Ein alter Hase im Bereich autonomes Fahren beschließt, den „Tastsinn“ für Roboter zu entwickeln | Notizen vor Ort bei muShanghai
36Kr "Karriere-Bonus" (ID: ZhiChangHongLi)
"Der Schlüssel zum Erfolg in der Embodied Intelligence im Jahr 2026 liegt darin, wer zuerst den geschäftlichen Closed-Loop etablieren kann."
In der vorherigen Notiz aus dem Veranstaltungsort haben wir erwähnt, dass 「Daimeng Robotics」 ein aus dem Robotik-Institut der Hongkong University of Science and Technology hervorgegangenes Unternehmen ist. Das Gründerteam besteht ausschließlich aus Personen mit technischem Hintergrund.
Kürzlich hat Daimeng Robotics eine finanzielle Runde A im Milliardenbereich abgeschlossen. Die Investition erfolgte gemeinsam von Huichuan Industrial Investment (einem Industriefonds der globalen Automatisierungstechnologiekonzerne Huichuan Technology) und China Telecom. Mit der strategischen Beteiligung von Huichuan Technology und China Telecom, sowie der anhaltenden Unterstützung von Top-CVCs wie der China Mobile Chain Leader Fund, Lenovo Capital and Incubator Group und China Merchants Capital hat Daimeng eine vielfältige Ökosystem geschaffen, das von "Spitzen-Industriekapital und Top-Venturekapital" unterstützt wird. Das Team ist von einigen Dutzend Personen auf etwa 150 Mitarbeiter gewachsen, wobei die meisten von ihnen Algorithmus- und Forschungsingenieure sind.
Zwischen den Veranstaltungen der muShanghai Robot Week hat Zhang Dong (CCO), Partner und Chief Commercial Officer von Daimeng Robotics, ein Interview mit "Karriere-Bonus" gegeben.
Zhang Dong hat an der Technischen Universität München Elektrotechnik und Automatisierung studiert und ist anschließend in die Branche der autonomen Fahrzeuge eingestiegen, wo er über lange Zeit für globale Geschäftsprojekte und die Umsetzung von Industrieprojekten verantwortlich war.
Jetzt ist er bei Daimeng für die Produktentwicklung, die Kommerzialisierung und die globale Markterweiterung verantwortlich: Er integriert Tastsensoren, Datenakquisitionstools, Modellvalidierungsfähigkeiten und die Bedürfnisse der Kunden in konkreten Szenarien, um geschäftliche Lösungen zu entwickeln, die lieferbar, replizierbar und skalierbar sind.
In der Branche der Embodied Intelligence hat Daimeng einen sehr engen Ansatz gewählt: die Haptik. Zhang Dongs Einschätzung ist, dass es in der Robotikbranche derzeit keine Mangel an Robotikgeräten oder Demonstrationsvideos gibt, sondern an Daten, die es den Robotern ermöglichen, tatsächlich "Arbeit" zu leisten, insbesondere an kontaktreichen Informationen mit Haptik.
Daimengs Ziel ist es, die Haptik zu einer Infrastruktur zu machen. Die Logik des Closed-Loops lautet: Mit Sensoren als Datenzugang, mit Tools zur Datenverarbeitung im Closed-Loop und mit einem Open-Source-Datensatz zur Ökosystem-Positionierung, soll am Ende der Kunde für "Daten + Lösungen" zahlen.
Im Folgenden finden Sie den vollständigen Text des Interviews, der von "Karriere-Bonus" bearbeitet und zusammengefasst wurde.
Was für Ähnlichkeiten und Blasen haben Sie zwischen der autonomen Fahrweise und der Robotik beobachtet?
Zhang Dong : Die autonome Fahrweise in China hat mehrere Zyklen durchlaufen. Vor 10 Jahren gab es viele Unternehmen, die sich mit autonomer Fahrweise beschäftigten, aber nur wenige haben es bis heute überlebt. Am Anfang der Branche gab es keine klaren Leitlinien, und solange es neue Technologien und Geschichten gab, konnte man Geld erhalten. Auch in der frühen Phase der Branche gab es teilweise eine kurzfristige Einstellung, und die Kapitaltreiber waren stärker als die geschäftlichen Treiber.
Die Unternehmen, die wirklich überlebt und gut funktioniert haben, sind oft diejenigen, die sich von Anfang an auf eine klare Strategie festgelegt haben, auch wenn es Schwierigkeiten gab, und die nicht zu viel Kapital gesucht haben. Das Sammeln von Kapital dient der Geschäftsentwicklung, und im Grunde ist sowohl das Sammeln von Kapital als auch die Börsengänge Mittel zur Geschäftsentwicklung, nicht das Ziel an sich.
Die Embodied Intelligence sieht derzeit ähnlich aus wie die autonome Fahrweise damals, aber der Evolutionszyklus wird schneller ablaufen. Es wird sicherlich Schwankungen geben, aber die Anpassungen werden auch schnell erfolgen. Langfristig hat der Markt tatsächlich ein großes Potenzial.
Warum ist der geschäftliche Closed-Loop der Schlüssel zum Erfolg im Jahr 2026? Wie weit ist Daimeng mit seinem Closed-Loop gekommen?
Zhang Dong : Der größte Engpass in der aktuellen Robotikbranche ist der Mangel an Daten, insbesondere bei der Durchführung von Handlungsaufgaben. Informationen mit Haptik, also kontaktreiche Informationen, sind Informationen aus der realen physischen Welt, die nicht durch Textdaten oder visuelle Daten ersetzt werden können.
Daimeng konzentriert sich auf die Haptikdaten. Wir haben uns auf den Mangel an Haptikdaten in der Robotik fokussiert und wollen diesen Punkt durchdringen. Aber um diesen Punkt zu durchdringen, ist es nicht nur wichtig, ein einzelnes Bauteil anzubieten, sondern die Haptik zu einer Infrastruktur und einem Ökosystem zu machen.
In diesem Jahr konzentrieren wir uns hauptsächlich auf die Datenbusiness. Große Unternehmen weltweit, einschließlich in Nordamerika und China, kaufen unsere Daten für die Validierung. Bei der gleichen Datenmenge können die Verbesserungen und die Leistungsfähigkeit des Modells sehr hoch sein.
Aktuell konzentriert sich unsere Kommerzialisierung hauptsächlich auf drei Arten von Fähigkeiten: Erstens die Tastsensoren und Endgeräte, zweitens die Datenakquisition und die Datendienste, und drittens die Fähigkeit, Lösungen für die Modellvalidierung und die Umsetzung in konkreten Szenarien anzubieten. Die kurzfristige Einnahmenstruktur wird sich je nach Bedarf der Kunden ändern, aber langfristig legen wir mehr Wert auf den Kompound-Wert der Daten und der Lösungen.
Was genau versteht man unter "Haptik-Infrastruktur"? Wird es als eine langsame Geschäftsidee angesehen?
Zhang Dong : Wir möchten nicht nur einem Kunden ein einzelnes Hardwareprodukt anbieten. Oft fehlt den Kunden nicht wirklich ein Sensor, sondern die Möglichkeit, die Haptikdaten zu sammeln, zu nutzen und zu validieren, ob sie für das Modell und die Aufgaben tatsächlich von Wert sind.
Deshalb verstehen wir unter "Haptik-Infrastruktur" nicht ein einzelnes Produkt, sondern eine Reihe von Fähigkeiten, die einen Closed-Loop um die Haptikdaten bilden.
Die erste Ebene ist der Datenzugang. Tastsensoren können in verschiedene Formen wie Greifhanden, Zwei-Finger-Klemmen, Datengloves und Fernbedienungsgeräte integriert werden, um verschiedene Szenarien wie Industrie, Gewerbe und Privathaushalte abzudecken. Sie löst das Problem, wie die Informationen über den realen physischen Kontakt gesammelt werden können.
Die zweite Ebene ist die Daten-Toolchain. Nachdem der Zugang geschaffen wurde, muss auch die Frage gelöst werden, wie die Daten gesammelt, annotiert, gereinigt, zugeordnet und wiederverwendet werden können. Beispielsweise die datensammelnden Geräte ohne Roboter-Körper, die datensammelnden Geräte mit Roboter-Körper, die Fernbedienungsgeräte mit Sechs-Freiheitsgraden und Kraftrückkopplung, die Fünf-Finger-Klemmen zur Datenerfassung und die Datengloves mit visueller und haptischer Fähigkeit, sowie die Toolchain, die die gesammelten Daten auf verschiedene Endausführungsgeräte abbilden kann, dienen alle dazu, dass die Haptikdaten tatsächlich in das Modelltraining und die Aufgabenvalidierung einfließen können.
Die dritte Ebene ist die szenariospezifische Lieferung. Letztendlich möchte der Kunde nicht nur ein Gerät kaufen, sondern die Handlungsfähigkeit des Roboters in konkreten Aufgaben verbessern. Deshalb kombinieren wir die Sensoren, die Datenerfassungsgeräte, die Daten-Toolchain und die Modellvalidierungsfähigkeiten zu Lösungen, die auf die Kunden-Szenarien zugeschnitten sind.
Das ist auch der Grund, warum wir von einer "3D-Produktmatrix" sprechen: Das Gerät ist der Zugang, die Daten sind das Kernvermögen und die Umsetzung ist die Verwirklichung des Wertes. Kurzfristig ist dies sicherlich ein Geschäft, das Investitionen und Geduld erfordert; aber langfristig ist nicht das Hardwareprodukt an sich das wirklich Seltene, sondern die hochwertigen, wiederverwendbaren Haptikdaten, die die Fähigkeit des Modells verbessern können.
Ihr habt einen Haptik-Datensatz von 10.000 Stunden Open-Source gemacht. Sorgt das nicht für eine Schwächung der Einnahmekraft?
Zhang Dong : Wir machen uns keine Sorgen. Die Open-Source-Strategie hat zwei Vorteile: Erstens ermöglicht es es mehr Menschen, unsere hochwertigen Haptikdaten zu nutzen, und dadurch wird die Entwicklung der Embodied Intelligence beschleunigt. Zweitens können wir durch die Rückmeldungen von Ökosystempartnern und Kunden unser Produktportfolio schnell verbessern.
Was tun Sie, wenn Top-Hersteller wie Tesla und Figure eigene Haptik-Lösungen entwickeln?
Zhang Dong : Tesla entwickelt auch in der Automobilbranche viele Dinge von der Chip- bis zur Algorithmusebene eigenständig, aber das hat nicht verhindert, dass es in der Branche der autonomen Fahrweise große Anbieter gibt. Beispielsweise gibt es den größten Anbieter für Batterien und den größten Anbieter für Chips für autonome Fahrzeuge. Letztendlich muss die Branche aufgeteilt werden. Wir müssen uns auf unsere Kernkompetenzen konzentrieren.
36Kr "Karriere-Bonus" (ID: ZhiChangHongLi)
Ihr Team besteht ausschließlich aus Personen mit technischem Hintergrund. Wie treffen Sie geschäftliche Entscheidungen?
Zhang Dong : Bei unseren Entscheidungen sitzen Markt- und Technologieexperten zusammen und diskutieren. Normalerweise gibt es zwei Aspekte: Einerseits die Vorausschau auf die neuesten Technologien, einschließlich der Algorithmen und großen Modelle in der Embodied-Intelligence-Branche, und andererseits die Beachtung der Bedürfnisse der Branche und der Kunden. Wir suchen einen Schnittpunkt, der die Richtung der Produktstrategie darstellt.
Manche der neuesten akademischen Erkenntnisse können kurzfristig Wert schaffen, andere müssen erst von der Branche validiert werden. Einige der Bedürfnisse der Kunden stimmen mit der langfristigen Strategie der Branche überein, andere sind nur vorübergehend. Wir müssen diese Unterschiede erkennen.
In Daimeng wird das Gespräch und die Debatte sehr geschätzt. Das Management diskutiert heftig über verschiedene Meinungen und teilt seine Ansichten frei. Viele Dinge werden erst durch die Debatte klar. Aber für ein Startup ist das Vertrauen innerhalb des Teams am wichtigsten. In unserem Team haben die Mitglieder ähnliches Alter und ergänzen sich in Bezug auf ihren Hintergrund. Es gibt Leute, die in Nordamerika und Europa gearbeitet haben, und es gibt Techniker und Geschäftsleute. Alle sind überzeugt von dem Ziel, das wir erreichen möchten.
Sie haben ein empirisches Denken, während Ihr Team eher akademisch denkt. Wie können Sie diese beiden Denkweisen in Einklang bringen?
Zhang Dong : Ich denke eher an die verschiedenen Schwierigkeiten, die bei der Industrialisierung auftreten können, wie beispielsweise die Schwierigkeiten bei der Produktentwicklung, in den Kunden-Szenarien, bei der Lieferung und bei der Organisation. Da ich die Entwicklung der autonomen Fahrweise von der technologischen Euphorie bis zur massenhaften Umsetzung erlebt habe, weiß ich genau, wie viele nicht-technische Probleme auftreten können, wenn eine Technologie von der Laborphase in die Praxis gebracht wird.
Viele Mitglieder des Gründerteams und des Forschungsteams haben einen akademischen Hintergrund. Sie sind empfindlicher für neueste Forschungsarbeiten, neue Modelle und neue Methoden und sind eher geneigt, die technologische Richtung aus ersten Prinzipien heraus abzuleiten. Unsere Diskussionen finden oft zwischen diesen beiden Perspektiven statt: Kann ein neues Wissen wirklich in Produktwert umgesetzt werden? Löst es die echten Probleme der Kunden oder ist es nur technisch ansprechend? Wer sind die Konkurrenten? Wo liegt unsere Differenzierung? Selbst wenn etwas an sich richtig ist, muss es auch von uns jetzt unbedingt gemacht werden?
Vor meiner Anstellung bei Daimeng habe ich mehrere Monate lang mit dem Gründerteam gesprochen. In diesem Prozess gab es viele geistige Kollisionen, und ich habe gemerkt, dass wir die Dinge sehr unterschiedlich sehen. Aber diese Unterschiede sind tatsächlich sehr wertvoll. Die Branchenerfahrung kann dem Team helfen, einige Fallstricke bei der Kommerzialisierung und Lieferung zu vermeiden, und die akademische und technische Perspektive erinnert mich ständig, nicht von meinen früheren Erfahrungen beschränkt zu werden.
Deshalb denke ich, dass es nicht darum geht, wen man überzeugen kann, sondern darum, ob man einen Schnittpunkt zwischen der technologischen Spitze, den Bedürfnissen der Kunden und den Ressourcen des Unternehmens finden kann. Für ein Startup ist die Richtungssinn und das Vertrauen am wertvollsten. Solange alle an dasselbe Ziel glauben, ist eine heftige Debatte sogar ein gutes Zeichen.
Welche Personen sucht Daimeng jetzt? Wie können Nicht-Fachleute in die Embodied-Intelligence-Branche eintreten?
Zhang Dong : Im Geschäfts-Team möchte ich, dass die Vertriebsmitarbeiter einen Kundenorientierung haben und gleichzeitig eine starke strategische Einsicht und Branchenkenntnis aufweisen. Da die neuen Lösungen und Produktformen in dieser Branche noch nicht festgelegt sind, müssen die Verkäufer in der Lage sein, die Kunden bei der Umsetzung von Lösungen zu unterstützen. Die Mitarbeiter im Produktbereich sollten über ein gutes technisches Verständnis von Algorithmen und großen Modellen verfügen, und das Team sollte AI-native sein.
Außerdem suche ich besonders nach Personen mit ausländischem Hintergrund, da wir auf dem globalen Markt tätig sind.
Für junge Menschen ist es wichtig, dass sie sehr neugierig sind, motiviert sind, an die Zukunft dieser Branche glauben und ein Gefühl der Mission haben. Zweitens sollten sie nicht nur eine Leidenschaft für die Naturwissenschaften haben, sondern auch für die Geisteswissenschaften einen Sinn haben, da die Roboter schließlich in einem B2C-Geschäft eingesetzt werden und mit Menschen interagieren. Drittens sollten sie hohe Emotionalintelligenz und weiche Fähigkeiten haben, langfristig orientiert sein und in der Lage sein, sich auf die Arbeit zu konzentrieren. In dieser Branche ist es derzeit sehr unruhig, und viele Menschen wollen nur schnell Geld verdienen. Deshalb brauchen wir vor allem Menschen, die sich stabil halten können.