Ein Nach-1992-Generationsmitglied von Peking-Universität hat 2,1 Milliarden Yuan an Finanzierungen beschafft.
Während Unitree Technology und Zhipu Robotics um die Eintrittskarten für die Frühlingsgalas streiten, setzt jemand still und leise neue Finanzierungsrekorde in der Branche.
Yinhe General Intelligence hat angekündigt, eine Serie - C - Finanzierung von über 300 Millionen US - Dollar (etwa 2,1 Milliarden Yuan) abgeschlossen zu haben.
Die 300 - Millionen - US - Dollar - Finanzierung hat das Rekord für die Einzel - Runde - Finanzierung im Bereich der allgemeinen intelligenten Roboter gebrochen. Bis jetzt hat Yinhe General Intelligence insgesamt fast 800 Millionen US - Dollar finanziert, und der neueste Unternehmenswert hat auf 3 Milliarden US - Dollar gestiegen. Somit ist es das chinesische Start - up mit dem höchsten Unternehmenswert im Bereich der allgemeinen intelligenten Roboter.
Yinhe General Intelligence wurde vor nur etwas mehr als zwei Jahren gegründet und hat bis jetzt nur ein Produkt auf den Markt gebracht: den Rad - Zweiarms - Roboter Galbot G1. Der Galbot G1 hat keine zwei Beine, strebt keine Voll - Szenario - Abdeckung an und erzählt auch keine Geschichten über "menschenähnliche Intelligenz". Seine Aufgaben sind sehr konkret: Er sortiert Medikamente in intelligenten Apotheken und transportiert ständig Materialien in den Fabriken von CATL und Toyota.
Yinhe General Intelligence hat sich für einen Weg entschieden, der nicht so aufregend ist, aber sofort Einnahmen generieren kann - die Verwendung von Robotern zur Ersetzung repetitiver Arbeitsaufgaben in B - to - B - Szenarien.
01
Yinhe General Intelligence wurde von Wang He, dem gegenwärtigen Assistentenprofessor und Doktorandenbetreuer am Peking University Frontier Computing Research Center, initiiert. Der andere Mitbegründer ist Yao Tengzhou.
Wang He wurde 1992 geboren und absolvierte seine sechs Jahre der Sekundarschule an der Beijing No. 11 School. Im Gymnasium wurde er über den Physikwettbewerb an die Tsinghua University befördert. "Während meines Bachelorstudiums habe ich hauptsächlich Halbleiter - physikalische Bauelemente untersucht" und erhielt 2014 einen Bachelor - Abschluss in Ingenieurwissenschaften von der Fakultät für Mikro - und Nanoelektronik.
Nach seinem Abschluss an der Tsinghua University absolvierte Wang He ein Fortgeschrittenenstudium an der Stanford University in den USA. Er war Schüler des berühmten Algorithmus - Experten und Leiters der Gruppe für Geometrische Berechnungen der Fakultät für Informatik, Professor Leonidas J. Guibas. Guibas hat in den Bereichen Computergestützte Geometrie, Geometrische Modellierung, Computergrafik, Computervision, Sensornetzwerke, Robotik und diskrete Algorithmen hohe Kompetenzen.
Während seines Promotionsstudiums hat Wang He "physikalische Interaktion" als Forschungsrichtung festgelegt und die Objekterkennung für physikalische Interaktion untersucht. "Ich habe mehr Zeit und Energie in die Forschung zur 3D - Vision investiert, um den Robotern die Fähigkeit zur verallgemeinernden Objekterkennung zu verleihen. Sie sollen auch in der Lage sein, präzise Positions - und Orientierungsidentifizierung und Greifvorgänge für unbekannte (nicht datengestützte) Objekte auszuführen." Die Intelligenz der physikalischen Interaktion ist die heute beliebte Embodied Intelligence.
2021 erhielt Wang He einen Doktorgrad von der Fakultät für Elektrotechnik an der Stanford University und kehrte an die Peking University zurück, um als Assistentenprofessor und Doktorandenbetreuer am Peking University Frontier Computing Research Center zu lehren. Er ist auch der Direktor des Embodied Intelligence Research Centers am Beijing Zhiyuan Artificial Intelligence Research Institute.
Yao Tengzhou hat an der Beihang University studiert und war Schüler des berühmten Robotik - Experten, Professor Wang Tianmiao. Bevor er mit Wang He zusammen ein Unternehmen gründete, hat Yao Tengzhou an wichtigen Positionen im Shanghai - Robotik - Forschungszentrum der ABB Group und in der Robotik - Forschungsabteilung von ROOBO gearbeitet und die Entwicklung von mehreren Roboterserien wie Pudding und Jelly verantwortet.
2023 hat Google das PaLM - E - Modell veröffentlicht. Es integriert Sprache, Vision und Robotermanipulation in ein und dasselbe Modellsystem, sodass Roboter nicht mehr nur "programmiert werden, um Aktionen auszuführen", sondern in der Lage sind, die Umgebung zu verstehen und dann zu entscheiden, wie sie handeln sollen. Dies bedeutet, dass die Large Language Models tatsächlich in den Bereich der Robotik eindringen.
Wang He hat diese Veränderung bemerkt. Bisher war die Abgrenzung in der Robotikbranche klar: Industrieroboterarme waren für feste Arbeitsabläufe zuständig, und Dienstleistungsroboter erfüllten nur wenige vordefinierte Funktionen. In der realen Welt gibt es jedoch keine so klare Aufteilung. Lagerhäuser, Geschäfte und Fabriken benötigen eher Roboter, die Befehle verstehen, die Umgebung wahrnehmen und Aufgaben erfüllen können, anstatt mehr Geräte, die nur eine Aufgabe erledigen können.
Nach seiner Meinung ist die Machbarkeit von allgemeinen Robotern, sobald die Large Language Models die Verständnisfähigkeit ergänzen, nicht mehr nur eine technische Diskussion, sondern nur noch eine Frage der Zeit. 2023 gründete Wang He und Yao Tengzhou Yinhe General Intelligence.
Im Juni 2024 absolvierte Yinhe General Intelligence eine Angel - Runde - Finanzierung von 700 Millionen Yuan, was das Rekord für die Angel - Runde - Finanzierung in diesem Bereich in diesem Jahr setzte. Das Rad - Zweiarms - Produkt Galbot G1 wurde offiziell vorgestellt. Yinhe General Intelligence hat eine Partnerschaft mit Meituan eingegangen. Der Galbot G1 wurde in Meituans 24 - Stunden - intelligenten Apotheken getestet und kann Aufgaben wie das Einlagern und Abholen von Medikamenten erledigen.
Der Rad - Zweiarms - Roboter Galbot G1
Heute hat Yinhe General Intelligence Forschungs - und Entwicklungs - Zentren in Peking, Shenzhen, Suzhou und Hongkong eingerichtet und hat mit Institutionen wie der Peking University gemeinsame Labore gegründet.
02
Der Markt für Roboter ist bereits beträchtlich groß.
Es wird geschätzt, dass der Markt für allgemeine intelligente Roboter in China bis 2025 einen Umsatz von 32 Milliarden US - Dollar erreichen wird. Der Gesamtmarktanteil der einheimischen Marken beträgt etwa 30 %. Die Spitzenpositionen sind hauptsächlich in den Händen von Unternehmen wie Estun und Siasun. Die "Vier großen internationalen Roboterunternehmen" nehmen immer noch mehr als die Hälfte des Marktes ein.
Auf globaler Ebene ist der Raum noch größer. McKinsey prognostiziert in seiner Studie "Globaler Ausblick auf die Robotikindustrie 2050", dass der weltweite Markt für allgemeine intelligente Roboter bis 2050 einen Umsatz von über 1 Billion US - Dollar erreichen könnte, was etwa ein Drittel des gegenwärtigen weltweiten Automobilmarktes entspricht.
Zwischen der Realität und den Erwartungen gibt es jedoch noch viele Hindernisse. Einerseits ist die Integration von allgemeiner Künstlicher Intelligenz und mechanischer Struktur noch unzureichend, und die Betriebsgenauigkeit von Robotern in komplexen Umgebungen ist begrenzt. Andererseits sind die Kernkomponenten auf Importe angewiesen, und es ist schwierig, die Kosten zu senken. Darüber hinaus variieren die Anforderungen in verschiedenen Branchen und Szenarien stark, was die Schwierigkeit erhöht, "eine Lösung für alle Fälle" zu finden.
Unter diesen Umständen beginnt die Differenzierung der Spitzenunternehmen sichtbar zu werden. In der ersten Liga der Embodied Intelligence in China gehören Yinhe General Intelligence, Unitree Technology und Zhipu Robotics alle zu den führenden Unternehmen. Die drei Unternehmen haben jedoch unterschiedliche Vorstellungen von den "Kernfähigkeiten allgemeiner Roboter" und gehen auch unterschiedliche technische Wege.
Yinhe General Intelligence hat sich entschieden, ein Embodied Large - Model als Antrieb zu verwenden. Das Produkt ist ein Rad - Zweiarms - Roboter, der sich auf B - to - B - Szenarien wie intelligente Apotheken und industrielle Fertigung konzentriert und betont, dass die Lösungen für die Branche replizierbar und skalierbar sind.
Unitree Technology zeichnet sich durch die Eigenentwicklung von Hardware und die Bewegungskontrolle aus. Seine Hauptprodukte sind zweibeinige humanoide Roboter und Roboterhunde. Sie expandieren den Markt durch Kosteneffizienz und Massenproduktionsfähigkeit. Ihre Hauptkunden sind Hochschulen, Forschungsinstitute und industrielle Inspektionsszenarien.
Zhipu Robotics geht einen anderen Weg: Eigenentwicklung auf allen Ebenen und Abdeckung aller Szenarien. Seine Produkte erstrecken sich über die industrielle, kommerzielle Dienstleistungs - und Verbrauchermärkte. Sie entwickeln Hardware und aufbauen gleichzeitig Ökosysteme, um durch die Anpassung an verschiedene Szenarien Synergien zu erzielen.
Kernunterschiede zwischen Yinhe General Intelligence, Unitree Robotics und Zhipu Robotics in Kurzform
Ein leicht zu übersehender Detail ist, dass obwohl Unitree und Zhipu Robotics bekannter in der Öffentlichkeit sind, hat Yinhe General Intelligence bei der Finanzierungsprüfung schneller Fortschritte gemacht.
Nur anderthalb Jahre nach seiner Gründung hat Yinhe General Intelligence bereits Finanzierungen von über 4 Milliarden Yuan abgeschlossen, und der neueste Unternehmenswert hat 3 Milliarden US - Dollar erreicht. Dies ist höher als die Unternehmenswerte von Unitree (etwa 12 Milliarden Yuan) und Zhipu (etwa 15 Milliarden Yuan). Somit ist es derzeit das chinesische Unternehmen mit dem höchsten Unternehmenswert in der Embodied - Intelligence - Branche. In dieser Zeit hat Yinhe General Intelligence nur ein Produkt - den Galbot - auf den Markt gebracht.
Die Aufgaben dieses Roboters sind auch sehr einseitig: Er sortiert entweder Medikamente in unmanned Apotheken oder transportiert Waren in den Fabriken von CATL und Toyota. Es hat keine weiteren Ausführungen und deckt auch nicht mehrere Szenarien gleichzeitig ab.
Dieser Vergleich wirft eine diskutierenswerte Frage auf: Ist es im frühen Stadium der allgemeinen intelligenten Robotik möglich, dass sich die Fokussierung auf wenige realisierbare vertikale Szenarien eher als erfolgreich für den kommerziellen Erfolg erweist?
03
Yinhe General Intelligence hat sich nicht für den Haushalts - oder Verbrauchermarkt entschieden. Alle Ressourcen werden in Apotheken, Lagerhäuser und Fabriken investiert. Das Unternehmen hat bisher nur ein Produkt entwickelt, und es gibt mehrere Gründe dafür.
Der Haushaltsmarkt ist für Roboter in der gegenwärtigen Phase zu schwierig.
Jedes Haushalt ist unterschiedlich. Die Wohnungsgrößen, die Möbelmaße und die Anordnungsmethoden variieren. Das Verhalten der Menschen ist zufällig, und die Befehle sind nicht standardisiert. Am wichtigsten ist, dass normale Verbraucher fast keine Fehler akzeptieren können. Einmalige Verzögerungen oder Fehlurteile können dazu führen, dass das Produkt als "nicht brauchbar" eingestuft wird. Dies bedeutet, dass die Anforderungen an die allgemeinen Fähigkeiten im Haushaltsmarkt tatsächlich höher sind als in der industriellen Umgebung.
Im Gegensatz dazu sind Apotheken, Lagerhäuser und Fabriken "regelgetreuer".
In diesen Orten gibt es viele Aktionen und die Prozesse sind nicht einfach. Aber die räumliche Struktur ist stabil, die Regeln sind klar und die Ziele sind definiert. Für Roboter ist dies ein günstigerer Ausgangspunkt. Yinhe General Intelligence kann in diesen Szenarien kontinuierlich echte und wiederverwendbare Daten sammeln und ein einheitliches Aufgaben - Standard etablieren. Je mehr Roboter eingesetzt werden, desto schneller kann das Modell korrigiert werden. Je mehr Kunden es gibt, desto stabiler ist die Leistung des Systems in ähnlichen Umgebungen. Diese positive Rückkopplung ist im Haushaltsmarkt schwer zu erreichen.
Der Geschäftslogik drängt das Unternehmen auch zu der gleichen Entscheidung.
Unternehmenskunden interessieren sich nicht dafür, "wie menschlich" ein Roboter ist, sondern ob er die Arbeit eines Menschen übernehmen und Kosten sparen kann. In Fabriken oder Lagerhäusern können Roboter langfristig in die Prozesse integriert werden. Selbst wenn Probleme auftreten, kann der Mensch intervenieren. Dies gibt Yinhe General Intelligence die Möglichkeit, die Mängel des Modells durch Ingenieurwesen und Systemgestaltung zu kompensieren, anstatt das gesamte Risiko auf den Algorithmus zu setzen.
Die Entwicklung nur eines Produkts bringt weniger Kostendruck. Im frühen Stadium der Embodied Intelligence bedeutet die Entwicklung mehrerer Produkte oft mehr Probleme. Unterschiedliche Hardwarestrukturen und Steuerungskonzepte führen zu völlig unterschiedlichen Datensätzen. Dies ist für ein allgemeines Modell schwer zu verarbeiten.
Yinhe General Intelligence hat sich entschieden, dasselbe "Körper" für dieselbe Art von Aufgaben zu verwenden. Das Ziel ist einfach: Die Daten sauberer zu halten und das Modell schneller lernen zu lassen. Beispielsweise führt der Roboter in der Fabrik von CATL täglich dieselbe Aufgabe des Transports von Schiebedächern aus. Jede Aktion wird zu Trainingsdaten. Innerhalb von drei Monaten ist die Erfolgsrate dieser Aufgabe von 85 % auf 98 % gestiegen.
Wenn das System in der realen Welt wiederholt optimiert wird, besteht die Möglichkeit, die allgemeinen Fähigkeiten auf komplexere Szenarien auszuweiten.
Dieser Artikel ist keine Anlageberatung.
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat - Account "Pencil News" (ID: pencilnews), geschrieben von Song Ge und mit Genehmigung von 36Kr veröffentlicht.