Ein Embodied AI-Unternehmen der Tsinghua-Gruppe hat mehrere Hundert Millionen Yuan in der Pre-A-Runde an Finanzierungen erhalten und Aufträge von Top-Kunden wie Mitsubishi gewonnen | Exclusive Report von Yingke

Autor | Huang Nan

Redakteur | Yuan Silai

Hard Kr has erfuhr, dass das Unternehmen für Embodied Intelligence-Roboter Lumos Robotics (im Folgenden als "Lumos Robotics" bezeichnet) kürzlich zwei Runden von Vor-A1- und Vor-A2-Finanzierungen abgeschlossen hat, mit einem Betrag von mehreren Hundert Millionen Yuan. Wir haben die Informationen dieser Finanzierungsrunde und einige Highlights des Unternehmens zusammengefasst:

Finanzierungsbetrag und Investorinnen und Investoren

Finanzierungsrunde: Vor-A1, Vor-A2

Finanzierungsumfang: Der Gesamtbetrag beläuft sich auf mehrere Hundert Millionen Yuan.

Investorinnen und Investoren: Die Vor-A1-Runde wurde von CDH Investments angeführt, gefolgt von Nanjing Venture Capital, Jinjing Capital und Jingu Co., Ltd. Die Vor-A2-Runde wurde von Shenneng Chengyi Investment finanziert.

Verwendung der Mittel: Die Mittel dieser Finanzierungsrunde werden für die kontinuierliche Investition des Unternehmens in den Bereich von Embodied Intelligence-Daten und Hardware eingesetzt.

Grundlegende Unternehmensinformationen

Gründungsdatum: September 2024

Registrierungsadresse: Bao'an District, Shenzhen, Provinz Guangdong

Unternehmenspositionierung: Lumos Robotics konzentriert sich langfristig auf die Forschung, Entwicklung und Vertrieb von Embodied Intelligence-Robotern und Kernkomponenten und hat eine vollständige Fähigkeits-Schleife von der echten Maschinen-Datenerfassung, der Hardware-Ontologie-Innovation bis zum Betriebssystemmodell aufgebaut. Mit seiner eigenentwickelten effizienten Datenerfassungssystem FastUMI und der leistungsstarken Robot-Hardwareplattform bietet das Unternehmen für Unternehmen Infrastrukturen für Embodied Intelligence, die Daten, Hardware und Algorithmen abdecken, und fördert die massenhafte Implementierung und kommerzielle Anwendung von Embodied Intelligence-Technologie in verschiedenen Bereichen.

Das Unternehmen konzentriert sich auf hochwertige Branchen-Szenarien wie Haushalts-, Logistik- und Fertigungsbranchen. Seine Kernprodukte umfassen die menschähnlichen Roboter der LUS- und MOS-Serie sowie Schlüsselkomponenten wie Roboter-Gelenkmodule und Visuo-Taktilmodule.

Produktmatrix von Lumos Robotics (Quelle/Unternehmen)

Team-Hintergrund: Der Gründer und CEO Yu Chao hat an der Tsinghua-Universität studiert und hat seit 2016 an der Forschung im Bereich von Robotik-Lernalgorithmen gearbeitet. Er hat die Geschäftseinheit für Embodied Roboter von Dreame Technology geleitet und an der Entwicklung von mehreren Konsumrobotern wie dem Roboterhund "Tiedan" beteiligt. Der CTO Cao Junliang ist Doktor der Maschinenbau an der Shanghai Jiao Tong University und hat tiefgreifend an der Forschung und Entwicklung von mehreren leistungsstarken Embodied Robotern beteiligt. Der Mit-CTO Ding Yan ist Doktor der Künstlichen Intelligenz an der State University of New York und war einst ein Star-Forscher am Shanghai AI Lab. Derzeit machen die Forschungs- und Entwicklungsmitarbeiter mehr als 70 % des Unternehmens aus, darunter mehr als zehn Doktoren. Es ist ein Team mit tiefgreifender Branchenerfahrung und technischer Akkumulation.

Technische Highlights: Im vergangenen Jahr hat Lumos Robotics vier Roboterprodukte auf den Markt gebracht. In Bezug auf die beiden Richtungen von Trainingsdaten und Hardware-Ontologie hat das Unternehmen eine vollständige Forschungs- und Entwicklungsfähigkeit von der Datenerfassung, der Ontologie-Entwurf, der Bewegungssteuerung, der Wahrnehmungsalgorithmen bis zur Systemintegration aufgebaut.

Echte Maschinen-Trainingsdaten sind die Schlüsselinfrastruktur für das allgemeine Betriebssystem des Roboters. Kosten, Effizienz und Generalisierbarkeit sind die Kernüberlegungsdimensionen. Zuvor hat das US-amerikanische Unternehmen Generalist das große Modell GEN-0 vorgestellt, das durch die Erfassung von 270.000 Stunden echter Maschinen-Daten die Skalierungsregel im Bereich der Embodied Intelligence erstmals bestätigt hat, aber die meisten seiner Daten wurden mit der UMI-Datenerfassungstechnologie gewonnen. Das effiziente Datenerfassungssystem FastUMI von Lumos Robotics ist eine Iteration und Optimierung sowie eine Leistungssteigerung seiner Datenerfassungslösung.

Das Hardware- und Software-System für Datenerfassung FastUMI Pro von Lumos Robotics (Quelle/Unternehmen)

Im Vergleich zur herkömmlichen Datenerfassungstechnologie kann das FastUMI-Datenerfassungssystem die Datenerfassungseffizienz um das Dreifache steigern, die Kosten auf ein Fünftel der herkömmlichen Lösung senken und eine Genauigkeit von 1 - 3 mm erreichen. Mit dieser Kerntechnologie hat Lumos Robotics bereits die Akkumulation von 10.000 Stunden echter Maschinen-Daten und das Training des Basismodells abgeschlossen und baut derzeit ein vollständiges Ökosystem für Embodied-Daten um die gesamte Kette von Hardware, Software und Modellen auf.

In Bezug auf die Hardware-Ontologie hat Lumos Robotics eine hochleistungsfähige modulare Roboterplattform entwickelt. Sein eigenentwickeltes Gelenk mit hoher Drehmomentdichte ist das erste Roboter-System in der Branche, das eine Tragfähigkeit von 50 Kilogramm für beide Arme erreicht hat. Gleichzeitig bietet das Zykloiden-Gelenkmodul aus PEEK-Material bei einer Gewichtsreduktion von 40 % und einer Steigerung der Drehmomentdichte um 60 % ein geräuscharmes Betriebsverhalten und unterstützt die vielfältigen Anwendungsfälle von menschähnlichen Robotern in der Zukunft.

Marktvolumen

Das Marktvolumen für menschähnliche Roboter zeigt eine stetige Expansionstendenz. Laut einem Bericht des GGII (High-Tech Industry Research Institute) wird das globale Marktvolumen im Jahr 2025 auf 6,339 Milliarden Yuan geschätzt, wobei China mehr als 50 % davon ausmacht. Es wird geschätzt, dass die weltweite Verkaufszahl von menschähnlichen Robotern bis 2030 nahezu 340.000 Einheiten erreichen wird und das Marktvolumen über 64 Milliarden Yuan betragen könnte. Die Yole Group prognostiziert, dass das globale Marktvolumen für menschähnliche Roboter bis 2030 6 Milliarden US-Dollar erreichen wird und bis 2035 rapide auf 51 Milliarden US-Dollar steigen wird.

Business-Status

In Bezug auf die Branchen-Ökosystem-Planung hat Lumos Robotics tiefe Partnerschaften mit führenden Unternehmen wie Mitsubishi aus Japan und COSCO Shipping etabliert und strategische Gesellschafter mit Branchenressourcen wie Fosun Group, SenseTime Group, Dematic Technology und Jingu Co., Ltd. gewonnen.

Partnerschaften mit führenden Unternehmen wie Mitsubishi geschlossen (Quelle/Unternehmen)

Derzeit arbeitet das Unternehmen kontinuierlich mit bekannten Unternehmen wie Dematic Technology, einem Anbieter von Lösungen und Kernkomponenten für intelligente Logistik, und COSCO Shipping, einem globalen Schifffahrtsriesen, an der Implementierung von Embodied Intelligence in Szenarien wie Logistik und intelligenter Fertigung, der Entwicklung von Kernkomponenten, der Erschließung neuer Anwendungsfälle und der tiefgreifenden Integration der Roboter-Industrie- und Innovationskette, um die kommerzielle Implementierung von Embodied Intelligence in der Industrie zu beschleunigen.

Denken des Gründers & CEOs

Hard Kr: Das Fastumi-Technologie von Lumos hat bereits 10.000 Stunden echter Maschinen-Daten akkumuliert. Inwiefern bestimmt derzeit die große Menge an hochwertigen echten Maschinen-Trainingsdaten die massenhafte Implementierung von Embodied Intelligence?

Yu Chao: Im Vergleich zur Simulations-Training haben echte Maschinen-Trainingsdaten die höchste Qualität. Das Ergebnis des von GEN0 trainierten Modells auf der Grundlage von 270.000 Stunden echter Maschinen-Daten ist ein Beweis dafür.

Das Training mit echten Maschinen bringt hochwertige dynamische Informationen in komplexen physikalischen Interaktionen, eine robuste Modellierung von Rauschen und Unsicherheiten in der realen Umgebung sowie die Kernbasis für die Generalisierung von Aufgaben über verschiedene Szenarien hinweg. Es hat in Bezug auf die Verringerung der Übertragungsdifferenz von Simulation zu Realität (Sim2Real) und die Sicherstellung der Sicherheit und Zuverlässigkeit der Aktionsexekution Vorteile, die die Simulations-Training nicht erreichen kann. Daher glauben wir, dass eine große Menge an hochwertigen echten Maschinen-Daten der Schlüssel für die massenhafte Implementierung ist.

Derzeit bestehen drei Kernprobleme bei der Datenerfassung von echten Robotern: hohe Erfassungskosten, niedrige Effizienz und schlechte Anpassungsfähigkeit an verschiedene Roboter-Ontologien. Diese Engpässe hemmen die massenhafte Akkumulation von hochwertigen Trainingsdaten erheblich und beeinflussen somit die Implementierungsgeschwindigkeit und Stabilität von Embodied Intelligence in realen Szenarien.

Die FastUMI-Technologie von Lumos kann die obigen Probleme lösen, die Datenerfassungseffizienz auf das Dreifache der herkömmlichen Methode steigern, die Kosten auf ein Fünftel senken und eine Genauigkeit von 1 - 3 Millimetern erreichen. Dies ist gerade die Grundlage für die effiziente Akkumulation dieser Infrastruktur.

Hard Kr: Wie kann der Datenerfassungs- und Modell-Training-Schleife weiter optimiert werden?

Yu Chao: Im Folgenden werden wir unser Team in drei Richtungen weiter vorantreiben. Erstens, die Erweiterung des Hardwareproduktportfolios. Um den vielfältigen Anforderungen in industriellen und Dienstleistungsszenarien gerecht zu werden, baut unser Team derzeit ein Hardwareproduktportfolio auf, das verschiedene Arten von Greifern, kraftgesteuerte/nicht-kraftgesteuerte Strukturen und tragbare Formen umfasst, um den unterschiedlichen Bedürfnissen von Kunden aus verschiedenen Branchen mit flexiblen und konfigurierbaren Lösungen gerecht zu werden.

Zweitens, die systemische Verbesserung der Daten- und Algorithmusfähigkeiten. In der Phase der Datenerfassung und -verarbeitung optimieren wir kontinuierlich den gesamten Prozess, bauen ein hochwertiges Datenqualitätsbewertungssystem auf und stärken die Zuverlässigkeit der Daten und die Verarbeitungseffizienz, um eine zuverlässige Datenbasis und Algorithmus-Unterstützung für die Weiterentwicklung der obersten Ebene der Intelligenzfähigkeiten bereitzustellen.

Drittens, die Szenarien-Entwicklung für das nächste Generation von Embodied Intelligence-Modellen. Wir arbeiten derzeit mit führenden Forschungsinstituten zusammen, um multimodale Daten wie Tastempfindung und Kraftsteuerung zu integrieren und das Modell zu höherer Dimensionalität der Wahrnehmung und autonomer Entscheidungsfindung zu entwickeln. Anfang März nächsten Jahres plant Lumos Robotics, ein neues Modell für industrielle Kernarbeits-Szenarien vorzustellen.

Auf der Grundlage des Dreiecks von Daten, Ganztem und Szenarien ist es der allgemeine Geschäftsweg von Lumos, hochwertige Ganztemprodukte auf dem Markt zu platzieren, echte Maschinen-Daten zu sammeln, bessere Modelle zu trainieren und diese dann in breitere Szenarien anzuwenden. Man kann sagen, dass alle unsere Geschäfte auf die Akkumulation von echten Maschinen-Daten ausgerichtet sind. In Kombination mit dem kommerziellen Prozess ist es das Hauptziel von Lumos Robotics in den nächsten 1 - 2 Jahren, die Massenakkumulation von echten Maschinen-Daten während der Kommerzialisierung zu erreichen.

Hard Kr: Die eigenentwickelten Kernhardware wie das integrierte Gelenk und das leichte Zykloiden-Modul des Unternehmens haben in Bezug auf die Tragfähigkeit und Geräuscharmut bereits Fortschritte erzielt. Wie werden diese Technologien die langfristige und zuverlässige Funktion von Robotern in verschiedenen Szenarien wie Industrie und Haushalt unterstützen? Welche Strategie hat Lumos bei der Balance zwischen Hardwarekosten und Leistung?

Yu Chao: Wenn Roboter in Haushalte kommen und zu Konsumprodukten werden, sind Kosten und Zuverlässigkeit sehr wichtige Faktoren, auf die auch bei der Hardware-Entwicklung von Lumos geachtet wird. Bei der Balance zwischen Kosten und Leistung erreichen wir durch die vollständige Eigenentwicklung von der Ontologie bis zu den Kernkomponenten und Algorithmen eine Kostenkontrolle unter der Voraussetzung der Zuverlässigkeit der Produkte, was die Grundlage für die massenhafte Implementierung von Robotern legt.

Derzeit hat Lumos Robotics ein Hardware-System für Roboter aufgebaut, das sowohl eine hohe Tragfähigkeit als auch haushaltsfreundliche Eigenschaften aufweist.

Für schwere Lastaufgaben wie das Transportieren von Waren in der Logistik in industriellen Szenarien hat die von uns entwickelte integrierte Gelenktechnologie einen Durchbruch in Bezug auf die hohe Tragfähigkeit erzielt. Am Beispiel des Lumos Roboters kann die Tragfähigkeit beider Arme 50 Kilogramm erreichen, was die Anforderungen an intensive Arbeit stabil unterstützen kann.

Für zukünftige Haushaltsdienstleistungsszenarien haben wir auch ein leichteres Zykloiden-Modul entwickelt, das bei der Gewichtsreduktion der Struktur gleichzeitig das Betriebsgeräusch erheblich reduziert und die Sicherheit verbessert, um die zuverlässige Funktion von Robotern in der Haushaltsumgebung technisch zu gewährleisten.