Weilai Qiusuo hat eine Angel-Runde-Finanzierung im Millionenbereich in Yuan abgeschlossen, um die Implementierung von AIOS in Szenarien für einfache Mobiltelefone und Roboter voranzutreiben.

Das AI-native Betriebssystemunternehmen Future Quest hat kürzlich eine Angel-Runde-Finanzierung im Millionenbereich in chinesischen Yuan abgeschlossen. Die Finanzierung dieser Runde wird hauptsächlich für die Erweiterung des Teams, die Produktentwicklung und die kommerzielle Umsetzung verwendet, um die skalierte Implementierung seines persönlichen mobilen AI-Betriebssystems PMAOS (Personal Mobile AI Operating System) in intelligenten Hardware- und IoT-Szenarien weiter voranzutreiben.

Future Quest konzentriert sich auf die Entwicklung und Umsetzung von persönlichen mobilen AI-Betriebssystemen und bietet für Funktionshandys, Desktop-Roboter und verschiedene Arten von intelligenter Hardware schnell einsetzbare AI-Sprache- und Bewegungslösungen an. Das Kernproblem, das das Unternehmen lösen möchte, besteht darin, dass mehr Endgeräte unter der Bedingung kontrollierbarer Hardwarekosten und begrenzter Plattformressourcen über nutzbare Sprachinteraktion, kontinuierliche Dienstleistungen und die Fähigkeit zur Erweiterung in verschiedenen Szenarien verfügen.

Derzeit stehen die AI-Hardwarebranche mehreren realen Schwierigkeiten gegenüber: Erstens ist die Fragmentierung der Hardwareplattformen offensichtlich, und die Anpassungskosten zwischen verschiedenen Chips, Modulen und Geräteformen sind relativ hoch. Zweitens ist die Periode von der Funktionsprüfung bis zur Massenproduktion und Lieferung relativ lang, und die Effizienz der AI-Umstellung von Produkten ist unzureichend. Drittens möchten zwar viele Hersteller AI-Fähigkeiten einführen, aber aufgrund von Kosten, Energieverbrauch und der Komplexität der Hardware-Software-Koordination gibt es nicht viele Projekte, die tatsächlich eine skalierte Implementierung erreichen können.

Der Ansatz von Future Quest liegt auf der Betriebssystemebene. Das Unternehmen sieht sich nicht als Anbieter einzelner AI-Anwendungen, sondern möchte die Hardwarehersteller auf der Systemebene bei der Einbringung von AI-Fähigkeiten unterstützen. Genauer gesagt kann seine Lösung es Endgeräten bereits ermöglichen, Sprachinteraktion und Benutzererkennung durchzuführen und in Roboterszenarien zusätzlich die Steuerung von Servomotoren und die Ausführung von Bewegungen zu realisieren. Mit anderen Worten möchte Future Quest für Endgeräte wie Funktionshandys und Desktop-Roboter ein Betriebssystemlösung bieten, die eher einer "Basisfähigkeitsplattform" entspricht, anstatt nur auf der Anwendungs-Ebene verbleibende Sprachassistenten oder einzelne Funktionsmodule.

In Bezug auf die Lieferungseffizienz hat Future Quest angegeben, dass neue Roboter und intelligente Hardware, nachdem sie in sein System integriert wurden, in der Regel innerhalb von etwa 45 Tagen über grundlegende Bewegungs- und Interaktionsfähigkeiten verfügen. Diese Periode ist für Roboter- und intelligente Endgerätehersteller von praktischer Attraktivität: In einem Markt mit häufigen Neuprodukt-Iterationen und kurzen Zeitfenstern verkürzt die Verkürzung der Zeit von der Anpassung bis zum darstellbaren und lieferbaren Zustand oft direkt die Effizienz des Projektfortschritts und die Entscheidungsgeschwindigkeit der Kunden.

In Bezug auf den kommerziellen Fortschritt hat das Unternehmen derzeit mit den relevanten Partnern Lieferaufträge von einer Million Geräten pro Monat unterzeichnet, was bedeutet, dass seine Lösung nicht mehr auf der Konzeptprüfungsphase verbleibt, sondern in einen klareren Rhythmus der skalierten Lieferung eintritt. Betrachtet man die beiden Richtungen Funktionshandy und Roboter, hat Future Quest nicht einen einzigen Nischenmarkt gewählt, sondern Endgerätetypen, die über eine gewisse Basis an Auslieferungen und anhaltende Nachfrage verfügen, was auch eine praktische Grundlage für die spätere Erweiterung der System-Installationsmenge und des Ökosystem-Zusammenarbeitsspektrums bietet.

Im Hinblick auf das Team verfügen die Kernmitglieder von Future Quest über Erfahrungen in Betriebssystemen, Chips, eingebetteten Systemen, AI-Technologien, Hardware-Industrialisierung und Markterweiterung. Der CEO des Unternehmens hat einen Hintergrund von Tsinghua-Universität und Berkeley, war als Ingenieur bei IBM tätig und verfügt über internationale Entwicklungs-Erfahrung. Der Gründer und COO haben Erfahrungen in Handy-Betriebssystemen, Sensoren, Anwendungsverteilung und kontinuierlichem Unternehmertum. Der CTO hat Kenntnisse in Chip-Design, eingebetteten Systemen, IoT und multimodaler AI. Die Kernteammitglieder stammen von Harvard, der Universität von Pennsylvania, der Hongkong University of Science and Technology usw. Der wissenschaftliche Berater ist ein Mitglied der US National Academy of Engineering und ein Professor an der Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Stanford University, der bei der technischen Umsetzung von Roboterkontrollsystemen technische Beratung gibt. Für ein Unternehmen, das gleichzeitig System, Hardware, Lieferung und Kundenumsetzung verbinden muss, ist diese komplexe Teamstruktur eine wichtige Stütze für die Durchführung komplexer Projektarbeiten. Neben der Betriebssystemfähigkeit entwickelt Future Quest auch eine Roboter-Programmierplattform.

Das Unternehmen hat bekannt gegeben, dass zukünftige Roboter über ihren eigenen Compiler verfügen werden, um die Schwelle für die Entwicklung und Implementierung von Robotern weiter zu senken. Gemäß diesem Konzept möchte Future Quest nicht nur ein AI-Betriebssystem schaffen, das verschiedene Hardware kompatibel macht, sondern eine Infrastruktur, die System, Interaktion, Steuerung und Entwicklungswerkzeugketten abdeckt, um den Partnern zu helfen, mit geringeren Kosten in die AI-Phase von Robotern und intelligenter Hardware einzutreten. Die Investoren sehen das Kernpotential von Future Quest darin, dass es versucht, die Grundfähigkeiten von AI-Hardware auf der Betriebssystemebene aufzubauen und bereits in Bezug auf Lieferperiode, Produktfähigkeit und Auftragsfortschritt gewisse Umsetzungssignale gezeigt hat. Im Vergleich zur Innovation einzelner Funktionen ist die Lösung auf Systemebene zwar schwieriger in der Entwicklung und dauert länger, aber sobald sie in die Massenproduktion und die skalierten Replikation eintritt, bildet sie oft leichter eine langfristige Marktbremse. Future Quest hat angegeben, dass das Unternehmen weiterhin das Ziel verfolgen wird, "AI einfacher in reale Endgeräteszenarien zu bringen", ständig seine Produkte und Lieferfähigkeiten verbessern und den Partnern zuverlässige, effiziente und skalierbar replizierbare AI-Lösungen bieten wird.