Er erhielt eine Investition im Millionenbereich von Professor Gao Bingqiang und seinem zugehörigen Gao Feng Patient Capital. Der seit 2004 unternehmerisch tätige Gründer erschließt das Gebiet der kollaborativen Robotercluster ausgehend von intelligenten Mobilitätslösungen.

Laut Hard Krypton hat die Hangzhou Langji Intelligent Technology Co., Ltd. (im Folgenden als „Langji Intelligence“ bezeichnet) kürzlich die Angel-Runde der Finanzierung abgeschlossen, wobei der Finanzierungsbetrag in der Größenordnung von zehn Millionen liegt. Diese Runde der Finanzierung wurde von Professor Gao Bingqiang und seinem zugehörigen Gaofeng Patience Fund investiert, Xingchen Capital fungierte als Finanzberater. Die Mittel werden hauptsächlich für die Forschung und Entwicklung der nächsten Generation intelligenter mobiler Geräte, die Iteration von Roboter-Kooperationssystemen, den Aufbau von Lieferketten und Serienfertigungskapazitäten sowie die Erweiterung des Kernteams verwendet.

Die Innovationsphilosophie des „Genie-Jugendlichen“

Der Gaofeng Patience Fund von Professor Gao Bingqiang ist bekannt für seine Investitionen im Bereich der harten Technologie. Seine Investitionsmerkmale sind Investitionen in frühe und kleine Phasen, tiefe Begleitung und Fokussierung auf die Branche.

Die finanzierte Langji Intelligence ist ein junges Unternehmen, das im Jahr 2024 gegründet wurde. Aber ihr Gründer hat bereits in seiner Mittelschulzeit die Aufmerksamkeit der Technologie- und Innovationskreise auf sich gezogen.

Shi Muelang, der zur Generation Z gehört, ist eine Person, die seit seiner Kindheit ein Talent für Erfindungen und Innovationen hat. Von der Grundschule bis zur Mittelschule hat er an Drohnen herumgebastelt, Satellitenfunkempfänger gebaut und sogar mikrokosmische chemische Raketen ausprobiert, wobei er Dutzende von Projekten nacheinander durchgeführt hat. Diese Erfahrungen sind nicht nur interessierte Experimente in seiner Jugend, sondern haben während des langjährigen praktischen Arbeitens allmählich sein umfassendes Verständnis für Elektronik, Maschinenbau, Software und Steuerungssysteme geformt.

All dies hat ihm den Ruf als „Genie-Jugendlicher“ eingebracht. Er hat sowohl Ideen als auch starke Fähigkeiten zur Umsetzung in die Praxis. Diese Eigenschaft hat ihn schließlich zum Unternehmertum geführt und ihm die Gelegenheit beschert.

In der ersten Klasse der Oberstufe erhielt Shi Muelang die Möglichkeit, in großen Unternehmen wie iFLYTEK zu praktizieren und sich auszutauschen. Während seiner Oberstufenzeit gewann er mit dem „intelligenten Fahrsystem und Steueralgorithmus für selbstbalancierende Fahrräder“ den Computer-Preis für herausragende Leistungen im globalen Finale des Qiu Chengtung Wissenschaftspreises für Mittelschüler und den ersten Preis im chinesischen Bereich. Nach dem Gewinn des Preises blieb Shi Muelang nicht auf dieser Überprüfungsplattform stehen, sondern begann darüber nachzudenken, wie dieses System auf mobilen Geräten angewendet werden kann, die realer, komplexer und technisch anspruchsvoller sind. Anschließend verbrachte er ein Jahr damit, kontinuierlich ein System für selbstfahrende Fortbewegungsmittel aufzubauen, das auf einem rein visuellen Konzept basiert und die Kernmodule wie Wahrnehmung, Lokalisierung, Planung und Steuerung abdeckt. Genau diese kontinuierliche Erkundung in dieser Richtung hat ihm die Unterstützung des Zhen Summer Gründungsstipendiums von ZhenFund eingebracht, was eine frühzeitige Garantie für seine weitere Forschung und Entwicklung in den Bereichen intelligentes Fahren und Roboter darstellt. Als Shi Muelang sein Unternehmen gründete, wurde ZhenFund sofort Aktionär der Angel-Runde von Langji.

Aber Shi Muelang ist nicht der Typ von „Genie-Jugendlichem“, der nur bei Inspirationen bleibt. Seine Besonderheit besteht nicht nur darin, phantasievolle Ideen zu haben, sondern darin, diese Ideen immer weiter zu zerlegen und schließlich zu etwas zu machen, das in der realen Welt „berührbar“ ist.

In der sechsten Klasse der Grundschule war er von dem Roboter BB-8 aus dem Film *Star Wars* fasziniert und versuchte, ihn selbst nachzubauen. Shi Muelang erklärte später: „Im strengen Sinne ist das der erste Roboter, den ich gebaut habe.“ Was BB-8 ihn anzog, war nicht nur das niedliche oder science-fictionartige Aussehen, sondern dass hinter einem kleinen Roboter ein hochgradig kohärentes System existiert, das in komplexen Umgebungen kontinuierlich betrieben werden kann. Er hat die Lebenskraft in diesem System gesehen.

„(System-)Ingenieurwesen ist keine kalte Anhäufung. Es kann sowohl Ordnung schaffen als auch das Schicksal bestimmen.“ Mit einer sehr geekenhaften Sprache beschrieb er seine Innovationsphilosophie.

Die rationale Spannung eines vollständigen Systems hat den jugendlichen Shi Muelang angezogen, sodass er sich schon zu Beginn seiner Entwicklung der Schaffung von Robotersystemen widmet, die „direkt auf die reale Welt einwirken“, und seine Forschung und Entwicklung hat von Natur aus eine sehr hohe Fokussierung und Konsistenz.

Die selbstbalancierenden Fahrräder und selbstfahrenden Rollstuhl-Fortbewegungsmittel aus seiner Oberstufenzeit haben nach und nach die spätere technische Linie von Shi Muelang begründet: Einerseits begann er, die Bewegungssteuerung, Stabilität und Sicherheitsgrenzen von Robotern verschiedener Formen tiefgehend zu verstehen; andererseits wählte er kontinuierlich visuell dominierte Wahrnehmungskonzepte, um zu erforschen, wie Geräte in der realen Welt einen geschlossenen Regelkreis vollenden können.

Von „Personentransport“ zu „Aufgabentransport“

Die schrittweise Erkundung spiegelt die Innovationsrichtung wider, die Shi Muelang verfolgt, und hat auch die Grundlage für die Einführung des Mini-Pickups Kago im Jahr 2025 gelegt. Dies ist das erste kommerzielle Versuchsprodukt von Langji.

Es ist ein batteriebetriebenes intelligentes Fortbewegungsmittel, das von den in den USA verbreiteten Waggons und Scootern inspiriert ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen Scootern, die nur Personen transportieren können, und Waggons, die nur Güter transportieren können, verfügt Kago sowohl über die Fähigkeit zum Personen- als auch zum Gütertransport, wobei seine Funktionen zwischen „Gehen“ und „Autofahren“ liegen. Durch visuelle Wahrnehmung und intelligente Steuerung kann Kago auch Fähigkeiten wie Folgen und Fahrassistenz realisieren.

Ende 2025 führte Langji Intelligence einen einmonatigen Crowdfunding für Kago auf einer Crowdfunding-Plattform durch, um dies als eine echte Marktüberprüfung vor der groß angelegten Kommerzialisierung des Produkts zu nutzen. Nach den vorherigen Plänen begann das Produkt im zweiten Quartal dieses Jahres mit der chargenweisen Auslieferung und nahm anschließend über eine selbst aufgebaute unabhängige Website kontinuierliche Bestellungen und Nutzerfeedback entgegen.

Die Einführung und der Verkauf von Kago haben bestätigt, dass Langji bereits über die Fähigkeit zur Serienproduktion und Auslieferung von Produkten verfügt. Dass Langji diesen Prozess erfolgreich durchlaufen hat, zeigt, dass seine Forschungs- und Entwicklungsfähigkeiten effektiv mit der tatsächlichen Marktnachfrage verbunden sind. Gleichzeitig wurden die Produktisierungs- und Lieferkettenfähigkeiten von Langji vom Markt bestätigt. Die Fähigkeit zur Systemwiederverwendung nach dem Prinzip „einmal entwickelt, mehrfach verwendet“ wurde ebenfalls nachgewiesen.

Allerdings ist Kago nicht aus dem Nichts entstanden. Vor seiner Entstehung durchlief Shi Muelang eine strenge Konstruktion und Iteration der Systemtheorie.

Im Jahr 2022 ging Shi Muelang an die Fakultät für Informatik der University of North Carolina at Chapel Hill, um weiter zu studieren. Seit Beginn seines Studiums arbeitete er unter der Anleitung von Professor Mohit Bansal an Forschungen im Zusammenhang mit multimodaler generativer KI, visuell-sprachlichem Verständnis und verkörperter Intelligenz. Professor Mohit ist Professor an der Fakultät für Informatik der UNC, der seit langem auf den Gebieten der natürlichen Sprachverarbeitung, des multimodalen Lernens und des visuell-sprachlichen Verständnisses arbeitet und den Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers der USA erhalten hat. Anschließend, mit dem Beitritt des bekannten Robotik-Forschers Ding Mingyu zur UNC, nahm Shi Muelang weiter an Forschungstrainings in den Bereichen Lokomotion und Manipulation teil.

Der Wert dieser Erfahrung liegt nicht nur darin, dass er mit den modernsten Richtungen wie multimodaler KI, Roboterlernen und verkörperter Intelligenz in Berührung kam, sondern vor allem in der systematischen wissenschaftlichen Ausbildung, die ihm von seinen beiden Mentoren vermittelt wurde. Im Vergleich zu der frühen Phase, in der es nur darum ging, ein System „herzustellen“ und zum Laufen zu bringen, begann er, mehr darauf zu achten, wie ein System die Welt und Aufgaben effizienter verstehen und in realen Umgebungen robust ausführen kann. Gleichzeitig dachte er bei der Schaffung von etwas Neuem von 0 auf 1 darüber nach, wie man zwischen Algorithmen, Hardware, Kosten, Stabilität, Sicherheit und realen Einschränkungen wählen kann, um eine bessere Systemlösung zu finden.

Die neue Systemphilosophie, die auf die Forschung und Entwicklung von Langji angewendet wird, führt zu einer qualitativen Verbesserung der kombinierten Fähigkeiten von Hardware und Software. Auf der Hardware-Ebene kombiniert Langji das Fahrgestell mit verschiedenen oberen Strukturen und Aufgabenmodulen, um verschiedene Produktformen abzuleiten: Das Fahrgestell plus Ladestruktur kann Kago bilden; das Fahrgestell plus Sitz kann zu einem intelligenten Fortbewegungsmittel werden; das Fahrgestell plus Roboterarm kann sich weiter zu einem mobilen Manipulationsroboter entwickeln. Das „Fahrgestell“ ist auch der erste hochfrequente Träger von Langji, um in die reale physische Welt einzutreten.

Auf der Software-Ebene baut Langji derzeit ein oberes intelligentes Gehirn und ein Koordinations- und Steuerungssystem für Roboter auf, damit verschiedene Geräte bei der Wahrnehmung, Planung, Steuerung und Aufgabenausführung zusammenarbeiten. Es geht nicht einfach darum, mehrere Hardware-Geräte jeweils unabhängig voneinander betreiben zu lassen, sondern durch eine einheitliche Systemarchitektur verschiedene Roboter dazu zu bringen, in Szenarien wie Fortbewegung, Zuhause und Begleitung Arbeitsteilung und Zusammenspiel zu realisieren.

In diesem System sind die unteren Ebenen der Wahrnehmung und Lokalisierung die Grundlage. Langji verwendet das selbst entwickelte vSLAM (Technologie zur Umgebungswahrnehmung mithilfe von Kameras) und kombiniert Informationen aus mehreren Sensoren wie Kameras und IMU (Inertialmesseinheit), damit die Geräte über Fähigkeiten zur Umgebungswahrnehmung, Lokalisierung und Pfadplanung verfügen. Auf dieser Grundlage verbindet das obere intelligente Gehirn weiter Modelle für multimodale Wahrnehmung, Absichtsverständnis, Aufgabenplanung und Ausführungssteuerung, um die natürlichen Sprachanforderungen der Benutzer in Aktionsketten zu zerlegen, die von Robotern ausgeführt werden können.

Für die Benutzer ist es, als hätten sie einen „elektronischen Hausmeister“. Sie müssen keine komplexen Bedienungen lernen und keine mechanischen Anweisungen Schritt für Schritt erteilen, sondern müssen nur einfach und direkt Befehle geben, und die Maschine erledigt die entsprechenden Aufgaben selbstständig. Wenn der Benutzer beispielsweise sagt „Ich habe Durst“, muss das System nicht nur die Spracherkennung durchführen, sondern durch Analyse des Gehörten die tatsächliche Anforderung des Benutzers verstehen, das Aufgabenziel „Der Benutzer muss Wasser trinken“ erkennen, den Ausführungspfad planen (z. B. durch das Wohnzimmer in die Küche gehen, um Wasser zu holen, dann zurück ins Schlafzimmer gehen und das Wasser dem Benutzer reichen) und das mobile Fahrgestell, den Roboterarm oder andere kooperierende Geräte koordinieren, um die erforderlichen Aktionen auszuführen. Das Ziel von Langji ist es, Robotern ein Gehirn zu geben, das unabhängig denken kann, die menschliche Sprache zu verstehen, durch logisches Schließen die optimale Strategie zu ermitteln und schließlich das Ergebnis der Ausführung vor den Menschen zu bringen.

Auf diese Weise werden die Denkfähigkeit und die mechanische Fähigkeit integriert. Die Geräte sind nicht mehr nur Werkzeuge zum „Transport von Personen“, sondern werden zu einer Erweiterung des menschlichen Körpers, die wie ein