Große Hersteller und Softwareanbieter integrieren künstliche Intelligenz direkt in Hardware und Arbeitsabläufe – mit enormen Auswirkungen auf die deutsche Industrie, von der Automobilentwicklung bis zur Telekommunikation.
Nigel AI: Automatisierte Code-Generierung für Labore
NI (National Instruments) hat mit Nigel AI ein Werkzeug vorgestellt, das speziell für Test- und Messumgebungen optimiert ist. Die Plattform basiert auf der Emerson-Cloud und nutzt OpenAI-Modelle über Microsoft Azure. Die eigentliche Code-Generierung für LabVIEW und die Sequenzerstellung für TestStand starten allerdings erst am 22. Juli 2026. Voraussetzung: eine LabVIEW Professional-, TestStand- oder LabVIEW+Suite-Lizenz mit aktivem Servicevertrag.
Hinter dieser Entwicklung steckt ein strategischer Kurswechsel: Laborleiter setzen zunehmend auf arbeitsflussorientierte Abläufe statt auf gerätezentrierte Modelle. Im Fokus stehen FAIR-Datenprinzipien und herstellerneutrale Formate wie Allotrope, um Daten für KI-Agenten nutzbar zu machen. Die Leistungskennzahlen verschieben sich: Statt bloßer Geräteverfügbarkeit zählen jetzt Durchsatz pro Wissenschaftler, weniger Wiederholungsläufe und vorausschauende Wartung.
Hochfrequenz-Präzision: Anritsu bringt KI in den Vektornetzwerkanalysator
Im Bereich der Hochfrequenzelektronik hat Anritsu den Tensor Vector Network Analyzer (VNA) mit integrierter KI-Engine auf den Markt gebracht. Das System deckt den Millimeterwellen- und Sub-THz-Bereich von 54 GHz bis 220 GHz ab – mit Erweiterungsmöglichkeit auf bis zu 1,1 THz. Die skalierbare One-Source-per-Port-Architektur zielt auf Halbleiter- und Luftfahrtunternehmen, bei denen Präzision in der mmWave-Entwicklung entscheidend ist.
Auch Hexagon hat seine Hardware erweitert: Der HYPERSCAN-Laserscanner erhält mit der Hyperprobe eine kontaktbasierte Messsonde. Die Genauigkeit liegt bei 0,05 mm bei einem Arbeitsvolumen von bis zu 7 Metern. Die leichte Sonde arbeitet mit verschiedenen Drittanbieter- und proprietären Softwarepaketen zusammen – ein Gewinn für die Qualitätskontrolle in der Metallverarbeitung.
Während die Industrie KI-Systeme zunehmend in die Hardware integriert, müssen Unternehmen auch die rechtlichen Rahmenbedingungen für diese Technologien im Blick behalten. Dieser kostenlose Umsetzungsleitfaden bietet Ihnen einen kompakten Überblick über alle Anforderungen, Pflichten und Risikoklassen der neuen EU-KI-Verordnung. EU AI Act in 5 Schritten verstehen: Fristen und Pflichten kompakt erklärt
BMW setzt auf Industrie-KI für Crashtests
Die Anwendung von KI erstreckt sich auch auf großflächige Industriesimulationen. BMW hat eine Partnerschaft mit Mistral AI geschlossen, um Large Industry Models (LIMs) speziell für Fahrzeug-Crashtests zu entwickeln. Der Münchner Autobauer führt wöchentlich Tausende virtuelle Simulationen durch und generiert dabei über ein Petabyte historischer Daten. Durch die Einbettung domänenspezifischen Wissens in diese LIMs sollen Qualität und Geschwindigkeit der virtuellen Tests deutlich steigen.
Für die Telekommunikationsbranche hat NVIDIA Anfang Juli KI-Agenten für den autonomen Netzbetrieb präsentiert. Gemeinsam mit Partnern wie Amdocs, NTT DATA und ServiceNow zeigte NVIDIA Agenten, die 5G-Netze selbstständig heilen, auf Störfälle reagieren und Netzverschlechterungen erkennen können. Die Systeme nutzen NemoClaw- und Nemotron-Modelle, beschleunigt auf GPU-Infrastruktur.
GitHub und Anthropic: Neue Maßstäbe in der Testsoftware
Auch die Softwareentwicklung für Tests erhält kräftige Updates. Seit dem 1. Juli 2026 ist das Kimi K2.7 Code-Modell von Moonshot AI im GitHub Copilot-Modellwähler verfügbar. Das Open-Weight-Modell nutzt eine Mixture-of-Experts-Architektur mit 1 Billion Parametern. Für Business- und Enterprise-Pläne bleibt es standardmäßig deaktiviert – unter anderem wegen regulatorischer Fragen zum Inference-Hosting.
Die steigende Komplexität von KI-Anwendungen in der Industrie bringt neue Pflichten für IT- und Rechtsabteilungen mit sich, insbesondere bei der Risikodokumentation. Erfahren Sie in diesem kostenlosen Report, welche KI-Systeme als Hochrisiko gelten und wie Sie die Einhaltung der gesetzlichen Regeln sicherstellen. Jetzt kostenlosen Umsetzungsleitfaden zum EU AI Act sichern
Parallel dazu hat Anthropic seine Claude Code Dynamic Workflows für die breite Nutzung freigegeben. Das System erlaubt bis zu 1.000 parallele Subagenten pro Durchlauf. Ein beeindruckendes Beispiel: die Portierung von 960.000 Codezeilen von Zig nach Rust – erledigt in sechs Tagen mit hoher Testbestehungsrate.
Weitere Neuzugänge im Bereich der Codierungsumgebungen: ZCode von Z.ai, eine kostenlose Desktop-Umgebung für das GLM-5.2-Modell. Dieses agentische Entwicklungswerkzeug unterstützt Drittanbieter-Modelle und läuft auf mehreren Betriebssystemen.
Diese Fortschritte spiegeln sich auch in der Qualitätssicherung wider. Unternehmen wie Hepsiburada setzen KI-Assistenten wie Holocron ein, um menschliche Tester zu unterstützen – nicht zu ersetzen. Die KI generiert Testszenarien direkt aus Projektmanagement-Tickets und entlastet so die Qualitätssicherung von Routineaufgaben.
