千诀科技对标Physical Intelligence的具身大脑研发完成数千万元天使轮融资丨36氪首发

Autor丨Qiu Xiaofen

Redakteur丨Su Jianxun

36Kr hat erfahren, dass das auf verkörperte Gehirne spezialisierte Unternehmen „Qianjue Technology“ eine Millionenhöhe an Angel-Investitionen abgeschlossen hat, angeführt von InnoAngel Fund, mit Beteiligungen von Alma Tsinghua Alumni Seed Fund, TusStar Venture Capital, Jiushang Capital und dem Family Office von Herrn Hongjia Gong.

Diese Finanzierung wird verwendet, um die Investitionen in Forschung und Entwicklung zu erhöhen, die Produktiteration und Marktexpansion voranzutreiben und den Kunden fortschrittlichere und zuverlässigere verkörperte Gehirnlösungen zu bieten.

Das verkörperte Intelligenz kann in zwei Teile zerlegt werden – das Gehirn, das für Entscheidungen verantwortlich ist, und das Kleinhirn, das für die motorische Ausführung verantwortlich ist. Im vergangenen Jahr, als der Hype um verkörperte Intelligenz aufkam, konzentrierten sich die meisten inländischen Unternehmen auf die Erforschung des Kleinhirns, was zur Entstehung von RT, RDT, WALL-A und anderen Bewegungssteuerungs- und komplexen Modellen führte.

Im Vergleich dazu ist die Entwicklung von verkörperten Intelligenz-Gehirnen im Inland begrenzt und bleibt im Wesentlichen auf der Ebene der direkten Verwendung multimodaler Basismodelle stehen. Es gibt kaum echte produktionsreife „verkörperte Gehirne“ für die Roboterindustrie.

Das verkörperte Intelligenz-Gehirn wird als Schlüsselkomponente für den Eintritt von Robotern in allgemeine Anwendungsszenarien angesehen und hat in letzter Zeit große Beachtung in der Branche gefunden. Ein repräsentativer Fall ist, dass das US-amerikanische Start-up „Physical Intelligence“ Anfang November eine Finanzierung in Höhe von 400 Millionen US-Dollar, darunter von Amazon-Gründer Jeff Bezos und OpenAI, abgeschlossen hat, was die Bewertung schnell auf 2 Milliarden US-Dollar stiegen ließ und innerhalb von drei Monaten versechsfachte.

Der Gründer von „Qianjue Technology“, Gao Haichuan, sagte gegenüber 36Kr, dass die akademische Forschung in diesem Bereich lange währt. In den letzten sieben Jahren hat das Gehirn-Forschungszentrum von Tsinghua die Forschung des Gründungsteams von Physical Intelligence in 341 bedeutenden Arbeiten abgedeckt und andere globale Spitzenforschungsrichtungen in diesem Bereich integriert. Die letztendlich gewählte Technologieroute stimmt mit der Forschungsrichtung des Kernmitglieds Sergey Levine von „Physical Intelligence“ überein, und die Technologieroute von „Qianjue Technology“ richtet sich direkt danach aus.

Die Kerntechnologieforschung von „Qianjue Technology“ wird vom Gehirn-Forschungszentrum und dem VIPLAB des Ingenieurwesens der Universität Tsinghua unterstützt und wendet die „gehirnähnliche“ Technologieroute auf die Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Steuerung von Robotern an.

Die derzeitigen generativen großen Modelle können das Problem der Implementierung verkörperter Intelligenz nicht lösen – obwohl die bestehenden großen Modelle eine allgemeine Intelligenz im Netzwerkumfeld erreicht haben, stehen sie angesichts von Anwendungen in der realen physischen Welt vor enormen Herausforderungen wie fehlender Feinwahrnehmungsinformationen für Objekte, der Unfähigkeit zur dynamischen mehrstufigen Schlussfolgeentscheidung, Illusionen, schwieriger Datenerfassung für Operationen und hohem Stromverbrauch bei lokaler Berechnung.

Um diese Probleme zu adressieren, hat „Qianjue Technology“ das derzeit einzige produktionsreife robotische Wahrnehmungs- und Entscheidungsmodell im Inland entwickelt, das vollständig autonom arbeiten und dynamisch auf Umweltveränderungen reagieren kann und universelle Roboter ermöglicht, über Formen, Umgebungen, Aufgaben und Objekte hinweg zu generalisieren.

Ein Beispiel: Wenn ein Roboterhund das Gehirn von Qianjue integriert hat, muss man nur die Box öffnen und den Strom einschalten, und der Roboterhund springt autonom auf das Sofa, reicht die Hand zur Begrüßung, und interagiert eigenständig und trifft Verhaltensentscheidungen in einer völlig unbekannten Umgebung, ohne dass menschliche Befehle oder wie üblich spezielle Maschinen-Trainingseinheiten erforderlich sind.

Hardwareseitig entwickelt „Qianjue Technology“ um die Tianjic-Serie von gehirnähnlichen Chips eine spezialisierte End-to-End-Computing-Lösung für Roboter „Gehirn-Dock“, folgt einem inländischen Ansatz und eliminiert die Abhängigkeit von Cloud-Computing-Leistung und NVIDIA-Rechenleistung. Es ist bekannt, dass das „Gehirn-Dock“ derzeit 13B verkörperte Modellinferenz unterstützt und sowohl das Qianjue-Gehirn als auch die Kleinhirn-Modelle von Partnern kompatibel ist, mit einer Leistung vergleichbar mit "NVIDIA 4090", wobei der Stromverbrauch um 1-2 Größenordnungen gesenkt wurde.

Produkt von „Qianjue Technology“

Was das Team betrifft, begann „Qianjue Technology“-Gründer und CEO Gao Haichuan 2018 als Teamleiter, ein gehirnähnliches Dual-Arm-Robotik-Team zu leiten, das von Null bis Eins mehrere autonome Dual-Arm-Roboter entwirft; der Chef-Technologieberater Prof. Chen Feng ist einer der ersten gehirnähnlichen Forschungsexperten in China und verantwortlich für mehrere bedeutende Projekte im Rahmen des Brain Plan Chinas. Bis Oktober 2024 hat Qianjue Technology Datensätze für die Vortraining von verkörperter Wahrnehmung und Entscheidungsfindung in Milliardenhöhe angesammelt, die eine breite Palette von Anwendungsszenarien abdecken.

In Bezug auf diese Investition sagte Wang Sheng, Partner des InnoAngel Fund, dass Inno sehr optimistisch über Qianjue Technology ist, nicht nur, weil es das erste und einzige Unternehmen in China ist, das sich auf verkörperte Intelligenz-Gehirne spezialisiert hat, sondern auch, weil die Erforschung von Entscheidungsintelligenz im Gehirn durch Qianjue Technology von entscheidender Bedeutung für die Verbesserung und Zusammenarbeit in der Roboter-Wertschöpfungskette ist. Die Gründung von Dr. Gao Haichuan und seinem Team ist nicht nur die Kommerzialisierungspraxis eines starken Teams, sondern wird auch zur Bildung eines echten Konsenses über Roboter-„Gehirne“ beitragen. Wir freuen uns zu sehen, dass Qianjue Technology diese Lücke füllt.

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