Wer leitet XPENG Robotics: Die vier Schlüsselpersonen hinter IRON

Der Xiaopeng-Roboter „IRON“, der auf der Pressekonferenz einen sensationellen Auftritt hatte und dessen marode Gangart sogar dazu führte, dass viele Menschen bezweifelten, dass es ein echter Roboter sei, verbirgt sich hinter seiner „Hülle“ –

Was für ein Team steckt dahinter?

Es ist unmöglich, alles zu berücksichtigen, aber nach eingehenden Recherchen von QbitAI wurde festgestellt:

Unter den Kernpersonen, die derzeit die Xiaopeng-Robotergeschäftsleitung leiten, sind etwa vier Personen am besten bekannt.

Und die Karrierewege dieser vier Prominenten glänzen ebenfalls auf ganzer Linie –

Wer leitet das Xiaopeng-Roboterprojekt?

Mi Liangchuan

Mi Liangchuan ist derzeit stellvertretender Vorsitzender der Xiaopeng Automobile Robot GmbH und Leiter des AI-Technologiekomitees. Er ist zweifellos die Nummer 1 bei Xiaopeng Robotern.

Man kann es so sagen, weil er die technische Route, die Organisationsstruktur und die Produktumsetzung des menschlichenoid-Roboterprojekts koordiniert – er ist an fast jedem wichtigen Schritt beteiligt.

Kürzlich stellte Mi Liangchuan in einem Interview bei Robox fest, dass die beeindruckende Leistung von IRON auf seiner einzigartigen Lendenkonstruktion zurückzuführen ist.

Der neue IRON hat eigentlich nicht einen „Rücken“ sondern eine „Wirbelsäule“.

Genauer gesagt, hat das Team erneut Inspiration aus der menschlichen Biokonstruktion gezogen. Von der Wirbelsäule über die Muskelgruppen bis hin zum Bauchraum und sogar bis zur äußersten Haut ist alles nach menschlichen Vorbildern entworfen.

Natürlich klingt das logisch, aber der tatsächliche Trainingsvorgang war ziemlich schwierig.

Tatsächlich hatte IRON vor nur acht Monaten noch keine so realistische Katzenfrau-Gangart wie auf der Pressekonferenz. Diese Fähigkeit schien plötzlich eines Tages im März aufzutauchen.

Eines Abends im März war IRON beim Rückwärtsgehen plötzlich sehr menschlich. Dies war ein Wendepunkt für unseren generativen Controller, aber ich weiß nicht genau, welche Optimierung diesen Wandel bewirkte. Ich kann nur sagen, dass wenn die Daten und die Rechenleistung einen bestimmten Grad erreicht haben, ein Sprung stattfand.

Mi Liangchuan sagte in einem Interview, dass es zwar so aussah, als wäre es plötzlich passiert, aber dass das Xiaopeng-Team enorme Anstrengungen unternommen hatte. Glücklicherweise übertraf das Ergebnis die Erwartungen bei weitem.

Außer an der Lende hat IRON auch an der Vordersohle mehr Bewegungsfreiheit, zusammen mit einem selbst entwickelten generativen Controller.

Mi Liangchuan begann seine Partnerschaft mit Xiaopeng Automobile im Jahr 2021, als er zum Leiter der hochrangigen Fahrerassistenz ernannt wurde.

In dieser Zeit führte er sein Team bei der Entwicklung von Algorithmen und Architekturen für Fahrerassistenzsystemen an und legte die Grundlage für die automatische Fahrfähigkeit von Xiaopeng.

Zwei Jahre später wurde Mi Liangchuan zum Leiter der Unternehmensprozesse ernannt.

Was ihn in den Mittelpunkt der Aufmerksamkeit rückte, war das menschlicheoid-Roboterprojekt „IRON“ von Xiaopeng Automobile, das im Jahr 2023 begann.

Im September 2023 übernahm Mi Liangchuan die Leitung der Xiaopeng-Roboterdienstleistung und koordinierte die Produktentwicklung, die Algorithmenplattform und die Umsetzungstests.

Danach wurde er Vorsitzender des AI-Technologiekomitees von Xiaopeng Automobile und stellvertretender Vorsitzender der Firma und wurde somit offiziell zu einer der Kernpersonen der Xiaopeng-Intelligenzstrategie.

Bis heute ist Mi Liangchuan fast fünf Jahre bei Xiaopeng tätig.

Im Jahr 1999 absolvierte Mi Liangchuan sein Studium an der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas in der Klasse 9923. Sein Hauptfach war Elektrotechnik, und er forschte in Richtung Hochgeschwindigkeitsdatenerfassungssysteme.

Nach seinem Bachelorabschluss entschied sich Mi Liangchuan, in die Vereinigten Staaten zu gehen, um ein Masterstudium in Robotik an der Iowa State University zu absolvieren. Er konzentrierte sich auf die Zwei- und Dreidimensionalgeometriefitting und die dynamische Steuerung.

Während seines Masterstudiums arbeitete er auch als Elektroingenieur am Robotics Institute der Carnegie Mellon University. Er entwickelte ein Kollisionsvermeidungssystem für medizinische Dienstroboter und entwarf ein Lasernavigationssystem für Drohnen.

Im August 2005 erhielt Mi Liangchuan kurz nach seinem Masterabschluss ein Angebot von NVIDIA.

Damals konnte er vielleicht nicht ahnen, dass er dort zehn Jahre lang arbeiten würde.

Anfangs arbeitete er als Softwareingenieur und war für die OpenGL-Grafikentwicklung auf der Macintosh-Plattform sowie für die Anpassung und das Debugging neuerer GPU-Generationen auf dem Mac-System verantwortlich.

In dieser Zeit war er intensiv an Kerntechnologien wie GPU-Treibern, Grafikrendering und Systemtransplantation beteiligt und legte die Grundlage für die NVIDIA-Grafikökosystem.

Zwei Jahre später wurde er zum leitenden Softwareingenieur ernannt und leitete die Simulation und Systemtransplantation mehrerer GPU-Generationen und förderte die Umsetzung der Tegra SoC-Plattform in Bezug auf Grafik und Stereoanzeige.

In dieser Zeit entwarf und implementierte er die OTA-Cloudarchitektur für Tegra-Produkte, die später zu einem wichtigen Grundkomponenten der NVIDIA DRIVE-Fahrerassistenzplattform wurde.

Im Jahr 2013 wurde er zum leitenden Softwareentwicklungsmanager ernannt und koordinierte fünf Android-Softwareteams in den Vereinigten Staaten und China, um die internationale Forschung und Entwicklung zu fördern und die Technologieintegration und Personalerweiterung voranzutreiben.

Im Jahr 2015 beendete Mi Liangchuan seine zehnjährige Karriere bei NVIDIA und gründete zusammen mit anderen Miwen Dynamics und übernahm die Position des Cheftechnikers.

Dieses Start-up war zunächst als Anbieter von Steuerplattformen für Roboter und Drohnen positioniert, und Mi Liangchuan war für das Gesamtkonstruktionsprojekt verantwortlich.

Diese Gründungsgeschichte dauerte jedoch nur ein Jahr.

Im Jahr 2016 kehrte Mi Liangchuan wieder zu NVIDIA zurück und arbeitete weiterhin in Richtung Fahrerassistenz und KI.

Aber obwohl er Miwen Dynamics verlassen hatte, baute er bald eine Brücke zwischen NVIDIA und Miwen Dynamics.

Um 2017 begann die NVIDIA Jetson-Plattform mit der kommerziellen Vermarktung, und Miwen Dynamics wurde zu diesem Zeitpunkt ein Ökosystempartner und begann, Lösungen für Edge Computing auf Basis von NVIDIA Jetson anzubieten.

Seitdem hat die Partnerschaft zwischen den beiden Seiten immer enger geworden, und Miwen Dynamics ist heute eines der wichtigen Ökosystemunternehmen von NVIDIA.

Nun, lassen Sie uns wieder zu Mi Liangchuans Rückkehr zu NVIDIA zurückkehren.

Seit 2016 hat er sich für die Fahrerassistenzabteilung von NVIDIA eingesetzt und war nacheinander leitender Deep-Learning-Ingenieur und Fahrerassistenz-Entwicklungsmanager. Er konzentrierte sich auf die Optimierung der Modellinferenz, die Systemleistung und das automatische Einparken.

Weniger als fünf Jahre nach seiner Rückkehr verließ Mi Liangchuan erneut das Unternehmen, das ihn fast 15 Jahre begleitet hatte.

Diesmal war es kein vorübergehender Abschied.

Nachdem wir uns die Nummer 1 hinter IRON angesehen haben, schauen wir uns nun an, welche anderen Prominenten He Xiaopeng in Mi Liangchuans Team eingesetzt hat –

Chen Jie

Chen Jie ist ein neuer Kernmitglied des Xiaopeng-Roboterteams. Im Juli 2025 trat er offiziell dem Xiaopeng-Roboterteam bei und ist für das Reinforcement Learning verantwortlich.

Laut einem Bericht von AI Tech Review hatte Chen Jie vor seinem Eintritt in Xiaopeng Kontakt mit mehreren inländischen Embodied Intelligence-Firmen. Er entschied sich schließlich für Xiaopeng aus zwei Gründen:

Erstens hat Xiaopeng frühzeitig mit der Forschung und Entwicklung von Roboterhauptkörpern begonnen und hat eine gewisse technische Grundlage.

Noch wichtiger ist, dass Xiaopeng in letzter Zeit gut verkauft hat und derzeit fast 50 Milliarden Yuan auf dem Konto hat. Es ist also sicher, dass es genug Forschungs- und Entwicklungsbudget gibt.

Es ist erwähnenswert, dass Chen Jie ein anerkannter Experte in der Branche für Embodied Intelligence ist. Vor seinem Eintritt in Xiaopeng war er Leiter des Reinforcement Learning-Teams der ByteDance Seed Team.

Chen Jie absolvierte sein Bachelorstudium an der University of Hong Kong und dann ein Promotionsstudium an der Harvard University in Richtung KI und Reinforcement Learning.

Nach seinem Promotionsabschluss arbeitete er bei der Fahrerassistenz-Startup Momenta.

Ge Yixiao

Ge Yixiao –

Gründungsdirektorin und leitende Forscherin der neu gegründeten Intelligenten Mimesisabteilung von Xiaopeng Robot.

Ge Yixiao absolvierte ihr Bachelorstudium in Ingenieurwesen an der Huazhong University of Science and Technology und dann ein Promotionsstudium am MMLab der Chinese University of Hong Kong.

Es ist bekannt, dass ihr Hauptforschungsschwerpunkt auf Multimodalität liegt. Sie hat mehrere Open-Source-Projekte geleitet und mehrere Dutzend Aufsätze in Top-Konferenzen veröffentlicht und hat somit einen guten Ruf in der akademischen Welt.

Bis jetzt hat Ge Yixiao über 10.000 Zitate in Google Scholar.

Nach ihrem Promotionsabschluss trat Ge Yixiao als leitende Forscherin in das Tencent ARC Laboratory ein. Mit nur 28 Jahren wurde sie zum T12-Technologieexperten von Tencent ernannt und gewann zwei Jahre lang den Technologiefortschrittspreis von Tencent.

Liu Xianming

Tatsächlich ist hinter IRON nicht nur das Xiaopeng-Roboterteam, sondern auch das Fahrerassistenzteam von Xiaopeng Automobile beteiligt.

Laut einem Bericht von Robox führt Liu Xianming, der Leiter des Fahrerassistenzteams von Xiaopeng Automobile, sein Team bei der Forschung und Entwicklung von Xiaopeng Robotern an.

Derzeit versucht das Team von Liu Xianming, den Übersetzungsteil von Vision zu Sprache in VLA zu entfernen, um den Informationsverlust zu verringern und die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen.

Liu Xianming stellte fest, dass das größte Problem des traditionellen VLA darin besteht, dass es diskrete Sprache verwendet, um Bilder zu verbinden. Bei diesem Prozess geht eine Menge Information verloren, was die Kosten für das Training von Daten erhöht und eine Massenausbildung unmöglich macht.

Das von ihnen vorgeschlagene zweite Generation VLA zielt darauf ab, die Sprache als Zwischenschicht zu entfernen und die direkte Übereinstimmung von Vision und Semantik zu ermöglichen. Dies macht die selbstüberwachte Ausbildung möglich und erleichtert somit die Skalierung.

Liu Xianming hat einen Doktorgrad in Informatik von der Harbin Institute of Technology und einen Doktorgrad in Elektrotechnik und Informatik von der University of Illinois at Urbana-Champaign. Seine Forschungsrichtung umfasst Deep Learning und Computervision.

Zuvor hat er auch als Gaststudent an der Tsinghua University und der University of Texas at San Antonio Informatik studiert.

Außer an Universitäten hat er auch an Spitzenforschungseinrichtungen wie dem Microsoft Research Asia, Baidu IDL, Adobe und Facebook gearbeitet und sich mit Forschungsgebieten wie visueller Wahrnehmung, Deep Learning und Satellitenbildverarbeitung beschäftigt.

Im Facebook Connectivity Lab führte er sein Team bei der Erstellung eines globalen Bevölkerungsdichtedatensatzes aus hochauflösenden Satellitenbildern.

Danach trat Liu Xianming bei Horizon Robotics ein und übernahm die Leitung der Forschungsabteilung des Applied AI Lab und konzentrierte sich auf die Implementierung von eingebetteter KI und Wahrnehmungsalgorithmen.

Seit 2020 arbeitete er vier Jahre lang bei Cruise und leitete die Forschung in Richtung Detektion, Segmentierung und neue Sensoren, um die Leistung des Fahrerassistenzsystems zu verbessern.

Liu Xianming sagte, dass diese vier Jahre sehr erfüllend und spannend waren.

Im März 2024 trat er bei Xiaopeng Automobile ein und übernahm die Leitung des AI-Teams.

Die Reise von IRON

Tatsächlich hat Xiaopeng