Ehemalige Wissenschaftler von Fourth Paradigm gründen ein Unternehmen im Bereich von AI-Spielzeugprodukten und erhalten in der Seed-Runde eine Finanzierung im Wert von mehreren Millionen US-Dollar von Amoeba Capital, SenseTime und Fourth Paradigm | Exclusive Report von Hard Krypton

Autor | Lin Qingqing

Redakteur | Peng Xiaoqiu

Hard Kr has learned that the AI hardware company "Artificial Productivity" has completed a seed round of financing worth millions of US dollars. The investors include Amoeba Capital, SenseTime Guoxiang Capital, and the Fourth Paradigm Fund. Yuanhe Capital will serve as the exclusive financial advisor. "Artificial Productivity" was founded in 2024 by Tu Weiwei, the former chief scientist of the Fourth Paradigm. The first - generation AI companion robot product, the Panda Robot, has been delivered to the outside world, and its first mass - produced smart toy for children is planned to be launched next month.

Das "Artificial Productivity" Panda - Robot auf der WAIC (Bildquelle/Unternehmen)

Der globale Spielzeugmarkt steht derzeit vor strukturellen Herausforderungen. Laut Daten der NPD Group erreichte der Marktumfang des traditionellen Spielzeugs 2024 fast eine Billion Yuan, aber die führenden Unternehmen kämpfen mit Wachstumsschwierigkeiten. Gleichzeitig rauben elektronische Spiele (z. B. hat das Online - Spiel "Egg Party" von NetEase einen Spitzenwert der täglichen aktiven Benutzer von über 50 Millionen erreicht, und über 70 % der Benutzer sind Minderjährige) den Kindern zunehmend Zeit weg. Eltern befinden sich in einer Zwickmühle: Traditionelle Spielzeuge haben aufgrund ihrer einfachen Interaktionsmöglichkeiten (z. B. begrenzte Funktionen von Ferngesteuerten Autos) wenig Attraktivität, während elektronische Geräte Gesundheitsrisiken wie Sehschäden und Konzentrationsstörungen bergen.

"Artificial Productivity" versucht, die Wachstumsschwierigkeiten der traditionellen Spielzeugindustrie mit Technologien der Large Language Models zu lösen. "Die aktuelle Generation der Large Language Models hat eine revolutionäre Veränderung in der Mensch - Maschine - Interaktion gebracht, die es Maschinen ermöglicht, auf natürliche Weise mit Menschen zu interagieren. Diese offene Interaktionsrevolution wird Spielzeuge von der Beschränkung des traditionellen 'Fernbedieners' befreien und ihnen einen reichhaltigeren Inhalt verleihen", sagte Tu Weiwei, Gründer von "Artificial Productivity", gegenüber Hard Kr. "Allerdings kann die natürliche Interaktion durch Large Language Models allein das Problem der 'Langweiligkeit' von Spielzeugen nicht lösen."

Während früheren Tests in Kindershoppingzentren stellte das Team fest, dass der Panda - Robot von "Artificial Productivity" zwar Dutzende Funktionen hat, aber die beiden unauffälligsten Funktionen - Stein, Papier, Schere und Bewegungsimitation - am beliebtesten sind. Sie können sogar einige Kinder dazu bringen, länger als zwei Stunden zu verweilen, und die Gesamtwiederholungsrate beträgt über 80 %. Dies bestätigt die Marktabnehmbarkeit von "spannenden" Funktionen anstelle der bloßen Large - Language - Model - Konversation. Dies zeigt die Mängel der derzeitigen sogenannten "AI - Spielzeuge" auf - die meisten Produkte sind eigentlich Plüschtierfiguren mit eingebauten allgemeinen Sprachmodulen, also nur gesprochene Erzählmaschinen, die anstatt eines echten Spaßfaktors nur "eintönige" Large - Language - Model - Hüllen haben.

"Wir müssen zunächst mit AI - Spielzeugen auf offene und intelligente Weise den Kindern Spaß bescheren, denn Spaß ist die Essenz von Spielzeugen", sagte Tu Weiwei. "Jeder Kind ist einzigartig, und wir müssen aus der Rückkopplungsschleife des Benutzerverhaltens lernen, wie AI - Spielzeuge jedem Kind individuell Spaß bescheren können."

In Bezug auf die Kerntechnologie ist die Fähigkeit zur autonomen Entscheidungsfindung von AI - Agenten der Schlüssel für die "individuell einzigartige Freude". "Artificial Productivity" hat die eigene "Artificial Productivity" Autonomous Hardware Middleware (AP Agentic Hardware Platform) entwickelt. Diese Middleware verfügt über drei Kernfähigkeiten: Erstens ist es das "Gehirn" des AI - Agenten, das über multimodale Interaktions - und Wahrnehmungsfähigkeiten (durch die Wahrnehmung des Benutzer - und Spielzeugverhaltens durch mehrere Sensoren), die Fähigkeit zur Vorhersage des Benutzerverhaltens (Vorhersage des Benutzerzustands und - verhaltens), die Entscheidungsfindungsfähigkeit (Lernen aus Daten der Rückkopplungsschleife des Verhaltens und Treffen von Entscheidungen, die auf die Benutzererfahrung ausgerichtet sind) sowie die Ausführungskraft (eine auf dem Weltmodell basierende Strategie der verstärkten Lernkontrolle, die eine natürliche und flüssige Bewegung gewährleistet) verfügt. Zweitens ist es die Fähigkeit zur Optimierung der Zusammenarbeit zwischen Hardware und Software, die darauf abzielt, die AI - Fähigkeiten voll auszuschöpfen und gleichzeitig die Kosteneffizienz des Produkts zu maximieren. Drittens ist es der individuelle Interaktionsinhalt, d. h. die Nutzung von AIGC - Technologie zur gemeinsamen Schaffung von Inhalten mit Benutzern, um AI - Hardware eine reichhaltigere individuelle Erfahrung zu bieten.

Diese Architektur macht die Hardware nicht nur sehr spaßig, sondern hat auch im Vergleich zu anderen Produkten auf dem Markt einen deutlichen Preisvorteil. Einige Modelle haben sogar einen Preis im zweistelligen Bereich. In praktischen Tests kann das System die Entscheidungen des AI - Spielzeug - Agenten dynamisch an die Stimmung des Kindes anpassen. Beispielsweise kann es beim Stein, Papier, Schere die kleinen Tricks der Kinder erkennen und jedes einzelne Problem individuell behandeln. Wenn ein Kind mehrere Male hintereinander gewinnt, kann es auch "dramatische Niederlagen" generieren, um die Beteiligung zu erhalten.

"Der Erfolg eines Produkts beruht nicht auf Glück. Die Angebotsseite muss schnell iterieren und Fehlern ausprobieren, um den sich ständig ändernden Bedürfnissen des Verbrauchermarktes gerecht zu werden", sagte Tu Weiwei. Diese Fähigkeit der Middleware ermöglicht es "Artificial Productivity", mit minimalen Kosten schnell Fehler auszuprobieren. Die Erfahrung aus der Iteration jedes Produkts wird in der Middleware gespeichert, was in Zukunft die Iteration neuer Produkte beschleunigen und die Bedürfnisse von Menschen unterschiedlicher Altersgruppen und Produktformen abdecken wird.

In Bezug auf die Produktform hat "Artificial Productivity" derzeit entschieden, mit Top - IPs zusammenzuarbeiten und die IP - Inhalte in das AI - Spielzeug - Agent - System zu integrieren. Es kann auch Spielzeuge nutzen, um den Spielverlauf voranzutreiben. Die natürliche Interaktionsoberfläche ermöglicht es einem einzigen Hardwareprodukt, Dutzende von verschiedenen Spielen zu unterstützen. Auf der Supply - Chain - Seite arbeitet "Artificial Productivity" mit bekannten internationalen Spielzeug - Auftragsherstellern zusammen, um das Design und die Struktur des Produkts zu optimieren und die Kosten zu kontrollieren. Gleichzeitig bietet es den Benutzern eine kostengünstige Alternative, indem es die elektronischen Module selbst entwickelt, was die Kosten deutlich niedriger als bei ähnlichen Produkten auf dem Markt hält.

Außerdem unterscheidet sich "Artificial Productivity" von den meisten anderen AI - Spielzeugherstellern auf dem Markt, die sich hauptsächlich auf den Online - Vertrieb konzentrieren. "Artificial Productivity" hat bereits mit den meisten Top - Vertriebskanälen, sowohl online als auch offline, zusammengearbeitet und wird das Produkt in E - Commerce - Plattformen, Douyin, neuen Einzelhandelsystemen, Kaufhäusern und Supermärkten vertreiben. "Online und offline haben jeweils ihre Vorteile. Eltern lieben es, online einzukaufen, aber sie nehmen auch gerne ihre Kinder in die Einkaufszentren mit. Nur eine gute Kombination aus Online - und Offline - Vertrieb kann effizienter auf mehr Verbraucher zugreifen."

Was das Team betrifft, ist der Gründer Tu Weiwei ein Doktor der Künstlichen Intelligenz der Nanjing University und der ehemalige Chefwissenschaftler der Fourth Paradigm. Er war auch Architekt des verteilten Lernsystems von Baidu Fengchao und hat reiche Erfahrungen in der Forschung und Entwicklung von KI - Technologien und ihrer Umsetzung in verschiedenen Branchen. Das Kernentwicklungsteam besteht aus Absolventen der renommierten Universitäten wie Tsinghua University, Peking University, Fudan University und Nanjing University. Die Teammitglieder haben zuvor in führenden Unternehmen wie Huawei, Alibaba, ByteDance, Kuaishou, Xiaohongshu und der Fourth Paradigm gearbeitet und verfügen über reiche Erfahrungen in der Entwicklung und Umsetzung von Hardware und Software.