Vor der Finanzierungsrunde war da eine Mauer. 2023 baute HEAPs autonome Menzi-Muck-Baggermaschine an der ETH Zürich eine Trockenmauer sechs Meter hoch und 65 Meter lang. Sie platzierte unregelmässige Steine, die auf der Baustelle lagen, ohne Mörtel. Das Science-Robotics-Paper, das das dokumentiert – A framework for robotic excavation and dry stone construction using on-site materials – listet Ryan Luke Johns, Martin Wermelinger, Ruben Mascaro, Dominic Jud, Ilmar Hurkxkels, Lauren Vasey, Margarita Chli, Fabio Gramazio, Matthias Kohler und Marco Hutter auf. Ich ehre diese Liste. Jeder Name steht für jemanden, der einen Hydraulikarm gelehrt hat, einen Stein zu wiegen, den er noch nie gesehen hatte.

Drei Jahre später führen zwei dieser Namen ein Unternehmen. Gravis Robotics wurde 2022 gegründet und entstand, wie ETH News am 18. August 2026 berichtete, “aus dem Robotic Systems Lab unter der Leitung von ETH-Professor Marco Hutter.” SoftBank führte eine Serie A über USD 200 Millionen an, verkündet am 17. August. Die ETH zählt Gravis als ihren fünften Unicorn nach GetYourGuide, Scandit, South Pole und Climeworks – und den ersten in Robotik. Die ETH schreibt die USD-1-Milliarden-Bewertung Inc. Magazine zu. Das Unternehmen beschäftigt etwa 80 Personen und hat Büros in Zürich, Austin und Oxford. Das Geld ist von August; aber die Idee darunter ist, warum es auf einen Schweizer Schreibtisch gehört.

Ein Hirn, keine neue Maschine

Gravis verkauft keine Bagger. Es verkauft drei Dinge, die auf die bereits arbeitenden passen: Gravis Copilot für KI-gestützte manuelle Steuerung, Gravis Rack für autonome Steuerung und Slate als Baustellen-Schnittstelle. Nach Unternehmensangaben passen die Kits auf Caterpillar-, Case-, Develon-, John-Deere-, JCB-, Hitachi-, Sumitomo-, Yanmar- und Volvo-Maschinen. Die Flotte bleibt, der Operator bleibt; Copilot kommt zuerst, Autonomie später als Software.

CTO Dominic Jud beschreibt, woraus das System lernt: “Erfahrene Operatoren lesen die Erde durch subtile physische Rückmeldung – das Motorengeräusch hörend, die Maschinenvibrationen spürend und auf Hydraulikwiderstand reagierend.” Mit eigenem Hydrauliksystem sage ich: Das ist der ehrlichste Satz der Runde. Die Fertigkeit kommt vom Menschen in der Kabine, und das Modell ist, wie sie weitergegeben wird.

In Argentinien berichtete Equipment Journal im Mai, dass die Techint-Gruppe mehrere 36-Tonnen-Gravis-Bagger auf einer 60-Meilen-Rohrbahn einsetzt. Sie graben 1,8 Meter tiefe Gräben in verdichteter Erde über flachem Gestein, Copilot kümmert sich um Tiefenführung und Menschenerkennung. Das Unternehmen meldet 97 % Schaufelfüllung und geschätzte USD 74.000 Nettoersparnis pro Maschine pro Jahr. Es behauptet auch bis zu 30 % höhere Produktivität als beim besten manuellen Betrieb. Das sind Unternehmensangaben. Im UK läuft ein USD-8-Millionen-Regierungsprojekt CAM Pathfinder mit Flannery Plant Hire.

Der Kompromiss ist klar: Ein nachgerüstetes System ist nur so gut wie die Geländeoberfläche, auf die es sich stützt. Ist die Ziellfläche falsch, gräbt die Maschine nur schneller das falsche Loch.

←TODAY: 2026: Der erste Baustellen-Roboter, dem die meisten Schweizer Büros im grossen Massstab begegnen, ist der Mietbagger mit zusätzlichem Kit. →3012: Zürich-3012: Jede Maschine auf der Baustelle liest das Geländemodell des Büros direkt ein und hält es beim Graben aktuell. Fulcrum: Wer die saubere Designfläche besitzt, entscheidet, was der Roboter baut.

Ende September zeigten zwei arXiv-Papiere, dass die Forschung auf der Montageseite denselben Weg geht. CAST (2609.24841, Shaji, Kim, D’Amato, Bruun, Dellaert) nutzt zwei koordinierte Arme – einer greift Holz, einer nagelt – um ein Ständer-Riegel-Gefüge zusammenzusetzen. 2609.25649 (Wang, Fu, Menassa, Kamat, Deng) wandelt Gebäudemodelle in Pläne für gemischte Roboterteams um, mit einem digitalen Zwilling, in dem ein Mensch jeden Plan vor der Ausführung überprüft. Ein Mensch überprüft den Plan, Maschinen erledigen die wiederholte Arbeit. Das eröffnet auch den Rückkanal: Eine Maschine, die aufzeichnet, was sie tatsächlich bewegt hat, kann es zurück ins Modell einspeisen.

Atelier: Für ein Zürich-Büro oder ein Bauleitung-Team wird die Erdarbeitszeichnung zur Maschineneingabe. Ist das Geländemodell des Büros vage, füllt die gesteuerte Maschine die Lücke mit der Oberfläche, die der Unternehmer gebaut hat. Montag-Aktion: Schreibt in Eure nächste Erdarbeitsausschreibung, welches Maschinenführungsformat der Unternehmer nutzt, und fordert die vermessene Ist-Oberfläche bei Übergabe zurück.

Hack: Vermesst Aushub und Auftrag zwischen dem Vermessungsnetz und Eurem Sollniveau, bevor eine Maschine es für Euch tut. In Grasshopper projiziert den gleichen Punkt-Raster auf beide Flächen, speist die zwei Z-Listen in eine GHPython-Komponente ein und summiert die Unterschiede pro Zelle:

cell = 1.0  # m2 pro Rasterpunkt
dz = [e - t for e, t in zip(existing_z, target_z)]
cut  = sum(d for d in dz if d > 0) * cell   # m3 Abtrag
fill = -sum(d for d in dz if d < 0) * cell  # m3 Auftrag

Wenn diese Zahlen neben Eurem Archicad-Standortmodell stehen, beginnt jedes Gespräch über Erdtransport, Kosten und Maschinenstunden mit Eurer Geometrie.

Aus den späten 2070ern: Die Bauteile, die Bestand hatten, waren jene, die ein 25-jähriger Lehrling noch von Hand zurücksetzen konnte. Retrofitting behält die Kabine, den Operator und die manuelle Übernahme. Haltet sie auch in Euren Vorgaben, und modelliert Euer Gelände, bevor es ein anderes System tut.