Das Shenzhen-basierte Embodied-Kompanie Stardust Intelligence hat eine Serie-B-Finanzierung von über einer Milliarde Yuan abgeschlossen und hat einen Schätzwert von über zehn Milliarden Yuan erreicht | Exclusive von Yingke

Autor | Huang Nan

Redakteur | Yuan Silai

Hard Krueger hat erfahren, dass das Seilgetriebene KI-Robotik-Unternehmen Astribot kürzlich die Serie B-Finanzierung abgeschlossen hat. Innerhalb von drei Monaten belief sich das kumulative Finanzierungsvolumen in drei Runden auf über 1 Milliarde Yuan. Die Investoren umfassen das Liangxi Science and Technology Innovation Industry Phase II Mother Fund (verwaltet von Bohua Capital), Yangzhou Longtou Core Chip, Zhongbo Juli, Thundersoft, Kede Education sowie einige alte Aktionäre wie ein führendes börsennotiertes Unternehmen und Guoke Investment, die weiterhin investieren.

Derzeit hat Astribot einen Marktwert von über 10 Milliarden Yuan erreicht. Dies ist auch ein weiterer Unicorn mit einem Marktwert von 10 Milliarden Yuan in der Embodied AI-Branche, der in Shenzhen entstanden ist. Bisher sind bereits Institutionen aus dem Umfeld von Tencent, Alibaba und ByteDance in der Investorenliste des Unternehmens aufgetaucht.

Im Bereich der Kommerzialisierung hat Astribot auch mehrere Kooperationsaufträge für industrielle Szenarien erhalten, darunter ein Auftrag für Tausende von Geräten für industrielle und kommerzielle Dienstleistungen mit Thundersoft und die Förderung des Auslandsmarktzugs, sowie die Gründung eines Anwendungs- und Innovationszentrums im Wert von 100 Millionen Yuan in Zusammenarbeit mit dem Jiangdu Economic Development Zone, das in der Tourismus- und Hotelbranche implementiert wird.

Die Wettbewerbslogik im Bereich der Embodied AI hat sich grundlegend gewandelt. Die Branche hat den groben Wettbewerb, der auf Bühnenvorführungen basiert, verlassen und steht nun vor den komplexen Herausforderungen der Implementierung in der realen physischen Umwelt. Die technischen Ansätze haben sich noch nicht konvergiert. Basierend auf unterschiedlichen Vorstellungen der Implementierungspfade haben die Hersteller unterschiedliche Explorationen und Abwägungen in den Dimensionen des Getriebesystems, des Modellaufbaus und der Datenstrategie vorgenommen.

Astribot wurde im Jahr 2022 gegründet. Der Gründer und CEO Lai Jie hat über 17 Jahre Erfahrung in der Forschung und Entwicklung im Bereich der KI und Robotik. Er hat die Entwicklung mehrerer neuer Roboter geleitet und war zuvor der erste Mitarbeiter und Architekt des Robotik-Labors von Tencent sowie der Leiter des Teams von Baidu Xiaodu Robot.

Zu Beginn seiner Unternehmensgründung hat Lai Jie klar die Strategie von "Design for AI" vorgeschlagen, d. h. zunächst den Roboterkörper zu definieren, der den Lern- und Evolutionsgesetzen des großen KI-Modells entspricht, und dann die entsprechende KI-Algorithmen und Betriebssysteme um diesen Körper herum zu entwickeln, damit der Roboter "wie ein Mensch denken und arbeiten kann". Basierend auf dieser Philosophie hat Astribot ein ganzheitliches, selbstentwickeltes System von "KI-Modell - Embodied OS - Seilgetriebener Roboter" aufgebaut.

Das neue Produkt T1 von Astribot (Quelle/Unternehmen)

Wie kann man diesen Roboter dazu bringen, wie ein Mensch zu denken und zu handeln? In dieser Hinsicht hat Astribot ein selbstentwickeltes Basismodell eingesetzt und die Leistungssteigerung eher durch die Effizienz der Daten als durch deren Größe angetrieben.

Reale physische Aufgaben haben eine Eigenschaft, die oft vernachlässigt wird: Nicht alle Aktionen erfordern eine tiefe logische Analyse. Beispielsweise im häuslichen Bereich: Das Öffnen der Mikrowelle, das Holen von Spielzeugen oder das Überreichen von Werkzeugen sind hochfrequente Handlungen, die eher auf schnelle, instinktive Reaktionen beruhen. Langfristige Aufgaben wie "die Küche aufräumen und ein Essen kochen" erfordern dagegen von einem Modell die Fähigkeit zur Schrittaufteilung, zur Umweltverständnis und zur Ausnahmebehandlung. Unterschiedliche Anforderungen entsprechen unterschiedlichen Zeitskalen und Rechenleistungskonsum. Große Modelle haben eine starke logische Analysefähigkeit, aber eine langsame Reaktionszeit. End-to-End-Aktionsmodelle haben eine schnelle Reaktionszeit, aber fehlt die Planungskompetenz.

Astribots Überlegung ist, dass es besser ist, die Modelle verschiedene Aufgaben zuzuweisen, anstatt von einem einzigen Modell zu verlangen, dass es alle Aspekte abdecken kann. Auf der Ebene des Basis-Modells hat Astribot das End-to-End Ganzkörper-VLA Basis-Modell Lumo entwickelt, um höhere Dimensionen von allgemeinen logischen Analyseanforderungen zu erfüllen.

Als globales Basis-Großmodell löst Lumo hauptsächlich Aufgaben wie das Verständnis komplexer Semantik, die Aufteilung abstrakter Anweisungen und die Generalisierung in unbekannten Szenarien. Das Training des Modells erfolgt in zwei Schritten: "Vor-training + Anpassung an den realen Roboter". Zuerst lernt es durch eine riesige Datenmenge die allgemeine logische Struktur von Aufgaben und die Fähigkeit zur Schrittaufteilung, um ein grundlegendes Erkenntnisystem aufzubauen. Anschließend wird es mit hochwertigen multimodalen Daten, die von einem seilgetriebenen realen Roboter gesammelt wurden, feinabgestimmt. Dadurch wird der Handlungsfluss vom "Denken" des Modells zum "Praxisbetrieb" des Roboters hergestellt.

Lumo-1 führt komplexe Langsequenzaufgaben aus (Quelle/Unternehmen)

Basierend auf dieser Trainingslogik kann Lumo in Szenarien außerhalb der üblichen Verteilung, wie mit unbekannten Objekten, in unbekannten Umgebungen und bei unklaren, abstrakten Anweisungen, eine stärkere Generalisierungsfähigkeit zeigen. Hard Krueger hat erfahren, dass in zukünftigen Iterationsversionen von Lumo auch die Vorhersagefähigkeit eines Weltmodells integriert werden wird, um die Vorhersage- und logische Analyseeffizienz des Roboters in dynamischen Umgebungen weiter zu verbessern.

Im Bereich des kommerziellen Frameworks hat Astribot basierend auf der Theorie der menschlichen Zwei-System-Kognition das erste DuoCore-Framework entwickelt, das eine Ganzkörper-Bewegungs- und Manipulationsfähigkeit ermöglicht und fast identisch mit der Helix-Architektur des US-amerikanischen Unternehmens Figure ist, die später veröffentlicht wurde.

Diese Architektur teilt die KI des Roboters in zwei unabhängige, aber kooperierende Fähigkeitssysteme auf. Das schnelle System konzentriert sich auf instinktive Echtzeitreaktionen und ist für Millisekunden-genaue Positionsanpassungen, Hindernisausweichungen und die flexible Pufferung von Gelenken in dynamischen Grundbewegungen verantwortlich, um auf die ständigen Umweltveränderungen in realen Szenarien zu reagieren. Das langsame System konzentriert sich auf die tiefe Planung auf kognitiver Ebene und ist auf die Aufteilung von langfristigen Aufgaben, die Planung von Pfaden in verschiedenen Räumen und die Generierung von globalen Strategien gerichtet, um die Ganzkörperkoordination bei Bewegungen wie Hocken, Aufstehen, Gehen und feinen Manipulationen mit beiden Armen zu unterstützen.

Die kommerzielle Architektur DuoCore, die von Astribot selbst entwickelt wurde, wird in sechs Städten im ganzen Land in der Einzelhandelsbranche in großem Maßstab eingesetzt (Quelle/Unternehmen)

Die beiden Systeme werden über das Embodied OS einheitlich gesteuert und funktionieren zusammen. Wenn das langsame System ein Gesamtaufgabenplan und einen Bewegungsweg ausgibt, kann das schnelle System die Körperhaltung des Roboters in Echtzeit anpassen, um an veränderte, nicht-standardisierte Umgebungen anzupassen. Wenn es plötzliche Risiken gibt, kann das schnelle System selbstständig eine Notausweichmanahme einleiten und das langsame System dazu auffordern, den Aufgabenplan zu aktualisieren, um dynamische Fehler zu korrigieren.

Im Gegensatz zum traditionellen KI-Modell, bei dem "eine riesige Datenmenge gefüttert und von Grund auf gelernt" wird, beruht das DuoCore-Framework auf der Logik des Übertrags von bionischen menschlichen Fähigkeiten. Es kann in verschiedenen Szenarien bereits erworbene Erfahrungen wiederverwenden und löst so die Probleme der Echtzeitausführung von Aufgaben, der dynamischen Anpassung und des effizienten Lernens von Robotern in realen Szenarien.

Beim Antriebssystem ist Astribot das weltweit erste Unternehmen, das seilgetriebene KI-Roboter in Serie herstellen kann. Das Seilgetriebe imitiert die Bewegungslogik der menschlichen Sehnen. Durch die hintere Anordnung der Motoren und die Steuerung der Gelenkbiegung durch Seile entsteht eine Eigenschaft von "starre-zuweiche Kopplung". Dadurch behält der Roboter eine ausreichende Steifigkeit für Manipulationen bei und hat gleichzeitig die Fähigkeit zur flexiblen Pufferung und Stoßabsorption.

Im Vergleich zur traditionellen starren Gestängekonstruktion hat das Seilgetriebe eine höhere Nutzlastkapazität, eine geringere Rückstoßkraft und Trägheit sowie einen kompakteren Körperbau. Dies ermöglicht es dem Roboter, eine hohe dynamische Manipulationsfähigkeit und eine hohe Anthropomorphie zu zeigen, während die Sicherheit bei der Nahwechselwirkung gewährleistet ist. Dadurch wird die Anwendungsvorstellung von der kommerziellen bis zur häuslichen Ebene erweitert.

Vergleich verschiedener Antriebssysteme (Quelle/Unternehmen)

Bei der Ausführung von Aufgaben hat das Seilgetriebe eine geringere Reibung und eine kontinuierlichere Bewegung. Im Vergleich zu traditionellen starren Mechanismen reduziert es die Zahnflankenreibung und den mechanischen Lärm, verursacht weniger Informationsverlust und kann hochwertige Echtzeit-Kraftsteuerungsdaten vollständiger und unversehrt an die KI übertragen. Dies sind die Schlüsseldaten, auf die das große KI-Modell bei der Erlernung der Gesetze der realen physischen Interaktion angewiesen ist.

In der Produktentwicklungsphase werden die Embodied Roboter basierend auf der modularen Design des einzigartigen Seilgetriebes von Astribot in unabhängige Module wie Arme, Rumpf und Beine aufgeteilt. Wenn ein Bauteil beschädigt wird, kann es einfach durch das entsprechende Modul ersetzt werden, ohne dass der gesamte Roboter in die Werkstatt zurückgeschickt werden muss. Dies senkt die Ausfallkosten und die Nutzungsschwelle für die Kunden. Die Herstellung und Lieferung von Tausenden von seilgetriebenen Robotern hat Ende 2025 begonnen.

Das neue Produkt T1 von Astribot, mit einem Preis ab 89.900 Yuan, fördert die Massenimplementierung durch starke Manipulationsfähigkeiten (Quelle/Unternehmen)

Astribot ist derzeit dabei, mehrere Produktlinien gleichzeitig in der Praxis umzusetzen. Kürzlich hat das Unternehmen das Modell T1 der T-Serie vorgestellt, das ab 89.900 Yuan erhältlich ist und kontinuierliche, feine Manipulationen wie das Braten von Steak, das Waschen und Einordnen von Wäsche, das Cocktails mischen, chemische Experimente durchführen, Autoteile sortieren und Autos aufladen kann.

Derzeit hat Astribot die Fähigkeit zur Massenlieferung in den Bereichen Forschung, kommerzielle Dienstleistungen, Unterhaltung und Industrie erreicht.