Apps & Mobile Entwicklung
AMDs Prozedurale Synthese: Bäume Rendern neu gedacht
Forscher der Hochschule Coburg haben zusammen mit Mitarbeitern von AMD ein neues Verfahren zum Echtzeit-Rendern von Bäumen entwickelt, das den Bedarf an Texturen im VRAM extrem reduziert. Genutzt wird dabei das Konzept der prozeduralen Synthese um die Bäume in all ihren Eigenschaften komplett in Echtzeit zu erstellen.
Die Arbeit wurde kürzlich auf der Konferenz „High Performance Graphics 2025“ (PDF) vorgestellt. Die prozedurale Synthese (englisch: „procedural generation“) ermöglicht es, die Bäume in all ihren Eigenschaften komplett von einem Algorithmus in Echtzeit zu erstellen, ohne dass zuvor erstellte Texturen in den VRAM geladen werden müssen. Dabei werden praktisch alle relevanten Parameter berücksichtigt, die sich ein Entwickler wünschen könnte und nebenbei benötigt der Algorithmus noch verblüffend wenig Rechenzeit, um eine dichte Vegetation zu erschaffen.
Prozedurale Synthese ist keine neue Methode und wird bereits seit Jahrzehnten benutzt, um einzelne Aspekte von Videospielen mit minimalem Speicherbedarf zu erstellen. Beispiele sind die Schusswaffen im 2009 erschienen Borderlands, derer 17 Millionen Stück per prozeduraler Synthese erstellt werden. Auch No Man’s Sky nutzt die Methode für die Erstellung der vielen Planeten samt Flora und Fauna, um die mit über einer Trillion möglicher Planeten beworbenen „endlosen Weiten“ darstellen zu können.
Das Vorgehen ist dabei im Prinzip einfach: Anhand sorgfältig definierter Parameter, denen der Spieleentwickler nach Wunsch Werte zuweist, wird beim Start des Spiels die Landschaft synthetisiert. Das passiert nicht zufällig, sondern immer gleich, so dass der Entwickler die Kontrolle über alle Eigenschaften der Landschaft behält. Allerdings können die Werte, die einzelnen Teilen der Landschaft zugewiesen werden, vom Zufallsgenerator erstellt werden.
Mit der prozeduralen Synthese geht immer einher, dass VRAM eingespart wird, weil vorgefertigte Texturen durch die Synthese ersetzt werden. Das macht die Methode für Videospiele besonders interessant.
Was ist neu am Ansatz von AMD?
Bäume werden heutzutage bereits prozedural synthetisiert, der Vorgang benötigt pro Baum aber mehrere Sekunden und wird deshalb im Vorhinein für mehrere Level of Details (LOD) pro Baum erstellt und als Satz von Texturen abgespeichert. Im Spiel werden dann lediglich die Texturen geladen, für den einzelnen Baum muss nichts mehr berechnet werden. Da bei Grafikkarten die Größe und Geschwindigkeit des VRAMs in den letzten Jahren langsamer wuchs als die Rechenleistung, ist die Auslagerung der Arbeit in den VRAM aber immer weniger sinnvoll. Moderne, hochdetaillierte Spielewelten müssen im Gegenteil besonders sparsam mit VRAM-Belegung und Bandbreite umgehen.
Der Ansatz von AMD ist nun Entwicklern einen Baukasten zur prozeduralen Synthese von Bäumen zur Verfügung zu stellen, der nahezu alle Anwendungsfälle abdeckt und dadurch universell und besonders einfach zu benutzen ist. Der Ansatz basiert auf einem verhältnismäßig einfachen Modell für die Synthese von Stämmen und Zweigen von 1995, das durch zahlreiche Eigenschaften erweitert wurde um vollkommen realistische Bäume zu erzeugen. Mit mehreren graphischen Optimierungen wurde die Rechenzeit im Anschluss soweit reduziert, dass Echtzeit-Rendering möglich wird.
Hohe Realitätsnähe bei Form, Rinde und Blättern
Das Modell erzeugt Stamm und Zweige in maximal vier Stufen, wobei Stufe 0 der Stamm ist und jede weitere Stufe dünnere abzweigende Äste erzeugt. Zusätzlich kommen als letzte Stufe die Blätter hinzu, die ursprünglich als Textur vorgesehen waren. Ein vertikaler Parameter erlaubt außerdem noch das Wachsen in Richtung Sonne beziehungsweise den Einfluss der Schwerkraft zu modellieren.
Von den Forschern um AMD wurde das klassische Modell um folgende Fähigkeiten erweitert: Die Darstellung von Blättern, Nadeln, saisonalen Veränderungen, gestutzten Ästen sowie Animationen (zum Beispiel bei Wind), weiche Übergänge an den Stämmen und prozedural erzeugte Höhenunterschiede auf der Oberfläche.
Um die Oberfläche der Bäume besonders realistisch zu gestalten, wird zuerst die Form des Baums geglättet. Denn da die Geometrie der Stämme beziehungsweise Äste mit sehr wenig Parametern definiert wird, ist sie verhältnismäßig grob. Das Modell interpoliert diese grobe Oberfläche als kubisch hermiteschen Spline, um nahtlose Übergänge zu ermöglichen.
Gleichzeitig gibt es einen aufwendigen Mechanismus, um Baumrinde realistisch darzustellen. Dazu wird unter Anderem auf Tesselation zurückgegriffen, allerdings wird zuvor aufwendig geprüft, welche Tesselation-Faktoren notwendig sind und wie stark diese genutzt werden müssen. Geht man nahe an einen Baum heran, wird die tesselierte Rinde durch eine mit prozedural erzeugten Höhenunterschieden geformte ersetzt. Das Verfahren wird als Summe bekannter Methoden nur kurz beschrieben, aber das Ergebnis ist definitiv beeindruckend.

Für die Blätter wird ebenfalls auf umfangreiche Technik zurückgegriffen, um bei der Realitätsnähe keine Wünsche offen zu lassen. Der Entwickler definiert lediglich eine Blatthälfte mit drei Koordinaten und eine Anzahl von Lappen, aus denen sich das Blatt zusammensetzt. Der Algorithmus trianguliert daraus die Form und erstellt dynamisch ein LOD, das zur Distanz zwischen Blatt und Betrachter passt. Der Übergang zwischen verschiedenen LODs ist damit nicht mehr stufenweise, sondern nahtlos.
Geht man sehr nahe an ein Blatt heran, werden Parameter für die Blattadern, die Dicke des Blatts und dessen Oberfläche genutzt, um prozedural eine detaillierte Darstellung zu erzeugen. Bei Nadelbäumen werden diese Blattader-Parameter als Nadeln interpretiert.
Saisonale und physikalische Veränderungen
Wer der Meinung ist, dass mit Stamm, Zweigen und Blättern alles getan ist, greift zu kurz. Das neue Modell unterstützt außerdem noch die Veränderungen der Bäume mit den Jahreszeiten, Animationen zur Interaktion mit Wind sowie weitere Anpassungen.
Für die Jahreszeiten gibt es einen eigenen Parameter, der automatisch die Anwesenheit von Blättern (Winter vs. Sommer) sowie deren Anzahl (graduelles Fallen der Blätter im Herbst) steuert.
Im Winter fehlen Blätter, während die Nadeln eine gefrorene Oberfläche bekommen. Schnee auf den Ästen wird per Höhenunterschied in vertikaler Richtung eingestellt, wobei die zugewonnene Oberfläche die Materialeigenschaften (Farbe, Verhalten) von Schnee bekommt. Gleichzeitig wird der Parameter für die Schwerkraft erhöht, so dass sich Zweige nach unten biegen.
Im Frühling werden Blüten synthetisiert, die mit dem gleichen Algorithmus wie Blätter, aber mit mehr Lappen und in Ringform, erzeugt werden. Im Sommer wird eine zufällige Menge der vorher erschienenen Blüten zu Früchten, die eine tesselierte Oberfläche erhalten. Neben dem Verschwinden von Blättern ändert sich im Herbst auch deren Farbe graduell. Die Blätter verschwinden dabei nicht gleichzeitig sondern bekommen zufällig einen zeitlichen Versatz zugewiesen.
Bewegung im Wind in Abhängigkeit von Windstärke und -Richtung wird beim Erzeugen des Baums berechnet. Dazu werden alle synthetisierten Elemente vom Wind weggedreht, wobei die Drehung chaotisch oszilliert, um die Dynamik der Bewegung darzustellen. Die Stärke der Oszillation hängt von Länge und Dicke der Äste ab.

Als letzte Qualitätsmaßnahme können Äste per Raytracing Algorithmus einen Strahl in Wachstumslänge aussenden. Trifft der Strahl in kurzer Distanz auf ein Objekt, wird der Ast entsprechend gekürzt. Dadurch wird verhindert, dass Bäume durch andere Objekte durchgehen, das sogenannte Clipping.
Wie funktioniert das in Echtzeit?
Um effizientes Rendern dieser Bäume zu ermöglichen, werden zwei neue Funktionen von DirectX 12 benutzt: Work Graphs und dessen Funktion Mesh Nodes, die beide erst 2024 vorgestellt wurden. Work Graphs beschreibt die Möglichkeit, dass eine Rechenaufgabe (Shader) selbstständig neue Aufgaben erzeugt. Dadurch sind weniger Umwege zur CPU zur Abfrage neuer Befehle notwendig und die GPU wird in gewisser Weise autonom. Das hat Vorteile bei rekursiven Strukturen oder wenn man einen Teil der Grafik bis zu einem gewünschten Detaillevel Stück für Stück aufbauen möchte.
Dabei wird hier besonders clever vorgegangen: Um Overhead zu vermeiden wird nicht jeder Teil des Baums in einen eigenen Shader gepackt, sondern Aufgaben werden so gebündelt, dass die typischen 32 Werte pro Befehlskette (Wave32) erfüllt werden. Analog wird bei der Berechnung der Blätter vorgegangen, so dass genug Blätter pro Befehl berechnet werden müssen um die Rechenwerke auszulasten.
Diese Work Graphs waren bislang nur innerhalb von Compute-Aufgaben möglich. Zur Nutzung im Umfeld der Spielegrafik benötigte es also eine zusätzliche Funktion, die das Ergebnis entgegen nahm und an den Rasterizer zur Bildausgabe schickte. Für kleinteilige Aufgaben gab es dadurch zusätzlichen Overhead. Mesh Nodes setzt an der Stelle an und ermöglicht es, einem autonom aufgerufenen Shader direkt Ergebnisse an den Rasterizer zu schicken.
Bevor Teile eines oder ein ganzer Baum synthetisiert werden, wird Culling durchgeführt. Culling ist eine Prüfung, ob die zu erstellenden Objekte im Sichtfeld des Betrachters liegen. Ist das nicht der Fall, wird das Objekt übersprungen. Das Ganze geschieht als generationenübergreifendes Culling, das heißt alle nachfolgenden Teile werden bei der Prüfung berücksichtigt, damit nicht eine Blattspitze am Ende doch sichtbar wäre und so Lücken beim Überspringen entstehen könnten. Das Culling erlaubt so die volle Bildtreue bei gleichzeitig gesparten Ressourcen.
Bei den Blättern, die zahlenmäßig sicher am meisten vorhanden sind, wird aggressiv das oben beschriebene, nahtlose LOD angepasst. Ist der Betrachter sehr weit weg, wird automatisch die Anzahl der gezeigten Blätter reduziert, um Rechenaufwand zu sparen. Damit der Unterschied nicht auffällt, werden die Blätter, die auch bei großer Distanz stehen bleiben, langsam größer während die, die verschwinden, langsam kleiner werden. Bei Blättern mit mehreren Lappen verschmelzen diese mit wachsender Distanz zu einem.
Als Letztes wird zum Erreichen einer bestimmten Framerate eine dynamische Detailstufe ähnlich wie die Algorithmen für Super Resolution von AMD und Nvidia vorgeschlagen. Diese ist allerdings nicht pixelbasiert, sondern das LOD der Bäume wird nahtlos von Frame zu Frame innerhalb vom Entwickler vorgegebener Grenzen hoch- beziehungsweise heruntersetzt. Die einzelnen Parameter, die sich in der Qualität ändern dürfen, können priorisiert werden, so dass die unwichtigsten Details zuerst reduziert werden. Die maximale Änderungsrate der Darstellungsqualität kann ebenfalls festgelegt werden, um abrupte Qualitätsverluste zu vermeiden.
Das Demobeispiel im Video
Die Forscher haben eine Benchmarkszene mit 1.200 Bäumen, die den Park Ørstedsparken in Kopenhagen nachbildet, erstellt. Sie wurde auf einer AMD Radeon RX 7900 XTX gerendert. Im Video zeigen sie diese sowie die verschiedenen Funktionen des Tools.
Der Benchmark wird von den Forschern abschließend umfassend analysiert. Um zu zeigen, wie viel VRAM eingespart wurde, rechnen die Forscher vor, dass eine vergleichbare Szene aus statischen Texturen knapp 35 GiB an Speicher belegen würde. Zusätzlich genutzte Features wie mehrere LODs, saisonale Veränderungen und Wind würde die Menge weiter erhöhen. Die Parameter, aus denen die gesamte Szene prozedural synthetisiert wurde, benötigen aber nur 51 KiB. Das sind etwa 704 Bytes pro Baum.
Die Forscher erwähnen allerdings auch, dass die komplexen Shaderstrukturen insbesondere beim Work Graph zusätzlich 1,5 GiB an Speicher verbrauchen. Dieser Speicherbereich steht nach dem Renderschritt zwar wieder zur Verfügung, ganz so enorm wie anderswo berichtet ist die Ersparnis an VRAM aber nicht.

An Geschwindigkeit mangelt es der Szene nicht. Im Durchschnitt werden nur 3,13 ms gebraucht, um die Bäume komplett zu erstellen. Mit Geometrie-Buffer und Schatten werden es 4,72 ms. Die gesamte Szene mit Gras, Umgebungsverdeckung, Reflexionen und TAA benötigt 7,74 ms und liegt damit unterhalb der 8,33 ms, die für eine Framerate von 120 Hz zur Verfügung stehen. Allerdings wird das je nach Komplexität der Szene über- beziehungsweise unterschritten. Wird hingegen das automatische LOD aktiviert, bleibt die Bildrate auch in den schwierigsten Szenen bei 120 Hz, bei entsprechenden Detailverlusten.
Fazit
Schon mehrfach wurden in der Vergangenheit einzelne Aspekte eines Videospiels mit Prozeduraler Synthese erstellt. Der hier von den Forschern der Universität Coburg und AMD gewählte Weg, Bäume komplett prozedural erzeugbar zu machen, ist neuartig, da den Spieleentwicklern direkt ein Tool zur Verfügung gestellt wird. Die Bäume belegen im Anschluss kaum noch Platz im VRAM, nur während der Berechnung wird welcher benötigt. Dabei läuft zumindest die von den Forschern gezeigte Benchmarkszene mit dutzenden Bäumen gleichzeitig im Blickfeld sehr flüssig.
Wie ist nun die Qualität der erstellten Bäume? Zugegeben ist die Darstellung stellenweise noch durchwachsen. Beim Betrachten des Demovideos fällt mehrfach auf, dass insbesondere die Blätter auf mittlerer Distanz recht zweidimensional wirken. Viele Bäume in größerer Distanz wirken dagegen überzeugend, ebenso wie einzelne Elemente von nahem, wenn die höchste Detailstufe greift. Deswegen scheint es dem Autor wahrscheinlich, dass letzten Endes eine Kombination aus prozeduraler Synthese und vorgefertigten Texturen in Zukunft zum Einsatz kommen wird. So könnten einzelne Bäume noch mit Texturen bedacht werden, während größere Ansammlungen mit AMDs neuem Ansatz schlank und schnell berechnet werden.
Dieser Artikel war interessant, hilfreich oder beides? Die Redaktion freut sich über jede Unterstützung durch ComputerBase Pro und deaktivierte Werbeblocker. Mehr zum Thema Anzeigen auf ComputerBase.
Apps & Mobile Entwicklung
Diese smarten KI-Helfer sind echte Gamechanger
Mitschreiben in Vorlesungen oder Meetings gehört für viele zum Alltag – doch das könnte sich bald ändern. Innovative, KI-basierte Tools schaffen jetzt Abhilfe. Was diese praktischen Geräte leisten und wie Ihr aktuell beim Kauf sparen könnt, erfahrt Ihr hier.
Stellt Euch vor: Statt während der Vorlesung hektisch Notizen anzufertigen, könnt Ihr Euch ganz auf die Inhalte konzentrieren. In Besprechungen oder Interviews müsst Ihr nichts mehr mitschreiben – ein kleines Gerät übernimmt diese Aufgabe für Euch, indem es das Gesagte aufzeichnet und automatisch verschriftlicht. Die Modelle PLAUD NOTE* und PLAUD NotePin* machen genau das möglich. Dank eines Rabatt-Codes ist das Ganze aktuell sogar deutlich günstiger.
PLAUD NOTE und NotePin: Mehr als nur Diktiergeräte
Mit den beiden Produkten PLAUD NOTE und NotePin bringt PLAUD.AI eine völlig neue Generation von Diktiergeräten auf den Markt. Diese kompakten Tools erfassen nicht nur gesprochene Inhalte, sondern setzen sie in Echtzeit in geschriebener Sprache um. Ob Interviews, Vorlesungen oder Meetings – die KI übernimmt das Protokollieren, sodass Ihr Euch auf das Wesentliche konzentrieren könnt. Die Geräte unterscheiden sich hauptsächlich im Format: Das PLAUD NOTE ähnelt einer etwas dickeren Bankkarte, die sich leicht auf dem Tisch platzieren oder an einem Smartphone befestigen lässt. Das NotePin hingegen wird direkt am Körper getragen – sei es als Clip, Kette oder Armband.
Beide Modelle bieten identische Kernfunktionen: Mit einem einzigen Knopfdruck startet die Aufnahme. Die Spracherkennung funktioniert präzise, erkennt unterschiedliche Sprecher automatisch und strukturiert die Gespräche entsprechend. Dabei arbeitet die KI nicht nur auf Deutsch, sondern versteht über 110 weitere Sprachen. Auf Wunsch generiert sie zusätzlich eine Zusammenfassung, sodass Ihr das Wesentliche auf einen Blick erfassen könnt.

Nicht nur für Meetings – auch für kreative Ideen ideal
Die Tools eignen sich nicht nur für berufliche Termine. Auch im Alltag helfen sie Euch, spontane Gedanken, Projektideen oder persönliche To-dos festzuhalten. Einfach einsprechen – die KI übernimmt das Sortieren, Verschriftlichen und Archivieren. So gehen keine Einfälle verloren. Und beim Thema Datenschutz bleibt alles in Eurer Hand: PLAUD.AI sichert sämtliche Daten mit moderner Verschlüsselungstechnologie und gewährt Euch volle Kontrolle.
Durch ihre unterschiedlichen Bauweisen sind beide Varianten flexibel einsetzbar. Während das PLAUD NOTE durch sein kompaktes Format ideal für Konferenzräume oder Büros ist – und sich durch eine magnetische Hülle sogar am Handy befestigen lässt – punktet das NotePin bei mobilen Einsätzen. Das kleine Gerät ist ideal, wenn Ihr unterwegs seid: auf Messen, im Vorstellungsgespräch oder bei spontanen Gesprächen. Der Clip oder Magnet ermöglichen eine diskrete Befestigung an Kleidung. Alternativ tragt Ihr es per Armband oder Halskette direkt am Körper. Der Akku hält bis zu 20 Stunden durch, während High-Fidelity-Mikrofone für klare Tonaufnahmen sorgen – optimiert durch die integrierte KI. Sollte das Gerät verloren gehen, hilft die Apple „Find My“-Funktion beim Wiederfinden.

Jede Menge KI-Leistung inklusive
Beide Modelle enthalten ein monatliches Kontingent von 300 Transkriptionsminuten – das entspricht etwa fünf Stunden Aufnahme. Im kostenlosen Basis-Tarif erhaltet Ihr zusätzlich unbegrenzten Cloud-Speicher, 15 professionelle Vorlagen für Zusammenfassungen und sogar automatische Mindmap-Erstellung. Wer mehr braucht, kann jederzeit auf den erweiterten PLAUD KI Pro-Plan wechseln, der bis zu 1.200 Minuten Transkriptionszeit im Monat bietet.
Jetzt günstiger: 22 Prozent Rabatt auf beide Modelle – aber nur für kurze Zeit
Aktuell habt Ihr die Chance, beim Kauf der smarten Helfer zu sparen. Mit dem Rabatt-Code „nextpit22“ reduziert sich der Preis auf etwa 133 Euro statt 169,90 Euro – das entspricht 22 Prozent Preisnachlass. Die Aktion gilt allerdings nur bis zum 8. Juli. Wer also effizienter arbeiten und die Vorteile künstlicher Intelligenz im Alltag nutzen möchte, sollte nicht zu lange warten.
Dieser Artikel ist Teil einer Kooperation zwischen nextpit und PLAUD.AI. Auf die redaktionelle Meinung von nextpit hat diese Zusammenarbeit keinen Einfluss.
Apps & Mobile Entwicklung
Intel × SK Hynix: HBM4 für Jaguar Shores, 2. Gen MRDIMM für Diamond Rapids
Auf dem Intel AI Summit in Südkorea haben Intel und SK Hynix über die verstärkte Zusammenarbeit bei künftigen Produkten gesprochen. Dazu zählen insbesondere die Profi-Produkte, angeführt von Intels Hoffnungsträger im AI-Segment, Jaguar Shores. Aber auch bei der nächsten Xeon-Generation arbeiten beide enger zusammen.
Mehr Diversität bei HBM
SK Hynix präsentierte eine aktuelle Roadmap für kommende Produkte. Der Speicherhersteller sieht Intel in Zukunft als weiteren wichtigen Kunden, vor allem für HBM. Aktuell ist Nvidia quasi der einzige Kunde in diesem Segment. Wenngleich riskant, funktioniert das bisher sehr gut, da die Konkurrenz noch nicht so weit war. Bei HBM4 werden die Karten aber neu gemischt, Samsung und Micron wollen wieder mitspielen.
Deshalb plant SK Hynix, sich als Unternehmen breiter aufzustellen, um nicht zu abhängig von nur einem Kunden zu sein, der schließlich auch mit Samsung und Micron über entsprechende Chip-Lieferungen verhandelt.
HBM4 für Intel Jaguar Shores
SK Hynix würde also sehr gerne HBM4 für Intel Jaguar Shores liefern. Für Intel ist das Produkt nach der Einstellung von Falcon Shores schon so etwas wie das Alles-oder-Nichts-HPC-Produkt, wenn Intel im KI-Bereich überhaupt noch eine Rolle spielen will. Für das Jahr 2026 geplant, soll Jaguar Shores bereits auf HBM4 setzen.

Nach zwei Pleiten hat Intel in dem Bereich allerdings auch ein Glaubwürdigkeitsproblem. Kein Wunder, nachdem die letzten zwei Produkte, die auf Roadmaps aufgeführt waren und auch offiziell besprochen wurden, nicht erschienen sind und zuvor auch Ponte Vecchio unrühmlich eingeführt und bald wieder eingestellt wurde. Intel muss Überzeugungsarbeit leisten und wieder Vertrauen aufbauen – am besten mit Produkten.
Schneller MRDIMM für Diamond Rapids
Auch bei den Xeon-Server-Prozessoren verzeichnet Intel rückläufige Zahlen. Der Marktanteil schrumpfte zuletzt stetig, wenngleich Intel Granite Rapids kein schlechtes Produkt ist. Es ist aber auch nicht durch die Bank besser als AMD Epyc. Bei Intel Diamond Rapids soll dies jedoch wieder gelingen.
Diamond Rapids wird die zweite Generation MRDIMM unterstützen und SK Hynix will auch hier liefern. Allein ist Intel damit allerdings nicht. Zuletzt durchgesickerte Gerüchte zeigten auch AMD Venice mit MRDIMM-12800, was der 2. Generation MRDIMM entsprechen dürfte. Wie AMD Venice soll auch Diamond Rapids ein 16-Kanal-Speicherinterface bieten, auch PCIe 6.0 und das neue CXL gehören zur Ausstattung. Ein Kopf-an-Kopf-Rennen ist in vielen Bereichen möglich.
Apps & Mobile Entwicklung
Saugroboter-Testsieger verliert seine größte Schwäche
Roborock und Dreame liefern sich ein Kopf-an-Kopf-Rennen, wenn es um den Titel des Saugroboter-Testsiegers geht. Lange Zeit galt Roborock als das Maß aller Dinge, bis Dreame mit dem X50 Ultra Complete (zum Test) das erste Modell, das Stufen erklimmen kann, auf den Markt gebracht. Roborocks Antwort war nicht minder spektakulär. Was nach Science-Fiction klingt, ist Realität. Der Saros Z70 ist der erste Saug- und Wischroboter mit einem integrierten Roboter-Greifarm. Aus Technik-Sicht natürlich beeindruckend, gab es eine Riesen-Schwäche, die Roborock nun per Update ausmerzt.
Einordnung: Das macht diesen Saugroboter zum Testsieger
Der Roborock Saros Z70 ist meiner Meinung nach aktuell der beste Saugroboter mit Wischfunktion auf dem Markt. Im Alltag überzeugt der Saros Z70 mit einer ausgezeichneten Saugleistung auf allen Böden. Durch die flache Bauhöhe von 7,98 cm gelangt der Roboter unter weitaus mehr Möbel, als das die Konkurrenz-Modelle von sich behaupten können. Gepaart mit einem ausfahrbaren Wischmopp und einer KI-gestützten Navigationstechnologie, bietet der Saros Z70 eine beeindruckende All-in-One-Lösung.

Dass die Reinigung auf Top-Niveau ist, ist nicht unüblich für Roborock-Saugroboter (Bestenliste). Für Wirbel sorgt der verbaute Roboter-Arm. Dadurch kann der Roboter Gegenstände, wie Handtücher oder Socken, mit einem Maximalgewicht von 300 g aufnehmen und in eine Box ablegen, die Ihr vorher in der gescannten Karte hinzugefügt habt.
Firmware-Update: Roborock löst das größte Problem
Keine Frage, der Roboter-Arm ist wirklich beeindruckend. Ich meine, wie hat es Roborock geschafft, den flachsten Saugroboter auf den Markt zu bringen, und dann noch einen Roboter-Arm zu integrieren. So einzigartig das Ganze in der Theorie ist, so ernüchternd war das Ergebnis in der Praxis. Im unserem Test hat der Saros Z70 Socken und Handtücher zuverlässig erkannt und aufgenommen, jedoch nicht in der Box abgelegt. Stattdessen landeten die Sachen vor der Box oder ganz woanders.

Diese Fehler gehören der Vergangenheit an. Roborock hat ein Firmware-Update veröffentlicht, bei dem die Greif- und Ablagestrategien optimiert wurden, um die Effizienz des Roboter-Arms zu verbessern. Ich habe die Funktionen des Greifarms nachgetestet und kann bestätigen, dass die Funktionsweise des Roboter-Arms signifikant besser ist als zum Testzeitpunkt. Anders als im Test legt der Roboter Socken und Handtücher in der Box ab.
Im Prinzip ist der Roborock Saros Z70 spätestens jetzt mit dem neuesten Update der neue Maßstab und Vorbild für zukünftige Saugroboter. Einzig verbleibender Kritikpunkt ist und bleibt der hohe Kaufpreis von 1.799 Euro. Dass Konkurrenten ähnliche Saugroboter bauen werden, ist nur eine Frage der Zeit. Die eigentliche Frage ist, ob es andere Hersteller schaffen, einen technisch vergleichbaren Roboter zu bauen, der keine 1.799 Euro kostet.
-
Online Marketing & SEOvor 3 Wochen
TikTok trackt CO₂ von Ads – und Mitarbeitende intern mit Ratings
-
Apps & Mobile Entwicklungvor 3 Wochen
Metal Gear Solid Δ: Snake Eater: Ein Multiplayer-Modus für Fans von Versteckenspielen
-
UX/UI & Webdesignvor 3 Wochen
Philip Bürli › PAGE online
-
Social Mediavor 2 Wochen
LinkedIn Feature-Update 2025: Aktuelle Neuigkeiten
-
Social Mediavor 3 Wochen
Aktuelle Trends, Studien und Statistiken
-
Social Mediavor 3 Wochen
“Wir haben doch nichts zu erzählen…” – 3 Tricks für neue Social Media Content Ideen
-
Online Marketing & SEOvor 3 Wochen
Influencer Marketing: Warum Influencer Vertrauen verlieren und klassische Medien gewinnen
-
Online Marketing & SEOvor 2 Wochen
#WantaFanta: Warum Fanta und Nico Santos der Gen Z Wünsche erfüllen