Der "Erste Mitarbeiter" von Huawei gründet ein Unternehmen und baut Roboter nach dem DJI-Modell.

Der "Mitarbeiter Nr. 1" von Huawei's Embodied Intelligence hat nach nur zwei Monaten bereits mehrere Hundert Millionen Yuan an Kapital gesammelt.

Kürzlich hat die erst seit zwei Monaten gegründete Firma für haushaltsnahe Embodied Intelligence, Euler Wanxiang, die Abschluss einer Serie Pre - A - Finanzierung von mehreren Hundert Millionen Yuan angekündigt. Die Beteiligung wurde von China Merchants Group Venture Capital geleitet, und es gab Mitinvestitionen von Softbank China Venture Capital, Jiuhua Capital, Zhuopu Investment, BV Baidu Ventures, Juhe Investment und anderen.

Am 22. April hat die Firma gerade eine Seed - Finanzierung von mehreren Millionen Yuan abgeschlossen. Die Investoren waren Hillhouse Capital und Wuyuan Capital.

Von Hillhouse und Wuyuan bis hin zu China Merchants Group Venture Capital, Softbank China, Jiuhua, Baidu Ventures - zahlreiche Institutionen sind schnell in das Geschäft eingestiegen. Euler Wanxiang hat fast von Anfang an eine bemerkenswerte Position im Bereich der Embodied Intelligence erlangt.

Aber das erste Produkt, das sie nach der Finanzierung entwickeln wollen, ist tatsächlich ein "nicht intelligenter" Roboter.

Andere Firmen bemühen sich darum, zu beweisen, dass ihre Roboter intelligenter, universeller und menschenähnlicher sind. Die Wahl von Euler Wanxiang ist in diesem Bereich offensichtlich eine Ausnahme.

Warum haben so viele Top - Institutionen in nur zwei Monaten bereitwillig in diese Ausnahme investiert?

Das, was das Kapital kauft, ist nicht nur der "Huawei - Glanz"

Um diese Frage zu beantworten, müssen wir zunächst auf das Gründerteam von Euler Wanxiang zurückkommen.

Öffentliche Informationen zeigen, dass Zhou Shunbo, der Gründer von Euler Wanxiang, einst ein "Genius - Junge" in der Robotikrichtung von Huawei war und der einzige "Genius - Junge" von Huawei, der mit dem Thema "Intelligenter Roboter" ausgewählt wurde.

Während seiner Zeit bei Huawei hatte er eine noch wichtigere Rolle: Er war der "Mitarbeiter Nr. 1" im Bereich der Embodied Intelligence von Huawei.

Als "Mitarbeiter Nr. 1" war er von Anfang an an der Aufbau der Embodied - Intelligence - Architektur von Huawei beteiligt - von der Teamgründung, der technologischen Route bis hin zur Plattformproduktentwicklung und der Implementierung in realen Szenarien.

Darüber hinaus war Zhou Shunbo der Leiter und Cheftechnologe des Physical Intelligence Innovation Lab von Huawei Cloud. Er war über mehrere Jahre hinweg für die Strategieplanung der Embodied Intelligence von Huawei Cloud verantwortlich und leitete die Entwicklung der Embodied - Plattform CloudRobo von Huawei Cloud.

Aber der Wert dieser Erfahrungen liegt nicht nur in der "Huawei - Herkunft".

Für eine Firma für haushaltsnahe Embodied Intelligence ist es schwieriger, die Datenerfassung, das Modelltraining, die Simulationsverifikation und die Task - Deployment hinter dem Roboter zu meistern und schließlich einen geschlossenen Kreis in realen Szenarien zu bilden, als einfach einen Roboter herzustellen.

Genau dies hat Zhou Shunbo bei Huawei getan - er hat die Embodied Intelligence von einem technologischen Konzept zu einer Plattformprodukt und schließlich in reale Szenarien gebracht und die gesamte Kette verbunden.

Dies erklärt auch, warum Euler Wanxiang kurz nach ihrer Gründung bereits so viel Aufmerksamkeit von Institutionen erhalten hat.

Es ist erwähnenswert, dass Zhang Jing, eine weitere Mitbegründerin von Euler Wanxiang, die Lücke in Bezug auf Produktentwicklung und Kommerzialisierung schließt.

Zhang Jing absolvierte ihr Bachelorstudium an der Tsinghua Universität und hat einen Master in Business Administration von Dartmouth College. Sie war Produktmanagerin bei Amazon AWS und Produktionsdirektorin für innovative Cloud - Dienste bei Huawei. Sie war an der Entstehung von Produkten wie CloudRobo und Talk2Video beteiligt.

Öffentliche Informationen zeigen, dass sie die Definition der ersten eigenständigen und kontrollierbaren Embodied - Intelligence - Cloud - Plattform in China leitete und eine Einzelprodukt - Jahresumsatz von über 100 Millionen Yuan erzielt hat.

Obwohl Euler Wanxiang erst kürzlich gegründet wurde, ist das gesamte Führungsteam bereits recht reif.

Zhou Shunbo ist für das technologische System, den technischen Pfad und die grundlegende Beurteilung der Embodied Intelligence verantwortlich; Zhang Jing ergänzt die Produktdefinition, das kommerzielle Tempo und das Verständnis der Kunden. Für eine frühe Embodied - Intelligence - Firma sind beide Aspekte unentbehrlich.

Genau diese Unternehmensgrundlage hat den Grundstein für die spätere Produktwahl von Euler Wanxiang gelegt.

Anstatt von Anfang an einen sofort einsatzbereiten Allround - Roboter zu versprechen, legt es den Schwerpunkt auf "Lernen" und "Entwicklung". Diese Produktwahl basiert auf Zhou Shunbos grundlegender Einschätzung aus seinen Erfahrungen in der Embodied - Intelligence - Engineering der letzten Jahre:

Damit ein Roboter wirklich intelligent wird, muss er ständig in reale Umgebungen gelangen, ständig Daten sammeln und ständig seine Fähigkeiten verbessern.

Das heißt, was Euler Wanxiang wirklich verkaufen möchte, ist nicht ein "unintelligenter" Roboter.

Es möchte zunächst einen Weg entwickeln, um Roboter intelligent zu machen.

Will es der nächste DJI werden?

Bei einem ersten Blick kann die Produktstrategie von Euler Wanxiang verwirrend sein.

Der Bereich der Haushaltsroboter ist stark von der Vorstellungskraft abhängig. Die Nutzer erwarten, dass die Roboter Tee servieren, das Zimmer aufräumen, ältere Menschen und Kinder betreuen können und möglichst sofort nach dem Kauf einsatzbereit sind.

Unter diesen Erwartungen klingt es nicht sehr verlockend, wenn eine Firma sagt, dass sie zunächst einen "nicht so intelligenten" Roboter entwickeln will.

Und Euler Wanxiang hat sein erstes Produkt nicht direkt an private Haushalte gerichtet.

Nach den derzeit öffentlichen Informationen hat das erste Produkt von Euler Wanxiang die Form eines "mobilen Fahrwerks + zwei Roboterarme", verfügt über autonome Bewegungs - und Manipulationsfähigkeiten und wird zusammen mit einer Tool - Chain an die Gruppe der Maker und Entwickler gerichtet, eine Gruppe von Menschen, die gerne experimentieren, gerne trainieren und frühe Produktformen eher akzeptieren können.

Der Kern dieser Strategie ist, dass der erste Roboter nicht sofort ein fertiges Haushaltswerkzeug sein muss, sondern erst in reale Umgebungen gebracht werden soll, damit die frühen Nutzer durch Datenerfassung, einfache Interaktion und Task - Demonstration dem Roboter helfen können, neue Fähigkeiten zu erlernen und die Task - Deployment durchzuführen.

Mit anderen Worten, die ersten "Kunden" von Euler Wanxiang sind in Wirklichkeit "Mitgestalter", die gerne mit den Robotern wachsen.

Dieser Ansatz klingt neu, aber er ist nicht das erste Mal in der Hard - Tech - Konsumgüterbranche aufgetaucht.

DJI, der Marktführer im Bereich der Drohnen, hat ähnliche Wege gegangen.

Zu Beginn seiner Gründung hat DJI nicht versucht, eine Konsumdrohne herzustellen, die direkt nach dem Kauf fliegen kann. Stattdessen hat es sich auf das Flugsteuerungssystem und spezialisierte Produkte konzentriert, und seine Kunden waren Modellflugbegeisterte, Profifahrer und Technikspezialisten.

Der Wert dieser frühen Nutzer liegt nicht nur in der ersten Absatzmenge, sondern vor allem darin, dass sie gerne experimentieren und in der realen Nutzung ständig Probleme aufdecken können.

DJI hat in diesem Prozess kontinuierlich das Flugsteuerungssystem, die Stabilität und das Benutzererlebnis verbessert und schließlich das ursprünglich schwierig zu bedienende Modellflugzeugprodukt zu einer Konsumdrohne gemacht, die sofort flugbereit ist.

Im Großen und Ganzen ist die Strategie von Euler Wanxiang ähnlich wie die von DJI:

Beide haben nicht von Anfang an auf den größten Massenmarkt abgezielt, sondern sich zunächst für eine kleinere, technikverständige und an der Iteration interessierte Gruppe entschieden.

Das Maker - Produkt von Euler Wanxiang spielt die Rolle des ersten Testfelds vor der Einstieg in die Haushaltsbranche. Nachdem es die Bedürfnisse anspruchsvolle Nutzer bedient und die Kernfähigkeiten in einer kleinen Gruppe verbessert hat, ist es logisch, die komplexen Fähigkeiten in einfacherer Form zu verpacken und an eine breitere Masse zu vermarkten.

Aber der Erfolg von DJI bedeutet nicht, dass dieser Weg direkt im Bereich der Haushaltsroboter wiederholt werden kann.

Die Kernaufgaben von Drohnen sind relativ klar: stabil fliegen, gut aufnehmen und einfach bedienen; die Haushaltsroboter hingegen müssen in einer komplexeren und offeneren Welt agieren.

Sie müssen nicht nur die Aufgaben in Szenarien wie Erkennung, Bewegung, Greifen und Interaktion verstehen, sondern auch auf die vielen unterschiedlichen Umgebungen in verschiedenen Haushalten einstellen.

Dies ist die größte Frage bei der derzeitigen Strategie von Euler Wanxiang.

Ist es ein "Kurve - Überholen" oder ein "Falscher Weg"?

Damit das "Entwicklungsmodell" von Euler Wanxiang funktioniert, muss eine tiefere Frage beantwortet werden:

Wie viel unverzichtbaren Wert können eine Gruppe von Machern und Entwicklern durch das Training von Robotern in realen Haushalten wirklich bringen?

Die Komplexität der Haushaltsszenarien ist sowohl der Ausgangspunkt als auch die größte Schwierigkeit dieser Strategie.

Da jedes Haushalt eine individuelle Umgebung ist, können verschiedene Wohnungsbauarten, Lichtverhältnisse, Möbel, Tischhöhen, Gegenstandsaufstellung und Lebensgewohnheiten die Beurteilung und die Bewegungen des Roboters beeinflussen. Kann die Fähigkeit, die ein Entwickler in seinem eigenen Haushalt an einem Roboter vermittelt hat, auch auf andere Haushalte übertragen werden?

Das bedeutet, dass Euler Wanxiang nicht nur beweisen muss, dass "es Leute gibt, die Roboter trainieren wollen", sondern auch, ob die Trainings in realen Haushalten zu allgemeineren Fähigkeiten führen können.

Andernfalls kann das "Entwicklungsmodell" der Roboter leicht auf einzelne Szenarien beschränkt bleiben: Es funktioniert in einem Entwicklerhaushalt, aber muss in einem anderen Haushalt neu angepasst werden.

Die Anzahl der Maker ist ebenfalls eine reale Variable.

Da die Haushaltsszenarien so komplex sind, erfordert die Datenabdeckung eine ausreichende Vielfalt. Die Anzahl der realen Haushaltsumgebungen, der Task - Typen und der selteneren Situationen, die die Maker und Entwickler bereitstellen können, bestimmt, wie weit diese Strategie gehen kann.

Aber die wichtigste Frage ist, was dieser Ansatz im Vergleich zu den herkömmlichen Robotertrainingsmethoden für Vorteile hat.

In der Vergangenheit hat das Robotertraining oft auf Simulationsumgebungen, Weltmodelle und große Datenmengen gestützt. Die Roboter sollten zunächst in der virtuellen Welt viele Fehlversuche machen und dann in die reale Welt übertragen werden.

Euler Wanxiang hat sich jetzt entschieden, früher in reale Haushalte einzusteigen und reale physikalische Interaktionsdaten über das Maker - Produkt und die Entwicklercommunity zu sammeln. Im Wesentlichen versucht es eine andere Datenquelle auszunutzen.

Die wichtigste Frage, die dieser neue Ansatz beantworten muss, ist ob er im Vergleich zum herkömmlichen Trainingsparadigma einen einzigartigen Wert hat:

Was können die Trainings durch Entwickler in realen Haushalten bieten, was Weltmodelle und Simulationsumgebungen schwerlich liefern können?

Erhält man wirklich übertragbare Haushaltsaufgabenfähigkeiten oder nur lokale Erfahrungen in verschiedenen Entwicklerhaushalten?

Können diese realen Daten von "in einem bestimmten Haushalt funktionieren" zu "für viele Haushalte nützliche" Modellfähigkeiten werden?

Die Antworten auf diese Fragen sind der Schlüssel dafür, wie weit Euler Wanxiang in der Zukunft gehen kann.

Dies ist die eigentliche These, die hinter dem "nicht intelligent, aber entwicklungsfähig" - Konzept überprüft werden muss.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat - Account "Blue Letter Plan", Autor: Blue Letter Plan. Veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.