Embodied Intelligence löst die Schmerzpunkte der Bergbauernwirtschaft, und das Projekt erhält eine Seed-Runde Finanzierung.

In den weiten ländlichen Gebieten Chinas, insbesondere in Gebirgs- und Hügellandschaften, breitet sich eine stumme Krise aus: Die Arbeitskräfte altern stark, und die Beschäftigten über 55 Jahre machen bereits mehr als 35 % aus. Auf den steilen Hängen wird die Schwierigkeit, dass es Land gibt, aber keine Leute, um es zu bewirtschaften, immer deutlicher. Gleichzeitig können in den Gebirgs- und Hügelländern, die mehr als ein Drittel der gesamten Ackerfläche Chinas ausmachen, traditionelle große landwirtschaftliche Maschinen aufgrund der zerteilten Parzellen und der komplizierten Topografie kaum eingesetzt werden. Der Markt für kleine intelligente landwirtschaftliche Maschinen weist daher eine enorme Lücke auf. Genau diese drastische Widersprüche erkannt, hat ein junges Gründerteam im Juli 2023 offiziell das „Projekt für die anpassungsfähige Embodied AI in der Landwirtschaft in Gebirgsgebieten“ gestartet, um mit innovativer Embodied-AI-Technologie eine Lösung für dieses Problem zu finden.

Umfassende Eigenentwicklung des Antriebsmoduls und technologische Durchbrüche bei der Automatisierung landwirtschaftlicher Arbeiten in komplexen geographischen Umgebungen

Die Kernmotivation des Projekts stammt aus einem tiefen Verständnis der Branchenprobleme. Vom Entwurf bis zur Umsetzung hat das Projekt einen realistischen und gewundenen Erkundungsweg zurückgelegt. Das Projektteam besteht aus zwei Kernmitgliedern: Wen Haozhe, ein wiederholter Gründer, hat sich auf die Kernhardware und die oberste Logik spezialisiert. Er hat die Entwicklung des Getriebes, die umfassende 3D-Modellierung geleitet und die Erstellung von Algorithmen und KI-Modellen übernommen. Der andere Partner, Yang Chaowei, konzentriert sich auf die Schaltungsentwurf und das elektrische System. Mit seiner starken Fachkompetenz hat er die Robustheit der untersten Stromsteuerung und Systemintegration des Projekts gewährleistet.

Von Grund auf haben sie die Technologie auf die umfassende Eigenentwicklung von „Gehirn-Maschine-Elektronik“ fokussiert. Derzeit hat das Projekt erfolgreich ein kostengünstiges eigenentwickeltes Gelenkantriebsmodul entwickelt und die Kosten für das Muster auf etwa 250 Yuan beschränkt, was weit unter dem Branchen-Durchschnitt liegt und eine solide Grundlage für die Kostensenkung des gesamten Geräts schafft. Gleichzeitig ist die Entscheidungsarchitektur auf der Grundlage des visuellen Sprachmodells fertiggestellt und entwickelt sich stetig in Richtung VLA-Großmodell. Das eigenentwickelte Gelenkantriebskomponenten mit hoher Reaktionsfähigkeit ist äußerst universell einsetzbar. Durch die Kombination mit verschiedenen Getrieben kann es gleichzeitig für das Fahrwerk von unbemannten Fahrzeugen, Roboterarme und Drohnen eingesetzt werden, was eine optimale Kostensenkung und eine Vereinfachung der Lieferkette durch die „gleiche Technologie, unterschiedliche Geschwindigkeiten“ realisiert.

Marktstrategische Penetration und Optimierung der Kostenstruktur der landwirtschaftlichen Arbeitskräfte durch das Dienstleistungsmodell von Robotern

Betrachtet man die Marktaussichten, sind die Chancen groß. Laut relevanten Daten wird der Markt für landwirtschaftliche Maschinen in China 2025 einen Umfang von etwa 400 Milliarden Yuan haben, wobei die kleinen landwirtschaftlichen Maschinen unter 40 PS mehr als 60 % ausmachen. Das Projekt zielt präzise auf diesen noch unerschlossenen Markt ab. Seine Lösungen können nicht nur für die Ernte, den Transport und den Pflanzenschutz von Wirtschaftsfrüchten wie Tee und Kaffee eingesetzt werden, sondern auch in Zukunft nahtlos auf die Inspektionsszenarien in komplexen Geländen wie die Stromnetzinspektion und die Waldbrandprävention übertragen werden.

Betrachtet man das Geschäftsmodell, zeigt das Projekt eine flexible Überlebensweise. Seine Geschäftslogik lautet „Niedrige Einstiegshürde, häufige Dienstleistungen, tiefe Einnahmeaufteilung“. Auf der Hardwareebene wird durch eine extreme Kostenkontrolle der Verkaufspreis des gesamten Geräts auf weniger als ein Drittel des traditionellen Produkts gesenkt. Die Einnahmen stammen hauptsächlich von den nachfolgenden Arbeitsdienstleistungsabonnements (RaaS), den Wertschöpfungsdienstleistungen der Daten und schließlich der Aufteilung der Mehrwertgewinnung der landwirtschaftlichen Produkte. Dieses Modell senkt deutlich das anfängliche Investitionsrisiko der Bauerntreibenden. Beispielsweise können Bauerntreibende auf einem hundert-Mu-Kaffeegut nach der Einführung des RaaS-Dienstleistungsmodells im ersten Jahr über 50 % an Kosten einsparen. Gleichzeitig können sie aufgrund der Verbesserung der Qualität durch die standardisierte Arbeit auch einen höheren Erntepreis erzielen.

Langfristige Entwicklung der Embodied-AI-Technologie in der Aufbau der intelligenten Landwirtschaftsökosystem

Für die zukünftige Planung hat das Team eine klare Dreischritt-Strategie entwickelt. Das kurzfristige Ziel ist es, durch den Verkauf der eigenentwickelten Gelenkmodule einen anfänglichen Cashflow zu erzielen. Mittelfristig wird der Schwerpunkt auf die Förderung des RaaS-Dienstleistungsmodells gelegt, um den Zielmarkt tiefgreifend zu penetrieren und kontinuierlich Daten zu sammeln. Das langfristige Ziel ist es, ein Betreiber digitaler Vermögenswerte in unstrukturierten Umgebungen zu werden und durch die gesammelten Daten über das Anbauverhalten die Qualität der landwirtschaftlichen Produkte zu garantiert und an der Wertschöpfung der downstream-Supplychain teilzunehmen.

Aus Sicht des Teams liegt der Wert dieses Projekts nicht nur darin, die Landwirtschaftliche Maschinen zu intelligenter, kleiner und unbemannt zu machen, sondern auch in einer grundlegenden Veränderung des Denkparadigmas – vom „Verwalten der bestehenden Ackerflächen“ zum „Schaffen neuer Ackerflächen“. Durch die Embodied-AI-Technologie können die Randböden, die früher wegen ihrer Steilheit und Zersplitterung als „verlassene Ackerflächen“ galten, wieder in die Produktionsfaktoren einbezogen werden. Diese Veränderung ist nicht nur eine Ergänzung der bestehenden Arbeitskräfte, sondern auch eine Neuerschließung der Landressourcen durch digitale Mittel, die natürliche Barrieren in eine tatsächliche landwirtschaftliche Produktionsfähigkeit umwandelt.

Betrachtet man die Gründungsphase, fühlen sich die Gründer, dass es sowohl Herausforderungen als auch Chancen gibt. Die wichtigste Erkenntnis des Teams ist: Bei der Gründung von Unternehmen in der Hardtech ist das Respekt vor der physischen Welt und die extreme realistische Ingenieurfähigkeit wichtiger als jede vordringliche Konzept. Sie werden weiterhin in diesem Bereich forschen und sich bemühen, dass intelligente Roboter tatsächlich in die Felder kommen und eine neue produktive Kraft für die Förderung der ländlichen Entwicklung werden.