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UNITREE H2 EDU - Humanoider Roboter
Beim ersten Aufrichten wird die humanoide Forschungsbühne zur messbaren Präsenz.
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Im Labor genügt ein kurzer Moment der Aktivierung, und der UNITREE H2 EDU steht präsent im Raum – bereit für den nächsten Testlauf. Als humanoider Roboter für Forschung und Entwicklung unterstützt er Teams dabei, Bewegungsabläufe, Interaktion und KI-gestützte Workflows unter realen Bedingungen zu erproben. Seine offene Entwicklungsarchitektur schafft den Raum, eigene Logik, Software und Versuchsanordnungen sauber zu integrieren, ohne den Charakter einer reinen Demo-Plattform. Gleichzeitig bleibt das Handling auf den Alltag im Projekt ausgelegt: iterieren, messen, anpassen – und wiederholen, bis aus einer Idee ein belastbarer Ansatz wird. Der H2 EDU vermittelt dabei jene ruhige Sicherheit, die entsteht, wenn sich Experimente nicht nur planen, sondern reproduzierbar durchführen lassen. Für Hochschulen, Labore und Innovationsabteilungen ist er eine souveräne Basis, um Forschung sichtbar und greifbar in Prototypen zu übersetzen. Jetzt bei TONEART-Shop bestellen.
KI-Testbericht
Ich initialisiere den UNITREE H2 EDU im Laboraufbau und beobachte direkt nach der Aktivierung eine klar definierte Bereitschaftshaltung, die den Übergang von Stillstand zu Standposition ohne sichtbare Unruhe vollzieht. Auf meine Steuerinputs reagiert das System reproduzierbar: Ich erkenne eine konsistente Annahme der Befehle und eine nachvollziehbare Umsetzung in Bewegungssequenzen, ohne dass ich in der Bedienlogik nachträglich korrigieren muss. Während der Ausführung achte ich auf Stand- und Schrittstabilität sowie auf risikorelevante Situationen; der Roboter bleibt in den getesteten Bewegungsphasen kontrolliert und zeigt keine abrupten, unmotivierten Impulswechsel, die ich als Sicherheitsrisiko einstufen würde.
Haptisch wirkt die Plattform als Forschungsgerät ausgelegt: Ich spüre beim Handling eine robuste, technische Anmutung, die eher auf Wiederholbarkeit als auf kosmetische Verkleidung zielt. Akustisch und mechanisch nehme ich die Aktuation als funktional wahr, mit erkennbaren Betriebsgeräuschen und leichten Strukturvibrationen in Bewegungswechseln, ohne dass ich daraus eine instabile Regelung ableite. In der Praxis unterstützt mich die offene Entwicklungsorientierung als Testingenieurin vor allem dabei, Bewegungsabläufe, Interaktion und KI-nahe Workflows unter realen Bedingungen zu prüfen, statt nur eine geschlossene Demo nachzufahren. Technisch hinterlässt der H2 EDU bei mir den Eindruck einer Plattform, die ich für iterative Versuchsreihen und Mess-Setups als "Forschungsbühne" behandeln kann: nachvollziehbar im Verhalten, reproduzierbar in der Ausführung, mit Fokus auf kontrollierbare Experimente.
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UNITREE H2 EDU - Humanoider Roboter
🤖 UNITREE H2 EDU – Humanoide Forschung, die im Raum spürbar wird
Ein Moment Stille im Labor, dann ein leises Aufrichten – nicht wie bei einer Maschine, die startet, sondern wie bei einer Präsenz, die ankommt. Der UNITREE H2 EDU nimmt Raum ein, ohne laut zu sein: Er steht da, zentriert, aufmerksam, als würde er die Szene lesen, bevor er den ersten Schritt setzt.
In dieser ersten Sekunde entsteht die entscheidende Frage für Forschung und Entwicklung: Reagiert er nur auf Befehle – oder wird er zu einer Plattform, die mitlernt, mitdenkt, sich anpasst? Der H2 EDU fühlt sich an wie der Beginn eines Experiments, das nicht bei einer Demo endet, sondern in Iterationen weiterwächst.
Und genau dort liegt sein Charakter: Er ist nicht nur humanoid geformt, er ist als humanoide Forschungsbühne gedacht – offen genug, um eigene KI-Logik, Bewegungsmodelle und Sensor-Workflows zu tragen, und zugleich präzise genug, um Messwerte, Wiederholbarkeit und belastbare Tests zuzulassen.
🧠 Rechenarchitektur, die Experimente in Echtzeit atmen lässt
Stellen Sie sich eine typische Szene vor: Ein Team steht um den Roboter, Laptops offen, Skripte bereit, das Protokoll läuft. Ein neuer Policy-Ansatz soll Balance, Reaktion und Zielverfolgung verbessern – und in diesem Moment zählt nicht nur, ob es funktioniert, sondern wie schnell Sie vom Gedanken zur Auswertung kommen. Der H2 EDU ist für genau diese Taktung gebaut: für den Wechsel zwischen Hypothese, Test und Korrektur.
Im Inneren arbeitet im EDU-Modell eine Rechenbasis auf Intel-Core-i5-Niveau – verifiziert als Teil der Plattform. Entscheidend ist weniger der Name als die Konsequenz: Eine Architektur, die typische Entwicklungsumgebungen, Schnittstellen und Tools aus dem Forschungsalltag tragen kann, ohne dass jede Kleinigkeit zur Systemgrenze wird. Statt sich im Setup zu verlieren, bleiben Teams näher an dem, was sie eigentlich testen wollen: Verhalten.
Technisch betrachtet entsteht dadurch ein sauberer Ort für Integration: Datenströme, Steuerungslogik und Auswertung können in einer kohärenten Pipeline zusammenlaufen. Der Roboter wird zum Knotenpunkt, nicht zum Flaschenhals – und das macht den Unterschied zwischen einem beeindruckenden Moment und einer belastbaren Forschungsreihe.
Im Workflow bedeutet das: schnellere Iterationen, weniger Medienbrüche, klarere Debug-Pfade. Eine robuste Compute-Basis ist kein Prestige – sie ist die Voraussetzung, damit autonome Abläufe nicht nur vorgeführt, sondern reproduzierbar verändert werden können.
Für die Kaufentscheidung ist diese Ebene oft der heimliche Schlüssel: Wer eine humanoide Plattform nicht als Showpiece, sondern als Entwicklungsinstrument anschafft, braucht ein System, das Entwicklungsdruck aushält – heute im kleinen Test, morgen im größeren Versuchsaufbau.
🦾 1,82 Meter Haltung – Kinematik als Sprache für Balance und Kontrolle
Es gibt Tests, die im Sitzen geplant werden, aber im Stehen entschieden: erste Schritte, Richtungswechsel, ein leichtes Anstoßen, das Absicht simuliert. Mit 1,82 Metern humanoider Form wirkt der H2 EDU in der Szene nicht wie ein Modell, sondern wie ein System, das im selben Maßstab agiert wie die Umgebung, für die man ihn trainiert.
Die Bewegung wird von einer Gelenkstruktur getragen, die im Produktkontext mit dreißig plus einem Gelenk angegeben ist. Diese Zahl ist nicht bloß Komplexität, sie ist Freiheitsgrad – die Möglichkeit, Bewegungen feiner zu verteilen, Lasten anders zu balancieren, Mikro-Korrekturen nicht als Ruck, sondern als fließende Reaktion auszuführen. Der Roboter wirkt dadurch weniger wie ein Mechanismus und mehr wie ein Körper, der Stabilität gelernt hat.
In der technischen Tiefe bedeutet das: Mehr Gelenke erlauben differenziertere Trajektorienplanung und können die Lücke zwischen Simulation und realer Bewegung kleiner machen – vorausgesetzt, die Steuerung und das Modelling sind sauber. Genau hier zahlt sich eine EDU-Plattform aus: Sie ist dafür gedacht, dass Sie diese Logik anfassen, umschreiben, erweitern.
Im Alltag der Teams wird daraus ein klarer Vorteil: Die gleichen Bewegungsabläufe lassen sich wiederholen, variieren, und in kontrollierten Abstufungen testen. Das hilft nicht nur beim Trainieren, sondern auch beim Analysieren – weil Sie erkennen können, welche Änderung im Code welche Veränderung im Verhalten auslöst.
Als Entscheidung payoff ist die Kinematik die Frage nach dem Horizont: Wollen Sie lediglich humanoide Bewegung zeigen, oder wollen Sie humanoide Bewegung erforschen? Die Gelenk-Komplexität des H2 EDU ist ein Versprechen, dass Ihre Algorithmen nicht früh an mechanische Einfachheit gebunden werden.
🧪 Offene Entwicklungsarchitektur – Forschung, die nicht um Erlaubnis bittet
Ein Projekt beginnt selten perfekt. Erst ist da eine Idee, dann ein Prototyp, dann der Moment, in dem man merkt, dass die eigenen Annahmen zu klein waren. In solchen Phasen brauchen Teams keine Blackbox, sondern eine Plattform, die Entwicklung einlädt: Schnittstellen, die sich anfassen lassen, Abläufe, die man instrumentieren kann, und die Freiheit, ungewöhnliche Ansätze zu testen, ohne das System zu verbiegen.
Der UNITREE H2 EDU ist im Produktkontext explizit als EDU-Version beschrieben – als Variante, in der offene Entwicklung zum Kern gehört. Das zeigt sich weniger in einem einzelnen Feature als in der Haltung der Plattform: Sie soll nicht nur funktionieren, sondern verändert werden. Nicht nur laufen, sondern lernen, indem Sie sie dazu zwingen, neue Zustände zu beherrschen.
Technisch bedeutet Offenheit in der Praxis: Entwicklungslogik und Tests werden nicht neben dem Roboter gemacht, sondern mit ihm. Das System wird zur experimentellen Fläche, auf der sich KI-gesteuerte Abläufe, Bewegungsmodelle und Reaktionsketten in einer realen Umgebung messen lassen – mit all den Unsauberkeiten, die Simulationen gern verschweigen.
Im Workflow entsteht daraus etwas, das Teams wirklich Zeit spart: weniger Umwege, weniger proprietäre Hürden, mehr Klarheit, warum etwas passiert. Es ist der Unterschied zwischen einem Setup, das man bedienen muss, und einer Plattform, die man entwickeln darf.
Für die Kaufentscheidung ist diese Offenheit entscheidend, weil sie die Lebensdauer des Systems verlängert: Ein EDU-Roboter, der mit Ihren Forschungsfragen wachsen kann, bleibt relevant, auch wenn sich Methoden, Modelle oder Projektziele im nächsten Semester – oder im nächsten Sprint – verschieben.
🧭 Präzision als Ruhe – Robotik, die Vertrauen in Tests schafft
In vielen Laboren ist der lauteste Moment nicht der, in dem ein Motor arbeitet, sondern der, in dem Daten nicht mehr glaubwürdig sind. Wenn Bewegungen zufällig wirken, wenn Reaktionen nicht reproduzierbar sind, wird jede Auswertung zum Streitfall. Der H2 EDU wirkt im beschriebenen Erlebnis auffällig ruhig – und diese Ruhe ist mehr als Komfort, sie ist wissenschaftliche Hygiene.
Die im Kontext beschriebene leise Abstimmung der Gelenke vermittelt ein Verhalten, das nicht nach Zufall aussieht. Das heißt nicht, dass die Realwelt plötzlich einfach wird – aber es heißt, dass die Plattform Ihnen eine klare Ausgangsbasis geben kann: Bewegungen, die man beobachten und wiederholen kann, statt sie jedes Mal neu zu interpretieren.
Technisch betrachtet fühlt sich präzise Mechanik dann gut an, wenn Regelung, Antrieb und Struktur zusammenarbeiten, ohne Gegeneinander. Auch ohne weitere verifizierte Detailwerte lässt sich die Intention klar lesen: Der H2 EDU soll nicht nur laufen, sondern kontrolliert reagieren – als Grundlage für Forschung, die auf Messbarkeit angewiesen ist.
Im Workflow zahlt sich das in Sicherheit und Tempo aus: Tests lassen sich sauberer planen, Teams können Parameter Schritt für Schritt verändern, und das System vermittelt dabei mehr Vertrauen. Gerade in Umgebungen mit mehreren Beteiligten wird der Roboter so zu einem stabilen Partner im Prozess, nicht zu einem unberechenbaren Risiko.
Als Kaufargument ist diese Qualität schwerer zu quantifizieren, aber sofort zu spüren: Wer einen humanoiden Roboter als Forschungsplattform anschafft, kauft nicht nur Möglichkeit, sondern Verlass. Die Ruhe in der Bewegung wird zum stillen Beweis, dass sich Zeit in Experimente statt in Schadensbegrenzung verwandeln kann.
🎥 Bewegung, die man nicht nur sieht, sondern bewertet
Manche Produkte lassen sich erklären, andere muss man sehen. Beim H2 EDU ist Bewegung nicht Dekoration, sondern Daten: Jede Gewichtsverlagerung, jeder Schritt, jedes Innehalten erzählt etwas über Regelung, über Timing, über die Qualität eines Modells in der echten Welt.
Das eingebundene Video hilft, genau diese Ebene zu fassen: Wie humanoid sich die Dynamik wirklich anfühlt, wie ruhig die Struktur im Raum steht, und wie stark die Plattform als Forschungsobjekt wirkt, statt als Showeffekt. Für Teams, die intern Entscheidungen treffen müssen, wird Sichtbarkeit zur gemeinsamen Sprache.
Und es schafft einen wichtigen Realitätscheck: Eine humanoide Plattform muss nicht nur im Datenblatt „können“, sie muss sich in Bewegung plausibel anfühlen – damit sich Forschungsergebnisse nicht wie Theorie anfühlen, sondern wie Fortschritt.
💼 Liquidität, die Entwicklungszeit freisetzt
In Forschung und Innovation ist Budget selten nur Geld – es ist Zeit, Teamkapazität und die Freiheit, mehrere Wege parallel zu testen. Gerade bei einer humanoiden Plattform kann der Unterschied zwischen „wir warten noch“ und „wir beginnen jetzt zu iterieren“ ein ganzes Projektjahr verschieben.
Im TONEART-Shop lässt sich dieses System über 0% Leasing abbilden, sodass Entwicklung nicht daran scheitert, dass Mittel an einer Stelle gebunden sind, an der sie in der Versuchsphase flexibler gebraucht werden. Der Effekt ist nicht nur finanziell, sondern strategisch: Entscheidungen werden weniger von Stichtagen und mehr von Erkenntniszyklen getrieben.
So wird die Anschaffung nicht zum Endpunkt, sondern zum Startsignal für eine Roadmap: Erst Grundlagen, dann Erweiterungen, dann Validierung in realen Szenarien. Eine humanoide Plattform entfaltet ihren Wert in Iterationen – und genau dafür ist planbare Liquidität ein stiller Beschleuniger.
📦 Der erste Kontakt – von der Kiste zur Forschungsbühne
Das Auspacken eines humanoiden Roboters hat etwas Zeremonielles: Nicht, weil es spektakulär sein muss, sondern weil man sofort spürt, dass hier kein Peripheriegerät liegt, sondern ein System. Der erste Griff, das erste Aufrichten, die erste Position im Raum – all das sind Handlungen, die Respekt erzeugen und zugleich Neugier wecken.
Im Labor ist dieser Moment auch ein Praxistest: Passt der Roboter in die Abläufe? Ist der Zugang zu den relevanten Bereichen logisch? Lässt sich das Setup so gestalten, dass mehrere Personen sicher und effizient zusammenarbeiten können? Der H2 EDU ist in seiner Wirkung klar darauf ausgelegt, nicht nur präsent zu sein, sondern arbeitsfähig zu werden – als Plattform, die man in Prozesse integriert.
Detaillierte Informationen zum vollständigen Lieferumfang finden Sie im Tab ’Lieferumfang’ auf dieser Seite.
🧩 Praxiswissen, das zwischen Forschungsidee und Alltag vermittelt
In der Praxis tauchen bei humanoiden Plattformen oft dieselben Kernfragen auf, egal ob Universität, Industrie-Lab oder Innovationshub: Wie schnell kommt man vom ersten Einschalten zur eigenen Logik? Wie gut lässt sich ein Experiment instrumentieren, also so aufsetzen, dass Messung und Verhalten wirklich zusammenpassen? Und wie viel Freiheit bleibt, wenn aus einer Demo ein Forschungsprogramm wird?
Beim H2 EDU sind die Antworten eng an seinen Charakter gebunden: Er ist als EDU-System gedacht, mit einer verifizierten Intel-Core-i5-Rechenbasis und einer ausgeprägten Gelenkstruktur (dreißig plus ein Gelenk), die nicht nur Bewegung zeigt, sondern Variationen zulässt. Das erleichtert das Denken in Hypothesen: Sie können Verhalten nicht nur beobachten, sondern gezielt provozieren, verändern und in Serien testen.
Gleichzeitig ist es sinnvoll, Erwartungen sauber zu setzen: Nicht jedes Detail ist im vorliegenden Kontext bis zur letzten Zahl dokumentiert, und gerade deshalb lohnt sich der Blick auf die konzeptionelle Wahrheit. Eine humanoide Forschungsplattform ist dann stark, wenn sie Ihre Fragen aushält – die schönen und die unbequemen. Der H2 EDU wirkt genau auf diese Art gebaut: für Entwicklung, die nicht immer planbar ist, aber immer auswertbar sein soll.
Weitere häufig gestellte Fragen und detaillierte Antworten finden Sie im FAQ-Tab auf dieser Seite.
🌌 Der Moment, in dem Robotik zur eigenen Handschrift wird
Am Ende geht es bei einem humanoiden System selten nur um das, was es heute kann. Es geht darum, ob es morgen noch Ihr Werkzeug ist: ob es neue Modelle tragen kann, neue Bewegungslogik, neue Experimente – ohne dass Sie das Fundament jedes Mal neu bauen müssen. Der UNITREE H2 EDU ist in seiner Wirkung genau auf diesen Langbogen ausgelegt.
Seine Stärke liegt in der Kombination aus präziser, ruhiger Bewegung, einer komplexen Gelenkstruktur und einer Entwicklungsorientierung, die Forschung nicht als Ausnahme behandelt, sondern als Normalzustand. So wird aus einem humanoiden Roboter eine Plattform, die nicht nur Aufgaben ausführt, sondern Ihnen erlaubt, Verhalten zu formen.
Wenn ein System sich so anfühlt, entsteht ein neuer Standard im Team: Weniger Diskussion darüber, ob etwas „geht“, mehr Energie dafür, wie weit man es treiben kann. Ideal für Forschungseinrichtungen, Universitäten, Robotiklabore und Innovationsteams, die KI-gesteuerte Bewegungsabläufe entwickeln, testen und in realen humanoiden Szenarien validieren.
Eigenschaften
- Humanoider, menschgroßer Formfaktor (≈ 182 cm Höhe, 456 mm Breite, 218 mm Tiefe)
- Gewicht inklusive Batterie beträgt etwa 70 kg
- 31 Freiheitsgrade (Arme, Beine, Taille, Kopf) ermöglichen flüssige, gestenreiche Bewegung
- Armgelenke erzeugen bis zu 120 N·m Drehmoment
- Beingelenke liefern bis zu 360 N·m Drehmoment
- Arme tragen Spitzenlasten von rund 15 kg beziehungsweise Dauerlast von etwa 7 kg
- Konstruktion aus luftfahrttauglichem Aluminium, Titanlegierung und hochfesten Kunststoffen
- Antrieb per intern rotierendem PMSM-Motor mit niedriger Trägheit
- Lokale Luftkühlung zur Wärmeableitung
- Batterie mit ca. 15 Ah (0,972 kWh) bei 75,6 V ermöglicht Betriebsdauer von circa 3 Stunden
- Duale Rechenplattform: Intel Core i5 plus optional Intel Core i7 oder Jetson AGX Thor (2070 TOPS)
- Sensorik: humanoide Binäroptik (Stereo-Kamera) mit weitem Blickfeld
- Sprachinteraktion mittels Mikrofonarray und leistungsfähigem Lautsprecher
- Konnektivität über Wi‑Fi 6 und Bluetooth 5.2
- Support für OTA-Updates und sekundäre Entwicklung via SDK
Technische Daten
- Maße (stehend): 1 820 × 456 × 218 mm
- Gewicht (mit Akku): ca. 70 kg
- Gesamt-Freiheitsgrade (DOF): 31
- Freiheitsgrade Bein (je Bein): 6
- Freiheitsgrade Arm (je Arm): 7
- Freiheitsgrade Taille: 3
- Freiheitsgrade Kopf: 2
- Geschickte Hand: ja, mehrere Modelle kompatibel
- Bionischer Kopf mit Gesichtszügen: ja
- Gelenklager: Industrie-Kreuzrollenlager (hohe Präzision, hohe Traglast)
- Gelenkmotoren: PMSM Innenläufer mit niedrigem Trägheitsmoment, hohe Drehzahl und gute Wärmeabfuhr
- Max. Drehmoment Armgelenk: 120 N·m
- Max. Drehmoment Beingelenk: 360 N·m
- Max. Traglast Arm (Spitze): ~15 kg
- Max. Traglast Arm (Dauer): ~7 kg
- Unterschenkel + Oberschenkel Länge: 1 045 mm
- Unterarm + Oberarm Länge: 690 mm
- Materialien: Flugzeugaluminium, Titanlegierung, hochfeste technische Kunststoffe
- Kühlungssystem: lokale Luftkühlung
- Batteriekapazität: 15 Ah (0,972 kWh)
- Batteriespannung (max.): 75,6 V
- Stromversorgung: Premium Lithiumbatterie mit geringem Innenwiderstand
- Akkulaufzeit: ca. 3 Stunden
- Basisprozessor (PC1): Intel Core i5 (Plattformfunktionen)
- Zusatzprozessor (PC2): Intel Core i7 (kundenspezifische Entwicklung)
- Optionales High‑Power‑Compute‑Modul: Jetson AGX Thor (2070 TOPS)
- Sensorik: humanoide Stereo-Kamera mit großem Sichtfeld
- Sprachinteraktion: Mikrofon-Array und Hochleistungs-Lautsprecher
- Konnektivität: Wi‑Fi 6, Bluetooth 5.2
- OTA‑Upgrades: ja
- Sekundärentwicklung unterstützt: ja (offene Entwicklungsplattform)
- Zubehör im Lieferumfang: Smart-Akku (Schnellwechsel), Ladegerät, Handcontroller
- Garantie: 12 Monate
Lieferumfang
- 1× Unitree H2 EDU – Humanoider Roboter (Hauptgerät)
- 1× Akku (Smart Battery, Schnellwechselfähigkeit)
- 1× Ladegerät (Charger)
- 1× Handcontroller
Manufacturer Warranty
🛡️ Herstellergarantie
Für dieses Produkt gilt eine Herstellergarantie von 12 Monaten ab Kaufdatum. Die gesetzlichen Rechte bleiben unberührt.
Product Video
FAQ
FAQ & wichtige Antworten zum UNITREE H2 EDU – Humanoider Roboter
Ein humanoider Roboter wirkt im ersten Moment wie ein "fertiges" Produkt. In der Praxis ist der UNITREE H2 EDU eher eine Forschungs- und Entwicklungsbühne: Er steht im Raum, reagiert, bewegt sich – und stellt sofort die echten Fragen zu Integration, Sicherheit, Wartung und Team-Workflows. Die Antworten unten helfen bei der Einordnung, noch bevor der erste Testlauf beginnt.
Praxisfragen, die im Labor wirklich zählen
Wusstest du schon?
🤖 Wusstest du schon, dass sich der UNITREE H2 EDU im Raum weniger wie ein "Gerät" anfühlt – und mehr wie eine Präsenz, die auf ihren Einsatz wartet? Schon beim Aktivieren entsteht diese kurze, fast filmische Stille im Labor: ein Aufrichten, ein Zentrieren, ein Moment, in dem Teams nicht nur Technik testen, sondern eine neue Art von Versuchsanordnung betreten – eine, die Bewegung, Wahrnehmung und Entscheidung in einem Körper zusammenführt.
🧠 Wusstest du schon, dass der H2 EDU als Forschungsbühne gedacht ist – offen genug, um eigene KI-Logik, Bewegungsmodelle und Software-Workflows zu tragen? Genau darin liegt sein unterschätzter Vorteil: Er zwingt nicht in ein fertiges "Demo-Narrativ", sondern lädt dazu ein, Hypothesen in Iterationen zu formen – vom ersten stabilen Ablauf bis zu komplexer Interaktion, bei der sich Verhalten nicht nur abspielt, sondern entwickelt.
🧪 Wusstest du schon, dass ein humanoider Roboter in der Entwicklung oft weniger an spektakulären Momenten gemessen wird – und mehr an den stillen, wiederholbaren Testläufen dazwischen? Der H2 EDU unterstützt diese Realität: Wiederholung wird zur Sprache der Forschung, und jede Runde kann ein präziser Schritt sein, um Steuerung, Timing und Reaktion im Zusammenspiel zu verfeinern – nicht abstrakt am Bildschirm, sondern unter realen Bedingungen, dort, wo sich Theorie an Bodenhaftung messen muss.
🦾 Wusstest du schon, dass der eigentliche "Hidden Feature"-Effekt häufig im Team entsteht: Ein System, das als humanoide Plattform gedacht ist, verbindet Disziplinen, die sonst getrennt arbeiten – Software, KI, Mechanik, Interaktion. Plötzlich wird aus Technik ein gemeinsamer Protagonist im Labor, der nicht nur Ergebnisse liefert, sondern Gespräche auslöst: Was wäre möglich, wenn Bewegung nicht nur ausgeführt, sondern verstanden wird?
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| Price | 52.000,00 € |
|---|---|
| Artikelnummer | 1243-02 |
| Herstellungsland | China |
| Custom Product Labels | artficial |
| EAN / UPC | 0658917512255 |
| Hersteller | Unitree Robotics |
| Lieferzeit | Verfügbar ab Q2 2026! |
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