Mit der gemeinsamen Investition eines Automobilherstellers aus Nordchina hat Qingzhou erneut 100 Millionen US-Dollar in die Finanzierung gebracht und setzt auf Weltmodelle | Exklusivbericht von 36Kr

Das Bild zeigt QCraft.

Text | Xiao Man

Redaktion | Li Qin

36Kr hat erfahren, dass QCraft (im Folgenden einfach als "QCraft" bezeichnet) eine neue Runde von Serie-D-Finanzierungen in Höhe von 100 Millionen US-Dollar abgeschlossen hat. Diese Runde von Finanzierungen wurde von einem führenden chinesischen Automobilhersteller, der Ningbo Ninghai Xingtaihe-Fonds, der Liangxi Science and Technology Innovation Industry Mother Fund (verwaltet von Bohua Capital), Huade Science and Technology Innovation, einem führenden Automobil-Elektronikbauteilhersteller und anderen wichtigen Industriepartnern sowie Investmentinstituten gemeinsam finanziert.

Das neu aufgekommene Kapital wird hauptsächlich in zwei Richtungen eingesetzt: Erstens wird die Forschung und Entwicklung von fortschrittlichen physikalischen KI-Technologien wie "Weltmodell + Verstärkungslernen" verstärkt; zweitens wird der Aufbau des Personals gestärkt, um strategische Kräfte für die langfristige Entwicklung des Unternehmens aufzubauen.

QCraft wurde Anfang 2019 gegründet und ist ein chinesisches Unternehmen, das sich seit Beginn auf L4-fähige Fahrerlose Automatisierung und intelligente Fahrerassistenzsysteme für Pkw konzentriert. Die Kernmitglieder seines Teams stammen aus internationalen Technologieunternehmen wie Google Waymo, Tesla, Nvidia und Facebook. Die Forschung und Entwicklungsmitarbeiter machen bis zu 80 % der Gesamtzahl der Mitarbeiter aus.

QCraft richtet seine strategische Schwerpunkte stärker auf L4 und allgemeine physikalische KI aus

"Autonomes Fahren ist der beste Zugangspunkt zu physikalischer KI", sagte Dr. Yu Qian, Mitbegründer, Vorsitzender und CEO von QCraft.

Nach Ansicht von QCraft, wenn Fahrerlose Automatisierung wirklich Realität wird, bedeutet dies, dass ihr Wert nicht nur auf ein intelligentes System beschränkt ist, das nur fahren kann, sondern dass es sich zu einer allgemeinen Intelligenz für die gesamte physische Welt entwickeln wird.

QCraft hat die intelligente Evolution der Technologie des autonomen Fahrens in drei Phasen unterteilt:

Die erste Phase ist die Phase des "Maschinenwissens", die von einer modularen Architektur dominiert wird. Dabei werden Module wie "Wahrnehmung - Lokalisierung - Planung - Entscheidung - Steuerung" eingesetzt. Obwohl die Wahrnehmungsfähigkeit stark verbessert wurde, ist die Generalisierungsfähigkeit des Systems jedoch relativ schwach.

Die zweite Phase ist die Phase des "menschenähnlichen Wissens", die von einer End-to-End-Architektur dominiert wird. Hier wird die Datentreibertechnik als Kern betont. Die Wahrnehmung, Planung und Entscheidung werden schrittweise modelliert, um eine einstufige End-to-End-Struktur zu bilden. Das Fahrverhalten nähert sich dem eines Menschen.

Schließlich, nachdem die End-to-End-Architektur zur Branchenkonvention geworden ist, ermöglicht die Einführung des VLA-Modells und des Weltmodells es dem System, physikalische Gesetze, menschliche Absichten und Erfahrungswissen tief zu verstehen. Getrieben von realen und generierten Daten kann die Sicherheit zehnmal höher sein als die eines menschlichen Fahrers.

QCraft geht davon aus, dass das Jahr 2026 den Beginn eines neuen Zehnjahres-Zyklus für die Zukunft der Fahrerlose Automatisierung markieren wird. QCraft richtet seine strategischen Schwerpunkte stärker auf L4-Fahrerlose Automatisierung und allgemeine physikalische KI aus und beschleunigt die internationale Expansion. Gleichzeitig wird die Forschung und Entwicklung der Technologie "Weltmodell + Verstärkungslernen" intensiviert, um die Zukunft technologisch anzutreiben und mutig in Richtung allgemeiner physikalischer KI voranzuschreiten.

Der Produktentwicklungspfad von QCraft wird auch zunehmend klar. QCraft plant, 2026 die All-Szenario-Stadt-NOA-Technologie auf Volksfahrzeuge im Preissegment von 100.000 Yuan auszuweiten; die erste Massenproduktion von Robovan und die kleine-Skala-Versuchsdurchführung von Robotaxi zu fördern. 2027 plant QCraft, die Massenproduktion von Fahrzeugen mit NOA auf über 3 Millionen Einheiten zu steigern, die Massenproduktion von Robovan auf Zehntausende von Einheiten zu bringen und die Massenproduktion von Robotaxi zu realisieren.

QCraft hat bereits eine Million Fahrzeuge ausgeliefert

In den letzten sieben Jahren hat QCraft eine Entwicklungsstrategie von "zweisträngiger Entwicklung" von L2++ und L4 verfolgt.

Seit der Einrichtung der L2++-Strategie Ende 2021 hat die Anzahl der Fahrzeuge, die mit QCrafts intelligentem Fahrerassistenzsystem "Chengfeng" ausgestattet sind, die 1 Million Einheiten markiert. Die Daten zeigen, dass QCraft knapp drei Jahre benötigte, um die ersten 500.000 Fahrzeuge auszuliefern, während es nur acht Monate dauerte, von 500.000 auf 1 Million Einheiten zu kommen. Die Wachstumsrate ist offensichtlich.

Derzeit hat QCraft Kooperationen mit fast 10 führenden Automobilherstellern wie Li Auto, Chery, GAC, Geely und SAIC geschlossen, die fast 30 Fahrzeugmodelle betreffen. Es wird erwartet, dass bis 2026 die Anzahl der kooperierenden Fahrzeugmodelle auf über 50 steigen wird und die meisten davon standardmäßig über die Stadt-NOA-Funktion verfügen werden.

Im Bereich L4 hat QCraft mit einem neuen Paradigma von "Massenproduktion gleich Betrieb" den marktlichen Einsatz in der fahrerlosen Logistik begonnen. Die betreffenden Fahrzeuge sind bereits in Städten wie Jinhua, Wuhu und Ningbo im kommerziellen Betrieb.

QCraft ist der Ansicht, dass L2 und L4 Produkte sind, aber die zugrunde liegende technische Logik ist hochgradig übereinstimmend. Ein großes Daten-Closed-Loop-System, das von L2 und L4 angetrieben wird, ist die optimale Lösung für die Fahrerlose Automatisierung.

Deshalb teilt QCraft von der Technologie bis zum Produkt die gesamte Architektur mit einer gemeinsamen technischen Basis - der von KI angetriebenen "Superfabrik für autonomes Fahren".

Der Vorteil davon ist, dass die Massenproduktionsdaten von L2++ direkt für das Training von L4-Produkten verwendet werden können und umgekehrt, wodurch der Wert der Daten maximiert wird. Darüber hinaus können alle Produkte auf der Grundlage einer einheitlichen technischen Basis die gleiche Fahrfähigkeit haben, und es ist nicht erforderlich, für verschiedene Produktformen wiederholt zu entwickeln, wodurch die technologische Iteration beschleunigt wird.

Darüber hinaus hat QCraft die Konzeption und Entwicklung eines neuen Modells begonnen und die Vorteile von VLA und Weltmodell in eine End-to-End-Architektur integriert.

Mit der Einzahlung von 100 Millionen US-Dollar an neuen Finanzierungen und der Akkumulation von Massenproduktionsdaten von einer Million Fahrzeugen plant QCraft, durch eine technologische Umstrukturierung den Versuch zu unternehmen, das autonome Fahren in ein breiteres Feld der allgemeinen physikalischen KI zu bringen.