Wu Xiaqing, ein ehemaliger NVIDIA-Manager, gründete ein Roboter-Daten-Dienstleistungsunternehmen. Calder zielt auf die Weltmodell-Basis.

Am 10. April hat die Plattform "Dianchang" exklusiv erfahren, dass James Wu, der ehemalige Vizepräsident und Geschäftsführer der DRIVE Sim & DeepMap - Geschäftseinheit bei NVIDIA, eine neue Unternehmensgründung gestartet hat. Das Projekt heißt "Calder" und zielt auf den Bereich der datenbasierten Dienstleistungen für Embodied Intelligence (eingebettete Intelligenz) ab.

Dies ist auch ein zentrales Thema im Kontext von Raumintelligenz, Embodied Intelligence und Weltmodellen. Der Mangel an hochwertigen Trainingsdaten ist bereits die Schlüsselbarriere für die Entwicklung der Embodied - Intelligenz - Branche geworden. Die Erfassung und Nutzung von hochwertigen Daten sind ebenfalls zu einem beliebten Forschungsgebiet in der Branche geworden.

Es ist erwähnenswert, dass das Logo von Calder aus einem Werk des Bildhauers Alexander Calder stammt. Alexander Calder wird als "Pionier der mobilen Skulptur" gefeiert und ist für seinen Stil bekannt, der Bewegung und Umweltinteraktion miteinander vereint.

Derzeit gibt es auf der offiziellen Website von Calder nur ein einfaches Slogan: "The Foundation of Spatial Intelligence" (Die Grundlage der Raumintelligenz) und eine kurze Anmerkung: "Derzeit arbeiten wir mit einer kleinen Anzahl von Labors und Robotikteams zusammen." Weitere Informationen werden noch freigegeben.

Ein Unternehmer aus dem relevanten Bereich hat "Dianchang" mitgeteilt, dass Calder derzeit aktiv Mitarbeiter sucht.

Wir haben Calder um Bestätigung der relevanten Informationen gebeten, bis zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Nachricht haben wir keine Antwort erhalten.

Der nächste Schritt eines "Veteranen" der chinesischen Kartographie: Vom autonomen Fahren zur Raumdatennutzung

Nach James Wus Linkedin - Profil endete seine Tätigkeit bei NVIDIA im Dezember 2025. Calder wird der neueste Schritt nach seinem Ausscheiden aus NVIDIA sein.

Im Jahr 2016 gründete James Wu das Unternehmen DeepMap für hochpräzise Karten. Das Unternehmen erhielt Investitionen von NVIDIA und wurde 2021 von NVIDIA übernommen. James Wu übernahm daraufhin die Position des Vizepräsidenten und Geschäftsführers der DRIVE Sim & DeepMap - Geschäftseinheit bei NVIDIA und verließ das Unternehmen Ende 2025.

Damals sah NVIDIA in James Wu das Know - how, das er auf dem Markt für hochpräzise Karten angesammelt hatte.

James Wus Arbeitserfahrung, Bild/Linkedin

Laut öffentlichen Informationen wurde James Wu direkt in die Fakultät für Informatik der Tianjin University aufgenommen und absolvierte anschließend seinen Doktor an der University of Alabama at Birmingham in den USA.

Ab 2006 arbeitete James Wu nacheinander bei Google, Apple, dem persönlichen Cloud - Speicherunternehmen Upthere und dem amerikanischen Forschungsinstitut von Baidu. In dieser Zeit war er tief in die Schlüsselprozesse der Digitalkartendienste dieser großen Unternehmen involviert und miterlebte die Entwicklung von Google Earth, Google Maps, Apple Maps und Baidus autonomem Fahren.

Im Jahr 2016 gründete James Wu DeepMap, das ebenfalls auf diesen Bereich abzielte. Es baute eine Plattform für hochauflösende Karten für hochautomatisiertes Fahrverhalten und intelligente Städte auf. Das Unternehmen erhielt Investitionen von Unternehmen wie Jinshajiang Venture Capital, a16z und NVIDIA und gewann schnell Kunden wie Ford, Honda, SAIC und Bosch.

Im Jahr 2021 hieß es in der Ankündigung von NVIDIAs Übernahme von DeepMap: "Die Technologie von DeepMap wird die Kartierungs - und Positionsbestimmungsfunktionen auf NVIDIA DRIVE verbessern und sicherstellen, dass selbstfahrende Autos immer genau wissen, wo sie sich befinden und wohin sie gehen." NVIDIA DRIVE ist die Full - Stack - Lösung von NVIDIA für selbstfahrende Fahrzeuge (AV) und ein wichtiges Instrument für NVIDIAs Beteiligung am Markt für intelligentes Fahren.

James Wus neues Startup - Projekt Calder zielt auf die Raumdatendienstleistung ab und hat ein anderes Zielmarktsegment als DeepMap. Unabhängig davon, ob es sich um Raumintelligenz, autonomes Fahren oder digitale Karten handelt, sind alle Bereiche stark von der Erfassung, Nutzung und Bereitstellung von hochwertigen Daten abhängig.

Daten werden zum Schlüsselpunkt im Wettbewerb um Embodied Intelligence, der Markt erlebt mehrere Finanzierungen

Raumintelligenz ist ein von Fei - Fei Li, einer angesehenen Künstliche - Intelligenz - Forscherin, der ersten Sequoia - Lehrstuhlerin an der Stanford University und einer Mitgliedin der National Academy of Engineering, in den letzten Jahren eingeführtes und definiertes Konzept.

Fei - Fei Li definiert Raumintelligenz (Spatial Intelligence) als die Fähigkeit von Maschinen, in der dreidimensionalen physischen Welt zu verstehen, zu schließen, zu erfassen und zu handeln. Der technische Weg zur Realisierung der Raumintelligenz besteht darin, Weltmodelle (World Models) mit generativen, multimodalen und interaktiven Eigenschaften zu schaffen.

Dies ist der nächste Gipfel in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz nach den Large Language Models (LLMs). Die von ihr gegründete World Labs ist ebenfalls in dieses Feld involviert.

Im Gegensatz zu den Large Language Models, die sich auf Jahrzehnte an Sprachdaten aus dem Internet für das Training stützen können, steht die Raumintelligenz vor einer Datenlücke.

Bei einem Interview mit "TMTpost" Ende 2025 erwähnte Fei - Fei Li auch die Schwierigkeiten bei der Datenerfassung im Bereich der Robotik: "Die Forschung in der Robotik befindet sich noch in der Anfangsphase, es fehlen wirklich Daten... Es gibt im Wesentlichen keine kommerziellen Anwendungsfälle, insbesondere in der täglichen Nutzung. Deshalb ist es schwierig, Daten zu sammeln."

Im Allgemeinen ist der Mangel an hochwertigen Daten in der Branche ein gewisser Konsens.

Beispielsweise hat Xingxing Wang, der Gründer von Unitree Robotics, auf der NVIDIA GTC 2026, einer Branchenveranstaltung, darauf hingewiesen, dass "die Abhängigkeit von echten Roboter - Daten und der Mangel an realen Roboter - Daten" einer der drei Hauptschwierigkeiten bei der Entwicklung der Embodied - Intelligenz - Branche ist.

Unter diesen Umständen tauchen immer mehr neue Projekte auf, die sich auf die Lösung der Datenbarrieren konzentrieren, und viele von ihnen haben Kapitalunterstützung erhalten.

Am 16. März kündigte JD.com offiziell an, um die gesunde und schnelle Entwicklung der Branche zu fördern, auf der Grundlage seiner Kernkompetenzen in der Super - Supply - Chain sowie einer Vielzahl von realen Geschäftsszenarien in den Bereichen Einzelhandel, Logistik, Gesundheit, Industrie, Lieferdienst und Haushaltsdienstleistungen das weltweit größte und am umfassendstenste Datenerfassungszentrum für Embodied Intelligence aufzubauen. Innerhalb von zwei Jahren sollen mehr als 10 Millionen Stunden an hochwertigen Daten gesammelt werden, um die Embodied - Intelligenz - Branche von der Algorithmus - Simulation in eine neue Phase der Real - Daten - Steuerung zu bringen.

Im selben Monat kündigte der Anbieter von Dateninfrastruktur - Dienstleistungen "Ropedia" die erfolgreiche Durchführung einer Seed - Runde in Höhe von mehreren Millionen US - Dollar an. Das Unternehmen wurde 2025 gegründet und ist darauf spezialisiert, neue Generationen von Datenerfassung und Lösungen für die Bereiche Robotik, Raumintelligenz und physikalische Intelligenz bereitzustellen.

Am 7. April kündigte Qianxun Intelligence die Abschluss einer neuen Finanzierungsrunde von 1 Milliarde Yuan an, die von Shunwei Capital und Yunfeng Capital gemeinsam geleitet wurde. Laut offiziellen Informationen hat Qianxun Intelligence seine tragbare Datenerfassungsausrüstung bereits auf die 5. Generation verbessert, wodurch die Erfassungskosten auf ein Zehntel der herkömmlichen Methode gesenkt werden können.

All dies ist nur ein Auszug aus dem Markt. Laut einer Marktstudie von QYResearch betrug der weltweite Markt für Datenerfassungswerke für Embodied Intelligence im Jahr 2024 etwa 753 Millionen US - Dollar. Es wird geschätzt, dass er bis 2031 auf 6,752 Milliarden US - Dollar ansteigen wird, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum (CAGR) von 36,8 % zwischen 2025 und 2031 entspricht.

Wenn "Daten" der Schlüsselpunkt für die maximale Intelligenz von Robotern werden, fließen Talent und Kapital in den Markt immer schneller ein. Für die Akteure in der Embodied - Intelligenz - Branche wird es entscheidend sein, in diesem Zeitfenster der Branchenexplosion genügend Daten zu erfassen und zu nutzen.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat - Account "Dianchang". Autor: Dong Wenshu. Veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.