YouShi Technology hat eine Serie B2-Finanzierung im Wert von Hunderten von Millionen Yuan abgeschlossen und die Geschäftsfelder von L4-visuellem autonomen Fahren auf humanoide Roboter erweitert, um ein Daten-Flywheel zu schaffen | Exklusivbericht von 36Kr
Nach dem ersten Quartal setzt der Finanzierungsboom im Bereich der Embodied Intelligence (eingebettete Intelligenz) fort.
36Kr hat erfahren, dass das auf L4-Niedriggeschwindigkeits-Selbstfahrtechnik spezialisierte Unternehmen „YouShi Technology“ die Serie B2-Finanzierung in Höhe von mehreren Hundert Millionen Yuan abgeschlossen hat. Diese Runde wurde von Qianhai Ark Capital angeführt, an der mehrere Fonds des Qianhai Mother Fund sowie acht weitere Investmentinstitute wie Kunling Capital und Houtian Capital beteiligt waren.
Bevor diese Finanzierungsrunde stattfand, hatte „YouShi Technology“ bereits sechs Runden an Finanzierungen abgeschlossen:
· Im Juni 2018 erhielt es eine Seed-Runde in Höhe von mehreren Millionen Yuan, die von PNP China angeführt wurde, wobei Beijing HSBC Investment & Financing, Beijing Golden Seed Investment und Shanghai Pingyang Fuhui Investment mitinvestierten.
· Im Juli 2019 erhielt es eine Angel-Runde in Höhe von zehn Millionen Yuan, die von Inno Angel Fund angeführt wurde, wobei Chixing Venture Capital mitinvestierte.
· Im Oktober 2020 erhielt es eine Serie A-Finanzierung in Höhe von mehreren Zehn Millionen Yuan von Global Brain, Inno Angel Fund, Chixing Venture Capital, PNP China und Pingyang Fuhui.
· Im Juli 2022 erhielt es eine Serie A+-Finanzierung in Höhe von mehreren Zehn Millionen Yuan von Haier Capital, JINMAO Capital und Weiyi Capital.
· Im Januar 2023 erhielt es eine Serie A++-Finanzierung in Höhe von mehreren Zehn Millionen Yuan von Lingyi Venture Capital und Houtian Capital.
· Im Juli 2024 schloss es die Serie B1-Finanzierung ab, an der Chixing Venture Capital und Global Brain beteiligt waren, mit einem Betrag im Bereich von mehreren Zehn Millionen Yuan.
„YouShi Technology“ wurde 2018 gegründet und konzentriert sich auf die Realisierung von L4-Selbstfahrtechnik durch Computervision, wodurch die traditionelle mehrstrahlige Lidar-Technologie im Bereich der Niedriggeschwindigkeitsfahrt ersetzt wird. Bisher hat „YouShi Technology“ Tausende von „YouShi-Fahrzeugen“ in Großverkehrsgebieten wie Einkaufszentren, Fußgängerzonen, U-Bahnhöfen und Flughäfen in China und im Ausland eingesetzt, was die Leistung des in 2014 gegründeten ausländischen Marktführers in der Selbstfahrtslieferung, Starship, erreicht hat.
Lin Peisen, CEO von „YouShi Technology“, sagte: „Im Bereich der humanoiden Roboter baut YouShi auf der L4-Selbstfahrtechnik basierend auf Computervision auf und validiert die allgemeine Navigations- und Interaktionsfähigkeit der Roboter in Großverkehrsgebieten, um diese dann auf die Plattform der humanoiden Roboter zu übertragen. Dieser Ansatz ähnelt dem von Tesla, das von der FSD (Full Self-Driving) auf den humanoiden Roboter Optimus ausweitet. Beide setzen auf die Kombination aus 'reiner visueller Wahrnehmungsalgorithmen + echten Daten aus der physischen Welt', um die humanoiden Roboter auf den Weg zur allgemeinen Intelligenz zu bringen.“
„Natürlich gibt es Unterschiede auf der Ebene der mechanischen Steuerung, wenn man von den Fahrzeugen zu den humanoiden Robotern übergeht.“ betonte Lin Peisen. „Das Kernmerkmal von YouShi liegt nicht darin, einen 'zweibeinigen Körper' von Grund auf zu entwickeln, sondern darin, die ausgereiften L4-Visuellen Algorithmen und die Fähigkeit zur Raumwahrnehmung in ein 'soziales Navigationsgehirn' für die eingebetteten Roboter zu verpacken. In einer Zeit, in der die Hardware-Supply-Chain immer reifer wird, ist die Fähigkeit zur Navigation und Interaktion in komplexen Menschenmengen ein wichtiger Schritt für die Realisierung der humanoiden Roboter.“
1. Überwindung der Herausforderungen in unstrukturierten Umgebungen und kostengünstige Drehung des Daten-Rades
Die technischen Herausforderungen in Großverkehrsgebieten unterscheiden sich grundlegend von denen der traditionellen L4-Selbstfahrtechnik auf offenen Straßen.
Die Fahrzeuge in der herkömmlichen Automobilindustrie befinden sich in einer strukturierten Umgebung: Es gibt regelmäßige Fahrstreifenmarkierungen und outdoor RTK. Die Algorithmen können anhand von Massendaten die Fahrstreifen erkennen und mit Hilfe von hochpräzisen Karten und der Fusion mehrerer Sensoren die Positionierung unterstützen. Im Gegensatz dazu ist die Umgebung in Einkaufszentren und anderen Großverkehrsgebieten hochgradig unstrukturiert und stark dynamisch. Es gibt keine Fahrstreifenmarkierungen, die Menschen strömen ununterbrochen hin und her, und es gibt viele Störfaktoren. Um in einer solchen Umgebung Selbstfahrtechnik zu realisieren, muss nicht nur der Algorithmus neu entwickelt werden, sondern auch die Kosten des Lösungsansatzes auf ein Minimum reduziert werden, um die kommerziellen Anforderungen vor Ort zu erfüllen.“
„Die physische Welt ist extrem kostensensitiv. Sowohl bei der Selbstfahrtechnik als auch bei der Embodied Intelligence ist die Kosteneffizienz die Voraussetzung für die Skalierbarkeit.“ betonte Lin Peisen gegenüber 36Kr. „Derzeit ist die Herstellungskosten von autonom betriebenen humanoiden Robotern im Allgemeinen relativ hoch, und die Stückzahl ist nicht mit der von Kraftfahrzeugen vergleichbar. Dies führt dazu, dass die in der physischen Welt gesammelten Daten nicht ausreichen, um die Algorithmen zu trainieren. Die Branche befindet sich in einem Dilemma: Ohne eine gewisse Stückzahl können keine Daten gesammelt werden, ohne Daten kann keine gute Intelligenz entwickelt werden, und ohne gute Intelligenz kann keine Skalierung erreicht werden. Die Embodied Intelligence kann die Route der Kraftfahrzeugindustrie, die das 'Daten-Rad' durch eine große Anzahl von Benutzern dreht, nicht einfach kopieren.“
Basierend auf diesem Grundsatz setzt „YouShi Technology“ auf die kostengünstigen „YouShi-Fahrzeuge“ als Endgeräte, um sie zunächst in Großverkehrsgebieten zu betreiben. Die echten Betriebsdaten, die die Fahrzeuge in der gedrängten Menschenmenge sammeln, füllen die Lücken in der 'hochdynamischen sozialen Daten' und der 'Mensch-Maschine-Interaktionsfähigkeit' der Embodied Intelligence.
Um diese kostengünstige Lösung zu realisieren, hat „YouShi Technology“ sieben Jahre lang an der Technologieentwicklung und der Markterkundung gearbeitet. Im Gegensatz zu anderen Wettbewerbern, die in der Regel mehrstrahlige Lidar-Sensoren verwenden, hat YouShi von Anfang an den Weg der reinen Computervision eingeschlagen – es nutzt Stereokameras zur 3D-Positionierung und -Navigation.
„Wenn man sich auf hochpräzise Karten stützt, kostet die Neuabtastung einer 3D-Karte auf dem Markt etwa 2.000 Yuan pro Kilometer.“ gab ein Ingenieur für Fahrzeuge ohne Fahrer bekannt. Dies ist für Großverkehrsgebiete mit häufig wechselnden Strukturen eine nicht zu tragende verborgene Belastung.
Obwohl die Stereokamerahardware kostengünstig ist, erfordert die Echtzeitgenerierung von 3D-Informationen eine sehr hohe Rechenleistung. Deshalb hat YouShi einen eigenentwickelten Algorithmus entwickelt, der in Umgebungen mit wechselnden Lichtverhältnissen die Kern-3D-Konturen extrahiert und die hochdynamischen Störungen herausfiltert. Dieser Mechanismus stellt sicher, dass die Umgebungsveränderungen keine Auswirkungen auf die Navigation und den Betrieb haben.
2. Nächster Schritt: Humanoiden Roboter in Großverkehrsgebieten
„YouShi Technology hat sich von Anfang an als Robotikunternehmen positioniert. Die sechsrädrigen Fahrzeuge sind ein sehr fokussiertes Produkt. Im nächsten Schritt wird unser Produktportfolio um humanoiden Roboter erweitert, und in Zukunft werden beide in Bezug auf die Anwendungsgebiete und die IP eng verknüpft sein.“ sagte Lin Peisen.
Nach dem Plan sollen die humanoiden Roboter hauptsächlich die Interaktionsfunktionen übernehmen, während die sechsrädrigen Fahrzeuge die Lasten tragen und sich bewegen. Lin Peisen erklärte: „In Großverkehrsgebieten ist eine häufige Mensch-Maschine-Interaktion erforderlich, und die Anforderungen an die Akkulaufzeit sind sehr hoch. Wenn ein humanoider Roboter Waren transportieren würde, würde er sehr viel Strom verbrauchen. Ohne eine Akkulaufzeit von sieben bis acht Stunden oder mehr ist es schwierig, ihn in der realen kommerziellen Betriebsweise einzusetzen.“
Nach Lin Peisens Ansicht gibt es zwei Kernbereiche in der Entwicklung der Embodied Intelligence: Der erste Bereich ist die 'Locomotion' (Bewegungsfähigkeit) und die 'Interaction' (Interaktionsfähigkeit); der zweite Bereich ist die 'Manipulation' (feine Handhabungsfähigkeit).
Er ist der Meinung, dass Roboter, um in die physische Welt einzudringen und mit Menschen zusammenzuleben, zunächst das Problem der 'Koexistenz und Durchfahrt' in komplexen Umgebungen lösen müssen – können sie die Absichten der Menschen genau vorhersagen? Können sie Befehle verstehen? Können sie ausweichen? Und dies ist der Vorsprung der „YouShi-Fahrzeuge“. Sie bewegen sich täglich in überfüllten Einkaufszentren und anderen Umgebungen mit hohem Lärmpegel und sammeln so eine riesige Menge an Daten zur Mensch-Roboter-Koexistenz. Dadurch können sie die 'soziale Navigationsfähigkeit' trainieren, die den Robotern die Fähigkeit gibt, Absichten vorauszusehen, sich in die Ordnung einzufügen und angemessen zu interagieren.
„Obwohl die physischen Träger der Fahrzeuge und der humanoiden Roboter unterschiedlich sind, sind das 'soziale Navigationsgehirn' und das 'Raumwahrnehmungsmodell' für die Bewältigung komplexer Menschenmengen ähnlich.“ wies Lin Peisen darauf hin. „Dies kann zunächst die Probleme im ersten Bereich der Bewegung und Interaktion lösen. Mit der technologischen Entwicklung können wir dann langsam die feine Handhabungsfähigkeit im zweiten Bereich verbessern.“
3. Selbstfinanzierte Datenerfassung: Geschlossener kommerzieller Kreis vor Ort
Abgesehen von der Wiederverwendung der visuellen Algorithmen hat „YouShi Technology“ das Kernproblem der Embodied Intelligence-Branche, die 'hohen Kosten der Datenerfassung', durch die häufigen kommerziellen Anwendungen vor Ort gelöst – die kommerzielle Wertschöpfung bezahlt für die Datenerfassung, sodass die Roboter für die B-Kunden Gewinne erzielen und gleichzeitig kontinuierlich Daten für die AI-Trainings liefern.
In Großverkehrsgebieten hat YouShi über mehrere Jahre hinweg den Bereich der Selbstfinanzierung entwickelt: Die „YouShi-Fahrzeuge“ sind nicht nur einfache physische Bewegungsträger, sondern auch bewegliche kommerzielle intelligente Endgeräte (AI Agenten), die mit Hilfe von visuellen Algorithmen aktiv Gebiete mit hoher Menschendichte suchen und den Kunden vor Ort dynamische Präsentationen, mobile Produkt-Erlebnisse und die Verteilung von offline-Traffic bieten können.
Dieses aktive Interaktionsmodell löst das Problem der traditionellen kommerziellen Kundenakquise, indem es die öffentlichen Verkehrsdaten in private Verkehrsdaten umwandelt. Dank der quantifizierbaren kommerziellen Rücklagen werden die Fahrzeuge zu Infrastrukturkomponenten, die die Kundenakquise-Kosten für die Kunden erheblich senken.
Heute bilden Tausende von Endgeräten, die mit hoher Frequenz betrieben werden, ein sich selbst finanzierendes monetarisierendes Netzwerk und auch eine ständig aktualisierende Welt-Datenbank. Die Fahrzeuge sammeln in der häufigen kommerziellen Interaktion mit der Menschenmenge eine riesige Menge an multimodalen Daten und dynamischen Rauminformationen.
Der Projektinvestitionsverantwortliche von Qianhai Ark Capital, der Investor dieser Runde, sagte: „Die Reproduktion von AGI in der physischen Welt ist ein Spiel für Mutige. YouShi Technology hat durch technologische Innovation eine kostengünstige und hochpräzise L4-Selbstfahrtechnik-Lösung entwickelt und die Vorteile der selbst entwickelten Lösung genutzt, um den Markt der offline-Großverkehrsgebiete mit hoher Dynamik zu erschließen. Während es das Geschäftsmodell schnell durchläuft und einen geschlossenen Kreis bildet, baut es schrittweise eine Skaleneffekt und eine Datenbarriere in der physischen Welt auf. Dieses Projekt ist ein wichtiger Baustein in der Vertikalen 'AI + physischer Intelligenzträger' der Qianhai Ark Capital-Fondsgruppe.“
Es ist bekannt, dass die Mittel dieser Runde hauptsächlich für die skalierbare Übertragung der L4-Selbstfahrtechnik auf die Embodied Intelligence, die netzartige Implementierung von kommerziellen Endgeräten mit allgemeiner visueller Technologie sowie die Forschung und Entwicklung und die Markterweiterung von multimodalen AI Agenten und großem Generative-Aktion-Modell verwendet werden.