Autonome Agrarroboter: Physische KI in der Landwirtschaft

Lisa Ernst · 29.10.2025 · Technik · 4 min

Autonome Traktoren, Roboter und vernetzte Flotten dringen vom Labor auf die Felder vor, während parallel dazu der Energiehunger der KI-Rechenzentren wächst, die diese Systeme trainieren und steuern. Physical AI, also KI-Systeme, die physische Veränderungen bewirken, revolutioniert die Landwirtschaft durch autonome Maschinen, die selbstständig navigieren, Pflanzen erkennen und Aufgaben ausführen. Gleichzeitig erfordert der steigende Stromverbrauch von KI-Rechenzentren neue Energiearchitekturen, darunter Microgrids und 800 V DC-Systeme, um Effizienz und Resilienz zu gewährleisten.

Quelle: Eigene Darstellung

Einleitung

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in physische Systeme, bekannt als Physical AI, transformiert Branchen wie die Landwirtschaft. Autonome Arbeitsmaschinen übernehmen Aufgaben auf den Feldern, während die zugrunde liegende KI-Infrastruktur in Rechenzentren einen erheblichen Energiebedarf entwickelt. Diese Entwicklung erfordert innovative Lösungen sowohl in der Anwendung als auch in der Energieversorgung.

Aktueller Stand

Am 28. Oktober 2025 schloss Agtonomy eine Series-B-Finanzierungsrunde über 18 Mio. US-Dollar ab. Angeführt von DBL Partners und mit Beteiligung von Nuveen, soll die Physical-AI-Plattform des Unternehmens in Landwirtschafts- und Off-Road-Anwendungen skaliert werden. Branchenmedien wie Precision Farming Dealer bestätigen die Summe und das Ziel, OEM-Integrationen und Flotteneinsätze zu erweitern. Bereits zuvor berichtete WineBusiness über die Expansion autonomer Flotten in den Südosten der USA und nach Australien, was auf reale Pilotprojekte im Wein- und Obstbau hindeutet.

Quelle: saarland-informatics-campus.de

Autonome Agrarroboter wie dieser sind bereits auf vielen Feldern im Einsatz und ergänzen oder ersetzen traditionelle Landmaschinen.

Auf Systemseite präsentierte Delta heute auf der Energy Taiwan 2025 eine Microgrid-Lösung speziell für AI-Rechenzentren. Diese Lösung koppelt erneuerbare Quellen, Speicher und Diesel/Gas-Aggregate, um bei hochdynamischen KI-Lasten die Spannungsqualität zu sichern. Neu sind unter anderem Solid-State-Transformer mit bis zu 98,5 % Wirkungsgrad für 800 V DC. Bereits im September zeigte Delta auf der RE+ eine Datenzentrums-Microgrid-Architektur mit unterbrechungsfreiem On/Off-Grid-Betrieb und schneller Regelung.

Quelle: agtecher.com

Die Vielfalt autonomer Landwirtschaftsroboter reicht von kleinen Unkrautbekämpfern bis hin zu größeren Maschinen für Aussaat und Ernte.

Der Kontext dieser Entwicklungen ist der stark steigende Energiebedarf von Rechenzentren. Die IEA erwartet, dass sich der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 in etwa verdoppeln wird, mit einer Prognose von 945 TWh und darüber hinaus. In den USA könnten Rechenzentren laut EPRI-Analysen bis 2030 bis zu 9 % des Stroms verbrauchen.

Analyse

Die Motivation für den Einsatz von Physical AI in der Landwirtschaft liegt in steigenden Lohnkosten und Arbeitskräftemangel in Spezialkulturen. Autonome Geräte versprechen planbare, sichere und wiederholbare Einsätze. Für Hersteller bietet Physical AI die Möglichkeit, Software-Margen in traditionell hardwarelastigen Märkten zu realisieren.

Auf der Energieseite erzwingt die Dynamik von Trainings- und Inferenzlasten in KI-Rechenzentren einen Mix aus Erneuerbaren, Speichern und konventionellen Quellen. Diese werden in einem Microgrid orchestriert, um Qualität, Resilienz und Kosten zu steuern. Die Einführung von 800 V DC als neue Rückgratspannung und Solid-State-Transformer verschlankt die Wandlungskette und senkt Verluste, was für Betreiber mit Flächen- und Kupferengpässen strategisch interessant ist.

Kurzer Feldblick: Der Clip zeigt eine autonome Arbeitsmaschine bei typischen Aufgaben wie Mähen und Sprühen – hilfreich, um die Einsatzrealität zu sehen.

Fakten & Behauptungen

Belegt ist die Finanzierungsrunde von Agtonomy über 18 Mio. US-Dollar, deren Ziele und Investoren. Ebenso belegt ist Deltas Präsentation der AI-Data-Center-Microgrid-Lösung mit 800 V DC-Ausrichtung und Solid-State-Transformer-Werten. Die IEA-Prognose zur wachsenden Stromnachfrage von Rechenzentren ist öffentlich einsehbar.

Unklar ist, wie schnell 800 V DC und Microgrids flächendeckend in Bestandsrechenzentren implementiert werden. Dies hängt von Genehmigungen, Netzsituationen und Capex-Zyklen ab. Hersteller und Halbleiteranbieter beschreiben die Vorteile, doch konkrete Migrationspfade variieren je nach Standort, wie STMicroelectronics aufzeigt.

Falsch ist die Behauptung, dass KI heute schon den Großteil des Rechenzentrumsstroms verbraucht. Seriöse Einordnungen sehen KI aktuell als Teilfaktor, der jedoch bis 2030 deutlich wachsen kann, wie Carbon Brief darlegt. Ebenso falsch ist die Annahme, Microgrids seien nur Off-Grid-Lösungen; die DOE-Definition betont explizit den regulären Netzbetrieb mit optionalem Inselmodus.

Quelle: sydney.edu.au

Die Kombination aus autonomen Feldrobotern und Drohnen ermöglicht eine präzise Überwachung und Bearbeitung landwirtschaftlicher Flächen.

Auswirkungen & Empfehlungen

Für Betriebe mit Spezialkulturen lohnt ein Pilot mit autonomen Geräten dort, wo repetitive, sicherheitskritische oder zeitkritische Arbeiten dominieren. Dabei sollten Safety-Standards wie ISO 18497-1 bis -4 und Schulungskonzepte für gemischte Flotten geprüft werden.

Für IT- und Energieverantwortliche in Rechenzentren ist eine Machbarkeitsstudie zum Microgrid sinnvoll. Lastprofile, On-Site-Erzeugung/Speicher, Inselbetrieb, Schutzkonzepte und mögliche 800-V-DC-Roadmaps gehören in ein strukturiertes Vorgehen wie das NREL-CORE-Design. Zur Einordnung von Zahlen und Narrativen empfiehlt sich, Prognosen gegen Primärquellen wie IEA und NREL zu spiegeln.

Kurz erklärt: Der Messe-Rundgang fasst Deltas Microgrid- und Strompfad-Ansatz für AI-Datacenter visuell zusammen.

Fazit

Physical AI bringt autonome Arbeitsmaschinen in die Fläche, nicht als Showeffekt, sondern als Antwort auf reale Engpässe in Landwirtschaft und Off-Road-Umgebungen, wie die Finanzierung von Agtonomy zeigt. Gleichzeitig erzwingt der KI-Boom im Rechenzentrum neue Stromarchitekturen, bei denen Microgrids und 800 V DC Effizienz, Qualität und Resilienz verbinden, getrieben durch die steigende Energienachfrage. Wer heute beginnt, Pilotflächen und Energie-Roadmaps aufzusetzen, lernt schnell und reduziert Risiken. Dies schafft die Grundlage dafür, dass KI nicht nur klug entscheidet, sondern in der physischen Welt zuverlässig und nachhaltig wirkt.