keine einfache Wiederverwendung von Technologie. Wir haben mit Daten bewiesen, dass die Methodik aus Game-KI wirklich auf Body Intelligence übertragbar ist. Erst wenn diese Validierung abgeschlossen ist, glaubt das Team intern ganz und gar: Wir haben den richtigen Weg gewählt – er funktioniert.“ Yang Xinwei sagte es.

Aufbauend auf dem durch Game-Technologien erschlossenen Umsetzungsweg für Body Intelligence bei Baumaschinen richtet NetEase Lingdong den Blick auf die Strecke der Hafen-Automatisierung. In der Branche gibt es bereits Player, die in Szenarien der horizontalen Förderung eine skalierte Umsetzung erreicht haben. Warum wählt NetEase Lingdong als vertikalen Einstiegsschnittpunkt „Stückgut entladen und Frachtraum reinigen“? „Horizontale Förderung und Stückgut entladen wirken beide, als würden sie in denselben großen Rahmen ‚Hafen-Automatisierung‘ fallen, aber im Kern handelt es sich um zwei Arten von technischen Problemen.“ Auf die Fragen des Reporters hin sagte Yang Xinwei: „Horizontale Förderung ist ein Problem mobiler Roboter – der Kern liegt in Navigation, Disposition und dem Zusammenspiel von Fahrzeugflotten. Die Schwierigkeit besteht in Skalierung und Systemintegration, und der Technologie-Stack ist relativ ausgereift.“ „Stückgut entladen und Frachtraum reinigen ist ein Problem von Arbeitsrobotern – der Kern ist das Arbeiten in nicht-strukturierten Umgebungen. Die Materialformen im Laderaum sind zufällig; Greifpfade, Kräfte und Strategien ändern sich jede Sekunde. Das lässt sich nicht allein durch Pfadplanung lösen, sondern erfordert eine geschlossene Kette aus Wahrnehmung – Entscheidung – Ausführung. Für solche Szenarien sind die technologischen Obergrenzen höher, und sie lassen sich zudem nicht so schnell replizieren.“

Was die Frage betrifft, ob es in Zukunft auf eine Komplettlösung entlang der gesamten Hafen-Kette hinauslaufen wird: Yang Xinweins Antwort ist pragmatisch und zurückhaltend: „Wir schließen eine horizontale Expansion nicht aus. Im Wesentlichen aber geht es darum, Dinge mit echtem Wert konsequent gut zu machen – und zwar gründlich.“

Bemerkenswert ist: Auf der Strecke der Hafen- und Bergbau-Automatisierung gibt es zwar bereits skaliert auftretende Player, jedoch konzentriert sich die praktische Umsetzung in hohem Maße auf strukturierte Szenarien wie „Horizontale Förderung“ und „Automatisches Fahren mit Mining-Dumpern“. Die technischen Hürden sind relativ niedrig, und der Wettbewerb um Marktähnlichkeit nimmt zu. Daher betonte Yang Xinwei im Interview wiederholt die ökologische Positionierung von NetEase Lingdong – keine Hardware herstellen, sondern „das Gehirn“ entwickeln.

„Wir ergänzen uns mit Herstellern von Baumaschinen zu gegenseitigen Ökosystem-Rollen – sie haben Maschinen, Vertriebskanäle und das Vertrauen der Kunden, wir haben Simulation, Algorithmen und die Geschwindigkeit für Iterationen.“ Yang Xinwei ist der Ansicht: „Mit dieser Positionierung vermeiden wir einen direkten Wettbewerb mit den OEMs und werden stattdessen zu einem Verstärker ihrer Fähigkeiten – gemeinsam schaffen wir Wert für Kunden und für die Gesellschaft.“

Dieses Konzept wurde auf dem WAIC-Stand dieser Ausgabe konkret sichtbar gemacht. NetEase Lingdong hat „Intelligente Cockpits“ in die Ausstellung gebracht: Mitarbeiter steuern aus der Ferne Anlagen an der Produktionsfront in Kraftwerken und Häfen. Gleichzeitig, fernab tausender Kilometer in dem Tagebau-Minengebiet Hulunbeihe im Inneren Mongolei, liegt die Single-Unit-Lastwagen- und Beladeeffizienz des NetEase „Lingjue“-Roboters bei 80 % der Leistung erfahrener menschlicher Bediener; zudem ist in nahezu 70 % der Einsatzzeit keine menschliche Intervention nötig. Die Lösung kann sich an strenge Umgebungen wie extreme Kälte oder hochgradig staubige Bedingungen sowie an Geräte mit mehreren Modellen anpassen.

„China hat nicht wenige Anbieter von Baumaschinen, aber es fehlen Teams, die in der Lage sind, sich in intelligente Automatisierungslösungen durch die härteren Brocken zu arbeiten.“ Yang Xinwei betonte gegenüber Reportern: Genau auf dieser Einschätzung basierend hat NetEase Lingdong beschlossen, einen Teil der Daten offenzulegen, um die Branchen-Ökosysteme gemeinsam gedeihlich zu entwickeln.

„Die Branche prognostiziert, dass autonome Mining-Dumper schon bald den Bereich der zehntausend Maschinen in der Skalierung erreichen. Das ist auch ein Zeichen dafür, dass die erste Phase der industriellen Entwicklung gereift ist – die Bergbaukunden haben die Sicherheits-, Personal- und Energieeffizienz-Vorteile autonomer Ausrüstung bereits vollständig akzeptiert. Budgets für den Einkauf, Wartungs- und Betriebsstrukturen sowie politische Rahmenbedingungen sind allesamt bereits vorhanden.“ Yang Xinwei erklärte: „Wenn autonome Gewinnungsgeräte die gesamte Abbau-Effizienz im Griff haben, ist das der Kern der Produktionskapazität im Bergbau.“

Vom virtuellen Jianghu aus (Nishuihan) bis zur Laderäumlichkeit eines Kohleschiffes, weit entfernt tausender Kilometer: Die branchenübergreifende Verbindung zwischen Game-KI und industrieller Body Intelligence belegt, dass es einen realistischen Pfad für den Sprung von digitaler Intelligenz hin zu physischer Intelligenz gibt. Inzwischen wird der Wettbewerb auf den Pfaden der Automatisierung im Bergbau und in Häfen immer intensiver. Viele Hersteller drängen sich auf die Hardware-Produktion und kämpfen um standardisierte Szenarien. NetEase Lingdong wählt eine differenzierende Positionierung: „nur das Gehirn machen, keine Geräte bauen“. Ziel ist es, einen Umsetzungsweg zu gehen, der auf Kooperation mit OEMs basiert und nicht auf Konfrontation.

Wenn die Branche nach und nach von einfachen Navigations- und Low-Barrier-Anwendungen wie dem automatischen Fahren autonomer Mining-Dumper Abschied nimmt, werden Arbeits-Szenarien wie „Stückgut entladen und Frachtraum reinigen“ oder „Tagebau-Fördertechnik“ zum zentralen Schlachtfeld des Wettbewerbs in der nächsten Phase. Diese Szenarien sind stark auf Echtzeitwahrnehmung und dynamische Entscheidungsfindung angewiesen.