KI-Avatare & Spatial Computing · Mixed Reality
Spatial Computing im Unternehmen: Wo es sich heute rechnet
Spatial Computing verbindet digitale Informationen mit dem physischen Raum: 3D-Modelle, die im Raum stehen, Anleitungen direkt am Gerät, Übungen, die eine Kamera räumlich erfasst. Nach dem Hype um das Metaversum zeigt sich, wo die Technik Unternehmen tatsächlich weiterbringt.
Julia Rose
Das Wichtigste in Kürze
- Spatial Computing verbindet Computer Vision, Sensoren, 3D-Daten und KI mit Brillen, Tiefenkameras oder Bildschirmen, um digitale Inhalte in den realen Raum zu bringen.
- Heute rechnet es sich vor allem dort, wo räumliches Verständnis den Unterschied macht: Medizintechnik, Schulung und Service.
- Die Hardware wechselt: Microsoft hat die HoloLens 2 eingestellt, Meta Quest und Apple Vision Pro sind verbreitet. Lösungen sollten nicht an ein Gerät gebunden sein.
- Auf der ML Con München 2026 zeigte unsere CTO Agata Chudzińska, warum räumliches Verständnis die nächste Entwicklungsstufe der KI prägt.
Was Spatial Computing ist
Den Begriff prägte Simon Greenwold 2003 in seiner Arbeit am MIT: die Interaktion zwischen Mensch und Maschine im dreidimensionalen Raum. Heute umfasst Spatial Computing alle Technologien, die digitale Inhalte räumlich einordnen und mit der realen Umgebung verbinden:
| Baustein | Aufgabe |
|---|---|
| Brillen und Headsets | zeigen digitale Inhalte im Raum, etwa Meta Quest oder Apple Vision Pro |
| Tiefenkameras und Sensoren | erfassen Raum, Körper und Bewegung in 3D |
| Computer Vision | erkennt Objekte, Personen und Posen in den Bildern |
| 3D-Daten und digitale Zwillinge | bilden Maschinen, Gebäude oder Anatomie als räumliches Modell ab |
| KI | versteht Sprache, Raum und Abläufe und steuert die Interaktion |
| Edge Computing | verarbeitet Daten direkt am Gerät, ohne Verzögerung durch die Cloud |
Wo es sich heute rechnet
Medizintechnik: Anatomie im Raum
Chirurginnen und Chirurgen planen Eingriffe mit 3D-Modellen, die aus MRT- und CT-Daten des Patienten entstehen und in einer XR-Brille im Raum stehen. Damit das Modell entsteht, müssen die Strukturen zuerst segmentiert werden.
Aus der Praxis: apoQlar
Die Plattform VSI HoloMedicine® zeigt die Anatomie eines Patienten dreidimensional in einer XR-Brille, darunter Meta-Quest-Geräte. Unsere KI-Modelle segmentieren die Strukturen aus MRT und CT automatisch, in Sekunden statt Stunden, und das Ergebnis fließt ohne Zwischenschritt in die Brille.
Schulung und Reha: Üben mit räumlicher Rückmeldung
Wo Bewegungen korrekt ausgeführt werden müssen, erfassen Tiefenkameras den Körper in 3D, und VR-Elemente machen das Üben greifbar. Das gilt für Reha-Übungen ebenso wie für Handgriffe, die Mitarbeitende lernen.
Aus der Praxis: 3D-Bewegungsanalyse
In einer Forschungspartnerschaft erfassen mehrere Azure-Kinect-Kameras Patienten bei Reha-Übungen zu Hause. Das System prüft die Übung in Echtzeit gegen die Kriterien der Physiotherapeuten, VR-Spielelemente helfen beim Dranbleiben.
Service und Besucherführung: Informationen dort, wo sie gebraucht werden
Anleitungen direkt am Gerät, Unterstützung aus der Ferne oder Orientierung auf großen Veranstaltungen: Spatial Computing bringt Informationen an den Ort des Geschehens. Eine bekannte Lösung dafür waren Microsoft Dynamics 365 Guides und Remote Assist auf der HoloLens 2. Microsoft hat die Produktion der HoloLens 2 im Oktober 2024 beendet, und beide Anwendungen sind nach dem 31. Dezember 2026 nicht mehr verfügbar. Wer solche Anwendungen plant, sollte deshalb auf geräteunabhängige Lösungen achten.
Aus der Praxis: Deutscher Chirurgenkongress
Auf dem 141. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Chirurgie beantwortete ein Sprachassistent vier Tage lang Fragen zu Programm und Wegen, am Bildschirm-Kiosk und in VR auf der Meta Quest 3.
Warum räumliches Verständnis für KI wichtiger wird
Auf der ML Con München hielt unsere CTO Agata Chudzińska am 25. Juni 2026 die Keynote „From Language to Reality: Why the Future of AI Is Spatial“. Die These: Das Skalieren von Sprachmodellen zeigt abnehmende Erträge, und die nächsten Fortschritte kommen aus Systemen, die Raum, Bewegung sowie Ursache und Wirkung verstehen. Für Unternehmen heißt das: Überall, wo KI physische Abläufe, Räume oder Körper verstehen muss, wächst der Nutzen von Spatial Computing weiter.
Mehr dazu im Beitrag ML Con München: Warum die Zukunft der KI räumlich ist.
Was die Einführung braucht
- Ein klarer Anwendungsfall: eine Aufgabe, bei der räumliches Verständnis messbar hilft, etwa Planungszeit, Fehlerquote oder Schulungsdauer.
- Geräteunabhängigkeit: Inhalte und Logik so bauen, dass ein Wechsel der Brille nicht alles neu erfordert.
- Integration: 3D-Daten, Anleitungen und Ergebnisse kommen aus den vorhandenen Systemen und fließen dorthin zurück.
- Rechenleistung am richtigen Ort: Echtzeitaufgaben laufen am Gerät oder nah dran, aufwendige Analysen in der Cloud.
- Datenschutz: Kameras erfassen Menschen und Räume, das muss von Beginn an mitgeplant werden.
Wie KI-Avatare in VR und Mixed Reality eingesetzt werden, beschreibt unser Beitrag KI-Avatare in VR und Mixed Reality.
Spatial Computing für Ihren Anwendungsfall?
Wir prüfen mit Ihnen, wo räumliche Daten und XR in Ihren Abläufen messbar helfen und wie eine geräteunabhängige Lösung aussieht.
Prozessanalyse anfragenHäufige Fragen
Technologien, die digitale Inhalte räumlich einordnen und mit der realen Umgebung verbinden, etwa XR-Brillen, Tiefenkameras, Computer Vision, 3D-Daten und KI. Der Begriff geht auf Simon Greenwold und seine Arbeit am MIT von 2003 zurück.
Heute vor allem in der Medizintechnik, etwa für die OP-Planung mit 3D-Modellen, in Schulung und Reha mit räumlicher Rückmeldung sowie im Service und bei der Besucherführung.
Nein. Microsoft hat die Produktion der HoloLens 2 im Oktober 2024 beendet. Dynamics 365 Guides und Remote Assist sind nach dem 31. Dezember 2026 nicht mehr verfügbar.
KI erkennt Objekte, Personen und Bewegungen, versteht Sprache und steuert die Interaktion. Forschende sehen räumliches Verständnis zudem als nächsten großen Entwicklungsschritt der KI.
Julia ist seit 2019 Teil von theBlue.ai und begleitet die Entwicklung von KI-Anwendungen im Unternehmensumfeld seit den frühen Tagen des Unternehmens. In ihrer Rolle als Marketing Lead arbeitet sie eng mit den Engineering- und Consulting-Teams zusammen und macht komplexe technische Themen für Entscheider verständlich und zugänglich.
In ihren Artikeln schreibt sie über praktische Erfahrungen aus Enterprise-KI-Projekten sowie über die Herausforderungen und Chancen beim Einsatz von KI in Unternehmen.