Zwei ehemalige Studenten der Tsinghua-Universität gründen ein Unternehmen: Sie erhalten Investitionen von Investoren aus dem Umfeld von Google und NVIDIA und wollen die Kosten für die Datenerfassung von Robotern um das 50-fache senken | Exklusivbericht von 36Kr

Autor/in | Ou Xue

Redakteur/in | Yuan Silai

Hard Krueger hat erfahren, dass der Anbieter von Dateninfrastruktur für den Bereich Robotik und Raumintelligenz – Ropedia – eine Samenfinanzierung im Millionen-Dollar-Bereich abgeschlossen hat. Diese Runde wurde von mehreren nordamerikanischen Angel-Investoren aus Google, Nvidia und Amazon sowie einem führenden asiatischen Dollar-Fonds gemeinsam finanziert. Shendu Capital fungiert als langfristiger exklusiver Finanzberater. Die Mittel werden hauptsächlich für die Erweiterung des Kern-Team, die Serienproduktion und Lieferung der bestehenden Produkte sowie die kontinuierliche Erschließung des Marktes verwendet.

Ropedia wurde im zweiten Halbjahr 2025 in Singapur gegründet und setzt sich für die Bereitstellung von neuartigen Datenakquisitionen und Lösungen in den Bereichen Robotik, Raum und physikalische Intelligenz ein.

Ropedia wurde von drei Mitbegründern gegründet: Dr. Chen Zhaoxi (Bachelor von Tsinghua-Universität, Doktor von Nanyang Technological University, hat an der Aufbau des optischen Bewegungsaufnahmedatensystems bei Meta teilgenommen), Dr. Hong Fangzhou (Bachelor von Tsinghua-Universität, Doktor von Nanyang Technological University, hat an der Forschung zur ersten-personen-Multimodalität-Intelligenz bei Meta gearbeitet) und Professor Liu Ziwei (Assistentprofessor an der Nanyang Technological University, bekannter Wissenschaftler auf dem Gebiet der Computervision, über 90.000 Zitationen in Google Scholar). Darüber hinaus fungiert Professor Lü Jianqin, Vorsitzender der Lehrstühle der Nanyang Technological University und Vorsitzender der Programmkontrolle von CVPR 2026, als Vorsitzender des Wissenschaftlichen Beirats.

Laut Chen Zhaoxi wird die Intelligenz in den nächsten zehn Jahren die Grenzen des Bildschirms sprengen und in die reale physische Welt gelangen. Allerdings kann die allgemeine physikalische Intelligenz nicht aus den niedrigdimensionalen Internetdaten gewonnen werden, sondern wird aus den Interaktionserfahrungen in der dreidimensionalen Welt erlernt, ähnlich wie ein zweidimensionales Wesen ein dreidimensionales Wesen nicht verstehen kann.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenakquisitionunternehmen oder Hardwareunternehmen zielt Ropedia darauf ab, eine Dateninfrastruktur für die physische Welt im Bereich Robotik und Raumintelligenz aufzubauen. Durch kostengünstige Akquisitionseinrichtungen werden multimodale Signale aus der realen Welt erfasst. In Kombination mit einem selbst entwickelten Raumgrundmodell werden die Rohdaten in Datenschlüsselprodukte umgewandelt, die direkt in den Trainings- und Bewertungsprozess eingehen können.

Wenn die KI von der digitalen Welt in die physische Welt übergeht, ändern sich auch die Anforderungen an die Daten in der Branche. Im Vergleich zu den früheren Datenformaten, die hauptsächlich aus Videos und Bildern bestanden, benötigen die Modelle für Robotik und Raumintelligenz zunehmend hochwertige Daten, die die reale physikalische Skala, den dynamischen Interaktionsprozess, die Beziehung zwischen Menschen und Objekten, die Szenenstruktur und die Aufgaben-Semantik enthalten.

Es gibt jedoch seit langem zwei Probleme bei diesem Typ von Daten: Erstens ist die Akquisitionskosten hoch, da sie normalerweise auf teuren Geräten und komplexer Installation beruht. Zweitens besteht auch nach der Akquisition der Rohsignale noch ein langer Weg bis hin zu strukturierten Daten, die tatsächlich für das Training verwendet werden können.

Deshalb hat Ropedia im technologischen Ansatz einen anderen Weg gewählt als die herkömmlichen Datenunternehmen: Die Akquisitionskapazität wird durch die Algorithmenfähigkeit rückwärts definiert, und die Hardwareanforderungen werden durch die Modellfähigkeit rückwärts gesenkt.

Nach Ansicht von Hong Fangzhou ist der Schlüssel für den zukünftigen Wettbewerb in der Branche nicht, wer mehr Rohmaterialien sammeln kann, sondern wer die reale Welt auf kostengünstigere, effizientere und dem Trainingsziel nähere Weise in datenbasierte Vermögenswerte umwandeln kann, die vom Modell gelernt werden können.

Basierend auf diesem Konzept hat Ropedia das tragbare Kopfsystem HOMIE entwickelt. Dieses System dient als Einstiegspunkt mit leichter Hardware und erfasst multimodale Signale wie menschliche Bewegung, Szenenänderungen und Objektinteraktionen aus der ersten Person. In Kombination mit einem selbst entwickelten 4D-Rekonstruktions- und -Ausrichtungsalgorithmus wird eine dynamische Weltrepräsentation mit realen Skaleninformationen wiederhergestellt. Im Vergleich zu herkömmlichen reinen Videodaten können diese Daten den Interaktionsprozess zwischen Menschen und Umgebung sowie zwischen Menschen und Objekten vollständiger aufbewahren und nähern sich eher der Eingabeform, die für das Lernen und die Bewertung von Robotern erforderlich ist. Derzeit ist dieses Produkt in Serienproduktion und wird in Massen geliefert.

Visualisierung der 4D-Menscherfahrungsdaten von Ropedia (Quelle/Unternehmen)

Nach Ansicht von Hong Fangzhou ist die Hardware nur der Einstiegspunkt. Die echten Wettbewerbsvorteile liegen in der Modell- und Datenpipelinefähigkeit dahinter. Eine stärkere 4D-Rekonstruktions- und strukturierte Anmerkungsfähigkeit bedeutet, dass das Unternehmen kostengünstigere und flexibler einsetzbare Akquisitionseinrichtungen in die reale Welt einsetzen kann. Die kontinuierliche Akkumulation von realen Aufgaben-Daten wiederum verbessert die Modellgenauigkeit, die Ausrichtungsfähigkeit und die Lieferungseffizienz.

Im Vergleich zu einem reinen auf Hardware-Iterationen basierenden Datenakquisitionsmodell macht diese Kombination aus „Gerät + Modell + Datenpipeline“ Ropedia eher zu einem Anbieter von Basisinfrastruktur als zu einem Anbieter von Einzelgeräten.

Matrixdimensionen der Kern-Datenschlüsselprodukte von Ropedia (Quelle/Unternehmen)

Im Bereich der Kommerzialisierung hat Ropedia Nordamerika von Anfang an als einen der Kernmärkte festgelegt. Einerseits gibt es in Nordamerika viele führende Robotikunternehmen, Raumintelligenz-Teams und relevante Forschungsinstitute, die eine frühere und klarere Nachfrage nach hochwertigen Daten aus der physischen Welt haben. Andererseits hat das Unternehmen Singapur als globalen Operationshub gewählt und verfügt über gewisse Vorteile bei der Organisation der Lieferkette, der grenzüberschreitenden Zusammenarbeit, der konformen Lieferung und der internationalen Forschungs- und Entwicklungszusammenarbeit.

Derzeit deckt Ropedia die Kundenbasis von mehr als zehn führenden Unternehmen auf dem Gebiet der eingebetteten Intelligenz und Raumintelligenz in Nordamerika ab. Das Unternehmen hat derzeit ein umfassendes Geschäftsmodell aus „Akquisitionseinrichtung + Datendienst + standardisierte Lieferung“ entwickelt, das sich an Robotik-, Raumintelligenz- und relevante Forschungsgruppen richtet.

Was die zukünftigen Pläne betrifft, hat Ropedia angegeben, dass es kurzfristig die Datenproduktions- und -lieferungspipeline weiter ausbauen und die Vorteile in Bezug auf Qualität, Kosten und Effizienz stärken wird. Mittelfristig zielt es auf die Förderung und Definition von Standards für 4D-Physikdaten ab. Langfristig möchte das Unternehmen ein Dateninfrastrukturnetzwerk rund um die physikalische Intelligenz aufbauen, um mehr Anwendungsfälle in der Robotik, Raumintelligenz und KI in der realen Welt zu bedienen.