Drei ideale Musketiere gründen ein Startup und brechen den Rekord für die schnellste Lieferung von 100 Einheiten im Bereich Embodied Intelligence

Knapp ein Jahr nach der Unternehmensgründung können die drei Kernverantwortlichen des ehemaligen intelligenten Fahrassistenzteams von Li Auto – Wang Kai, Jia Peng und Wang Jiajia – endlich ein wenig „Muskelspiel“ zeigen.

Am 6. Juli gab Zhijian Power bekannt, dass sein erstes Allzweck-Roboter-Modell i7 Pro die erste Lieferung von 100 Einheiten abgeschlossen hat.

Dies ist zugleich die schnellste Lieferrekord von 100 Einheiten in der Branche der verkörperten Intelligenz, die in weniger als einem Jahr erreicht wurde.

Am selben Tag wurde auch die weltweit erste intelligente CNC-Produktionslinie für verkörperte Roboter von Zhijian Power vorgestellt.

Auf dieser Pressekonferenz, die die Arbeitsergebnisse eines Jahres „vorstellte“, waren alle ökologischen Partner, Kunden und Entwicklerpartner von Zhijian Power anwesend.

Sogar in der ersten Reihe hatte Zhijian – als ein von ehemaligen Li Auto-Mitarbeitern gegründetes Unternehmen – extra Plätze für die alten Weggefährten von Li Auto reserviert.

Vor Ort bei QbitAI wurde gesehen, dass nicht nur Zhang Xiao (ehemaliger Präsident der zweiten Produktlinie von Li Auto, heute Mitbegründer & CEO von Xieyue Intelligence) und Zhao Zhelun (ehemaliger Marketingleiter der ersten Produktlinie von Li Auto, Mitbegründer von Weita Power) eingeladen waren.

Sondern auch Zhan Kun (der derzeitige „Top-Verantwortliche“ für autonomes Fahren und große KI-Modelle bei Li Auto) und Zhan Yifei (Leiter der Abteilung für humanoide Roboter bei Li Auto) kamen, um ihre „alten Kampfgefährten“ zu unterstützen.

Betrachtet man die Lebensläufe des Gründerteams, ist Zhijian Power ein sehr typisches Startup in der Branche der verkörperten Intelligenz mit einer starken Wurzel im Bereich des autonomen Fahrens.

Die drei Mitglieder des Gründerteams: Wang Kai (Vorsitzender), Jia Peng (CEO & CTO) und Wang Jiajia (Mitbegründer & COO) stammen alle aus dem intelligenten Fahrassistenzteam von Li Auto.

Ende Juli 2025 bereiteten die drei die Gründung eines neuen Unternehmens vor. Danach schlossen sie innerhalb von nur einem halben Jahr fünf aufeinanderfolgende Finanzierungsrunden ab und wurden damit zum am schnellsten wachsenden Einhorn in der Branche der verkörperten Intelligenz.

Sie zogen nicht nur die Aufmerksamkeit führender Finanzinstitute wie Yuanjing Capital und Sequoia China auf sich, sondern auch die beiden Internetgiganten Tencent und Alibaba beteiligten sich gemeinsam.

Aber Jia Peng sagte QbitAI, dass die technischen Grenzen ihres Teams vor der Unternehmensgründung längst über das autonome Fahren hinausgingen.

Während ihrer Zeit bei Li Auto haben die Teammitglieder bereits mehrere automatisierte Geschäftsprozesse für verkörperte Intelligenz umgesetzt:

Zum Beispiel eine selbstentwickelte automatische Prüflinie für die Fabrikauslieferung, die mit Roboterarmen und Vision-Systemen die vollautomatische Prüfung von Aussehen, Fahrzeugsteuerungssystem und Ladekompatibilität durchführt. Bei den Straßentests vor der Auslieferung werden akustische Sensoren eingesetzt, um ungewöhnliche Geräusche automatisch zu erkennen.

„Bevor Jiajia (Mitbegründer und COO von Zhijian Power) das Unternehmen verließ, hat er auch das automatische Laden realisiert.“

Nach Jia Pengs Ansicht verbreitet sich die Technologie in der Branche sehr schnell, und die großen Modelle vieler Unternehmen sind sich sehr ähnlich. Was über Sieg und Niederlage entscheidet, ist die Fähigkeit zum Aufbau der grundlegenden Infrastruktur.

• Haben Sie wirklich jemals ein Cluster mit 10.000 Karten (Trainingscluster mit 10.000 GPUs) betrieben?
• Haben Sie jemals Ihr eigenes Basismodell trainiert?
• Haben Sie jemals verschiedene Arten von Chips ausprobiert?

Und all das, so Jia Peng, hat sein Team bereits getan – dieses Startup ist „gut vorbereitet“.

Gleichzeitig räumt er ein, dass verkörperte Intelligenz um „viel, viel mehr Male“ schwieriger ist als intelligentes Fahren.

Zum Glück arbeitete er früher 5 Jahre lang bei NVIDIA, was ihm geholfen hat, eine gute Mentalität zu entwickeln.

„Jensen Huang hat mir immer die Philosophie der Produktentwicklung vermittelt: Mach zuerst ein Produkt, das nicht perfekt ist, lass die Leute es kritisieren. Nur durch viele Kritikpunkte kann das Produkt am Ende reif werden.“

Der i7 Pro soll sich selbst herstellen

Der i7 Pro ist genau das Produkt, das nach vielen „Kritiken“ zur Serienlieferung gelangt ist.

Wie bekannt ist, wurde die weltweit erste von Zhijian realisierte intelligente CNC-Produktionslinie für verkörperte Roboter in Zusammenarbeit mit Kai Xuan Intelligence, einer Tochtergesellschaft von Green Harmony, dem führenden Unternehmen der Branche für Harmonische Getriebe in China, aufgebaut.

Ein Harmonisches Getriebe kann einfach als „Gelenk“ des Roboters verstanden werden.

Ob der Roboter stabil läuft, präzise agiert und langlebig ist, hängt vollständig von diesem Kernbauteil ab.

Die Zusammenarbeit der beiden Unternehmen konzentriert sich hauptsächlich auf eine Sache: Den i7 Pro dazu zu bringen, „sich selbst“ herzustellen.

Er ist in der Produktionslinie für die Bearbeitung der internen Teile des Harmonischen Getriebes verantwortlich – dies schließt den Zyklus der Hardware-Selbstversorgung ab.

Jia Peng sagte QbitAI, dass die beiden Unternehmen eine Zusammenarbeit unterhalten, in der sie sich gegenseitig mit Komponenten beliefern und sich gegenseitig ergänzen.

Die beiden Teams waren fast die gesamte Zeit vor Ort und arbeiteten eng zusammen – sie wohnten, aßen und arbeiteten lange Zeit gemeinsam.

Bei so viel Zusammenarbeit sind Auseinandersetzungen unvermeidlich.

Denn die Umgebung einer echten Fabrik ist viel härter, als wir es uns vorstellen können.

In der CNC-Bearbeitungshalle ist der Boden voller Schneidöl, er ist ölig und rutschig – eine völlig andere Welt als ein sauberes, ordentliches Labor.

Als der i7 Pro gerade zum Testen in die Halle kam, „stürzte“ er sofort ab.

Die Räder rutschten ständig, der Körper schwankte hin und her, er konnte nicht stabil stehen oder gerade laufen – selbst die grundlegendste Bewegung war nicht möglich, geschweige denn das präzise Bearbeiten von Teilen.

Damals stand das Team vor zwei Wegen: Entweder Geld ausgeben, um den Hallenboden umzubauen und neu zu verlegen, damit er zum Roboter passt;

Oder das Laufmodul optimieren, damit der Roboter sich aktiv an diese ölige, rutschige und raue Arbeitsumgebung anpasst.

Neben dem rutschigen Gehen war es für den Roboter in der Anfangsphase auch schwierig, mit seinen Greifern feine Aktionen wie das Drücken von Tasten an Maschinen präzise auszuführen.

Wieder stand eine Wahl an: Sollte man hochpräzisere Greifer austauschen, mehr Hardware einsetzen und die Kosten erhöhen – oder die Maschinen an die Arbeitslogik des Roboters anpassen?

Viele Teams würden in einer solchen Situation wahrscheinlich den einfacheren Weg wählen: Komponenten austauschen, mehr Hardware einsetzen, die Umgebung verändern.

Aber die Folge davon ist offensichtlich: Der Roboter bleibt für immer ein „Sondergerät“, das nur an diese eine saubere, maßgeschneiderte Umgebung angepasst ist – in einer anderen Fabrik oder auf einer anderen Produktionslinie könnte er nutzlos werden.

Das Ergebnis der vielen „Kritiken“ zwischen den beiden Seiten war, dass sie sich einig waren, den komplexeren Weg zu wählen.

Zhijian arbeitete intensiv am Roboter selbst; Green Harmony hingegen reservierte Schnittstellen für die Signalübertragung an den Maschinen. Später kann der Roboter ohne physisches Drücken der Tasten durch Greifer und mit geringer Abhängigkeit von taktilen Sensoren direkt digitale Signale senden, um das Starten und Stoppen der Maschinen, das Öffnen und Schließen von Türen sowie das Auslösen von Funktionstasten zu steuern.

Nach Jia Pengs Ansicht müssen die beiden Teams das gleiche Verständnis haben und bereit sein, hart zu arbeiten, um das Produkt schnell zu verfeinern und zu verbessern.

„Und wir sind darauf vorbereitet, dass die Nutzer es zuerst kritisieren – wir können nicht riskieren, dass das Gerät vor Ort ausfällt und die Produktion behindert.“

Erst durch die Behebung unzähliger kleiner Fehler konnte der i7 Pro das Label eines Labor-Demos ablegen und wirklich in der Fabrik arbeiten.

Heute ist er eine universelle Roboterplattform, die beliebig verschoben werden kann und sich an verschiedene industrielle Arbeitsumgebungen anpasst.

Wie bekannt ist, ist der i7 Pro neben der CNC-Produktionslinie auch in Bereichen wie flexiblen Leiterplatten (PCBs) und optischen Modulen im Einsatz.

Wang Jiajia, Mitbegründer und COO von Zhijian Power, sagte, dass dies geschieht, weil diese Bereiche echte Anforderungen haben.

Bereiche wie CNC-Bearbeitung, Feinschleifen und Wärmebehandlung haben an sich hohe Hürden, und die Personalkosten steigen zudem.

Wenn Kunden neue Produktionslinien aufbauen, können sie diese von Anfang an so gestalten, dass sie für Roboter mit verkörperter Intelligenz geeignet sind – und die Schritte wie Greifen, Halten, Ablegen, Aufnehmen, Transportieren, Umsetzen und Be- und Entladen einbeziehen. Dann wird die spätere Inbetriebnahme reibungsloser verlaufen.

Zudem stehen Bereiche wie optische Module und flexible PCBs im Zusammenhang mit dem Wachstum der KI-Infrastruktur.

„Wir hoffen, dass wir in diesen Bereichen mit echten Anforderungen, Wachstum und technischen Herausforderungen unsere Fähigkeiten zur schnellen Bereitstellung, stabilen Betriebsführung, Datenschleife und Modellverbesserung trainieren können.“

Wie QbitAI erfuhr, plant Zhijian Power neben industriellen Bereichen künftig auch den Einstieg in Bereiche wie Supermärkte und Einzelhandel, intelligente Logistik und Biomedizin.

Im Produktportfolio wird das Unternehmen nächsten Monat zwei neue Modelle vorstellen.

Top-Ausstattung des i7 Pro für 229.800 Yuan

Auf die Frage, warum er mit Zhijian Power zusammenarbeitet, gab Chu Jianhua, CTO von Green Harmony und CEO von Kai Xuan Intelligence, offen zu, dass der Grund zunächst in der Personalkrise liegt, mit der die Fertigungsindustrie konfrontiert ist.

Ihre Fabrik verfügte früher über mehr als 1.000 CNC-Werkzeugmaschinen. Für jedes Gerät brauchte es einen „Bedienpersonal“, das sich um wiederholende Aufgaben wie Be- und Entladen, Einspannen und Prüfen kümmerte.

„Die Arbeit des traditionellen Bedienpersonals ist langweilig und eintönig. Junge Leute wollen keine Nachtschichten machen, und die Fabriken haben Schwierigkeiten, Personal zu finden.“

Aber traditionelle Industrieroboter haben dieses Problem nicht vollständig gelöst.

Der Grund liegt darin, dass traditionelle Roboter besser für hochstandardisierte Produktionsumgebungen geeignet sind.

Sobald sie auf Fertigungsszenarien mit vielen Varianten, kleinen Losgrößen und häufigen Umrüstungen treffen, müssen sie neu eingelernt und neu justiert werden – die Bereitstellungskosten sind sehr hoch.

Sie brauchen Roboter mit verkörperter Intelligenz, die durch ein Hand-Auge-Gehirn-Kooperationsmodell selbstständig denken können, Teile beliebig platzieren, ihre Position und Einspannung selbst finden und sich an verschiedene Szenarien anpassen können.

Zudem können sie je nach Größe, Art und Regelwerk der Teile automatisch flexibel greifen.

Aber ein reales Problem ist: Roboter mit verkörperter Intelligenz sind zu teuer.

Um den Robotern stärkere Fähigkeiten zu verleihen, braucht es mehr Sensoren, komplexere Aktoren, Plattformen mit höherer Rechenleistung sowie große Investitionen in Software und Algorithmen.

All dies wirkt sich direkt auf den Gesamtpreis des Geräts aus.

Wie bekannt ist, kostet die Top-Ausstattungsversion des