"Xingdong Jiyuan" hat eine Pre-A-Finanzierungsrunde in Höhe von fast 300 Millionen Yuan abgeschlossen und konzentriert sich auf native große Robotermodelle + KI-Hardware-Plattform | Harkr exklusive Meldung

Autor | Huang Nan

Bearbeitung | Yuan Silai

Hardcore hat exklusiv erfahren, dass Embodied Intelligence Company „Star Move Era“ kürzlich eine Pre-A Finanzierung von fast 300 Millionen abgeschlossen hat. Diese Runde wurde gemeinsam von Clearstream Capital, Yuanjing Capital und Alibaba angeführt, Ceyuan Capital beteiligte sich, und bestehende Aktionäre wie Lenovo Ventures, Century Golden Source, Jinding Capital, Zeyu Capital, Chingkai Tcheng re-investierten weiterhin und Huaxing Capital fungierte weiterhin als exklusiver Finanzberater. 

Die Finanzmittel werden verwendet, um die bahnbrechende Entwicklung von Embodied Intelligence-Technologie und den Kommerzialisierungsprozess von universellen humanoiden Robotern zu beschleunigen sowie weiterhin das Talent- und Technologiewettbewerbsbarrieren des Unternehmens aufzubauen. 

Dies ist die dritte Finanzierungsrunde, die "Star Move Era" seit seiner Gründung abgeschlossen hat; zuvor erhielt das Unternehmen eine Angel-Runde Finanzierung von über 100 Millionen, die von Lenovo Ventures angeführt wurde, mit Beteiligungen von Jinding Capital, Zeyu Capital und Chingkai Tcheng, sowie eine Seed-Runde Finanzierung von mehreren zehn Millionen, angeführt von Century Golden Source und gefolgt von Turing Ventures. 

STAR 1 läuft in der Danxia-Landschaft 

„Star Move Era“ wurde von Chen Jianyu, einem Assistenzprofessor am Tsinghua-Universität Interdisziplinären Informationsinstitut gegründet und ist das einzige humanoide Roboterunternehmen mit Anteilseigner der Tsinghua-Universität und wird vom Shanghai Wisdom Research Institute unterstützt. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Entwicklung von nativen universellen verkörperten intelligenten Agenten und hat eine neue Hardwareplattform, die auf einem nativen Roboter-Großmodell + KI-Definition basiert, eingeführt. 

Das native Roboter-Großmodell ist ein AI-natives Lernparadigma, das „Star Move Era“ vorgeschlagen hat. Es kombiniert Universalität und Einfachheit und verfügt über vollständige Skalierungsmöglichkeit. Sein Algorithmus basiert auf multimodalen Eingaben, die visuelle, auditive, taktile und andere sensorische Informationen verarbeiten, wodurch die Interaktionsweise von Organismen mit der physikalischen Welt effektiv wiederhergestellt werden kann. Dadurch wird die Fähigkeit zur Verarbeitung von übergreifenden Informationen verbessert, sodass intelligente Agenten die Umgebung umfassender und flexibler wahrnehmen und verstehen können. 

STAR 1 spielt mit einer Katze 

STAR 1 greift nach Gegenständen auf dem Tisch 

Basierend auf den tatsächlichen Leistungsdaten kann der Roboter hinsichtlich der Universalität durch das native Roboter-Großmodell selbst erkunden und lernen und eine autonome Evolution und breite Anwendung in verschiedenen Szenarien tatsächlich erreichen. In Bezug auf Einfachheit verwendet das Modell eine End-to-End-Architektur, die es intelligenten Agenten ermöglicht, sich in Echtzeit an Aufgaben und Umgebungen anzupassen, ohne komplizierte Programmierung oder manuelle Eingriffe, was die Flexibilität und Entwicklungseffizienz erheblich steigert. Derzeit wird dieses Modell im sechsten humanoiden Roboterstar STAR 1 von „Star Move Era“ angewendet. 

Die Mobilität und Operationsfähigkeit von STAR 1 basiert auf einem rein lernbasierten End-to-End-Ansatz, bei dem lediglich ein neuronales Netzwerk verwendet wird, um es dem Roboter zu ermöglichen, in verschiedenen Umgebungen zu gehen und zu greifen. Basierend auf seinem Sprach-Visions-Action-Modell kann es Aktionen direkt aus Sprach- und visuellen Signalen generieren, was die Übertragungsverluste von Informationen effektiv vermeidet und eine effizientere Skalierung unterstützt, um es dem Roboter zu ermöglichen, mit nur wenigen Daten neue Fähigkeiten in neuen Aufgabenszenarien zu erlernen, wodurch die Anpassungsfähigkeit und Erweiterbarkeit verbessert wird. 

End-to-End-KI-Algorithmus, Langzeit-Kontrolle 

In Bezug auf die Hardware hat „Star Move Era“ eine integrierte weiche und harte humanoide Roboter-Hardware-Architektur eingeführt. Von Motoren in den unteren Schichten bis hin zu zweibeinigen Systemen und geschickten Händen wurden alle Komponenten auf der Grundlage einer KI-freundlichen Prämisse entwickelt, um die schnelle Validierung von Algorithmen auf Hardware sicherzustellen, wodurch die Sim2Real-Effizienz erheblich gesteigert wurde, um eine kollaborative Entwicklung von Soft- und Hardware zu realisieren. Beispielsweise wurde die Freiheitsgrade im STAR 1 von 20 auf 55 erhöht, um komplexere humanoide Posen zu unterstützen; das Gelenkmoment wurde von 150N·m auf 400N·m erhöht, und die Gelenkgeschwindigkeit erreichte 25rad/s. Derzeit hat STAR 1 mehrere produktionstaugliche Tests bestanden und entspricht den Marktanforderungen. 

Durch das eigens entwickelte modulare Design wurde die Iterationsgeschwindigkeit von allgemeinen Robotern weiter verbessert. Darüber hinaus hat „Star Move Era“ kürzlich auch den Desktop-Roboter M1 und den Radroboter W1 eingeführt, was die Schlüsselrolle der Modularität bei der Förderung der technologischen Implementierung in unterschiedlichen Branchen bestätigt. 

Die Beteiligung der Investoren aus früheren Runden wird auch die Anwendung von „Star Move Era“ im Bereich verkörperter Intelligenz fördern. Beispielsweise wird Alibaba mit „Star Move Era“ in Bereichen wie KI-Technologie und Cloud-Computing zusammenarbeiten; Lenovo Ventures, Zeyu Capital, Jinding Capital, Chingkai Tcheng und ihre dahinter stehenden Organisationen werden auch gemeinsam mit dem Unternehmen die industrielle Implementierung humanoider Roboter in Bereichen wie 3C-Elektronik, Küchen- und Haushaltsgeräte, Facility Management, Industrieparkbetrieb, Logistik, Hafen und anderen erkunden; Clearstream Capital und Yuanjing Capital werden das Unternehmen ebenfalls bei der Beschleunigung des Kommerzialisierungsprozesses unterstützen.

Chen Jianyu erklärte, dass Deep Reinforcement Learning, das durch Alpha-GO repräsentiert wird, und Large Language Models, repräsentiert durch ChatGPT, zwei technische Meilensteine sind, die von entscheidender Bedeutung für allgemeine humanoide Roboter sind. „In den nächsten Jahren werden sich diese beiden Technologien eng mit humanoiden Robotern und verkörperter Intelligenz integrieren. Im Bereich der verkörperten Intelligenz benötigen wir native skalierbare Algorithmusparadigmen und nutzen reichhaltigere und vielfältigere physikalische Weltdaten zum Training. Ich glaube, dass in naher Zukunft der ChatGPT Moment der Roboter bereits da sein wird.“