Die Bestellzahlen haben sich verzehnfacht, dieses auf taktile Wahrnehmung spezialisierte Unternehmen hat erneut eine Finanzierungsrunde abgeschlossen.

Ein weiterer wichtiger Finanzierungsabschluss wurde am Dateneingang zur physischen Welt getätigt.

Laut exklusiven Informationen von ChinaVenture hat Yaole Technology eine neue Pre-A+ Finanzierungsrunde abgeschlossen, die von Dinghe Gaoda angeführt wird, wobei die börsennotierten Unternehmen Changshu Auto Decoration und Zulong Entertainment als Mitinvestoren teilnehmen. Yundao Capital fungiert als langfristiger exklusiver Finanzberater. Zuvor hatte Yaole Technology bereits die exklusive Angel-Runde von Xiaomi sowie die Pre-A-Runde von dem von Ecovos beteiligten Yinfeng-Fonds, Silicon Harbor Capital und Chuhui Capital erhalten.

Der neu eingetretene Investor Dinghe Gaoda ist tief in die Spitzentechnologiebranche eingetaucht und hat Star-Projekte wie Hesai und Momenta investiert. Seine LP-Hintergründe umfassen börsennotierte Unternehmen im Zusammenhang mit verkörperter Intelligenz und Automobilindustrie, was Yaole dabei unterstützen wird, seine Ressourcen im Ausland und die Fähigkeit zur Anbindung europäischer Kunden zu ergänzen.

Im Jahr 2026 ist die Begeisterung des Primärmarktes für verkörperte Intelligenz etwas abgekühlt, aber eine langlebigere Einschätzung gewinnt an Bedeutung: Damit die KI wirklich in die physische Welt eintritt, fehlt es nicht an einem weiteren beweglichen und springenden Subjekt, sondern an skalierbaren, gesammelten echten physischen Interaktionsdaten jenseits von Sehen und Sprache. Angesichts der Nachfrage von Modellen nach Proben im Umfang von mehreren zehn Millionen Stunden könnte die weltweite Lücke an physischen Interaktionsdaten für das Training mehr als 95 % betragen. Und die Tastsinn ist genau die seltenste Modalität, um diese Lücke zu schließen.

Daher sind eine Reihe von Akteuren in die Tastsinnbranche eingetreten: Seh-Tastsinn, piezoresistive Folien, flexible elektronische Haut ... aber die meisten bleiben noch bei dem "Verkaufen von Sensoren an Roboter". Aus diesem Grund pflegt die Öffentlichkeit Yaole, das mit fahrzeugtauglichen Gewebesensoren begonnen hat, als Hersteller von "flexiblen Tastsinnsensoren" zu positionieren, aber tatsächlich geht die Positionierung von Yaole darüber hinaus:

Die Hardware ist nur der Eingang zum Weltmodell. Das Endziel besteht darin, den Druck, die Haltung und das Feedback, wenn Menschen mit der Welt in Kontakt kommen, zu lernbaren und wiederverwendbaren Datenvermögen zu machen, das direkt in die Trainingskette des Weltmodells eingespeist wird. Und der Träger ist die flexible Oberfläche, mit der Menschen von Natur aus in Kontakt kommen: Handschuhe, Sitze, Matratzen usw.

Vor zehn Jahren glaubte niemand, dass dieser Weg gangbar ist. Jetzt beginnt die Branche endlich, ihn neu zu bewerten.

Fahrzeugtauglicher Tastsinn, mit reduzierter Dimension in die verkörperte Intelligenz eintreten

Yaole ist kein aus dem Nichts entstandenes Tastsinn-Unternehmen.

Die Gründerin Lü Liyun war früher Chefarchitekt-Ingenieur in der globalen Innovationsabteilung von Harman, einem internationalen Riesen für Automobilelektronik. Sie leitete die multimodale Sensor-Fusionsplattform, bediente mehr als zehn Automobilhersteller wie Maserati und Porsche und arbeitete tief im Bereich des intelligenten Fahrens in der Cloud und der Roboterwahrnehmung.

Der Mitbegründer Zhou Xiao stammt von dem Advanced Institute der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und arbeitet seit mehr als zehn Jahren im Bereich integrierter Schaltkreise und intelligenter Sensorik. Der Mitbegründer Luo Zheng absolvierte die Abteilung für Elektrotechnik der University of Michigan. Der von ihm geleitete multimodale Sensor-Fusionsalgorithmus wurde in Hunderttausenden von Fahrzeugen in der Massenproduktion umgesetzt. CMO Meng Xianglin ist ein Serienunternehmer mit Hintergrund der Peking-Universität, der einst führende Konsumgütermarken von 0 bis 1 betrieb und mehrere Bestseller-Produkte leitete. Technik, Algorithmus, Massenproduktion und Kommerzialisierung – die vier Beine dieses Tisches sind vollständig vorhanden.

Das bestimmt die Genetik von Yaole: Von Anfang an war es kein Hardware-Unternehmen, sondern ein Team, das Tastsinn-Datenprodukte mit systemtechnischem Denken herstellt.

Aber warum haben sie sich für Gewebe als Tastsinn-Eingang entschieden?

Der Ausgangspunkt war sehr einfach. Im Jahr 2015 wollte Lü Liyun eine intelligente Yogamatte herstellen. Aber sie stellte schnell fest, dass es keine geeigneten Sensoren auf dem Markt gibt: Folien Drucke sind nicht knickfest, starre Lösungen sind hart und teuer. Wenn man weiterdenkt, wird das Problem noch tiefer: Die Voraussetzung für das Sammeln von Verhaltensdaten echter Menschen ist, dass das Gerät das Verhalten der Menschen nicht umgekehrt verändert. Sobald der Sensor schwer, steif oder zerbrechlich ist, wird die Bewegung der Menschen verzerrt, und die gesammelten Daten werden ebenfalls ungenau.

Dieser Logik folgend stellte sie eine Frage, die später das Schicksal des Unternehmens bestimmte: Gibt es ein Medium, mit dem Menschen von Natur aus in Kontakt kommen und das in großem Maßstab zu einem Datennetzwerk umgewandelt werden kann?

Bildunterschrift: Gewebe ist der Sensor

Die Antwort weist auf Gewebe hin. Weiche, großflächig bedeckte und kostengünstig austauschbare Oberflächen wie Handschuhe, Sitze, Matratzen und Socken sind genau die Orte, an denen Menschen mit der Welt in Kontakt kommen. Die Sensoren hineinzuweben, anstatt sie aufzukleben, kommt dem "unmerklichen Sammeln" näher als jede starre Lösung.

Im Gegensatz zu Datenfabriken will Yaole nicht Standardbewegungen erfassen, sondern die Momente, in denen Menschen wirklich auf die Welt einwirken, z. B. einen Becher halten, sich umdrehen, Schuhe anziehen. Jeder Kontakt verbirgt lange Schwanzänderungen, Muskelgewohnheiten, sanfte Kontaktstrategien, Fehlerkorrekturen und Umgebungsrückmeldungen. Diese können nur erfasst werden, wenn sie unmerklich und kontinuierlich auf den Oberflächen aufgezeichnet werden, mit denen Menschen von Natur aus in Kontakt kommen.

Diese Einschätzung wurde schnell vom Markt bestätigt. Der erste Kunde, der sich meldete, war iFlytek. Sie arbeiteten an einer Matratze zur Altenpflege und Vorbeugung von Druckgeschwüren. Die Bestellung war nicht groß, aber sie bewies, dass echte Szenarien tatsächlich diese großflächigen, unmerklichen und nachhaltigen physischen Interaktionsdaten benötigen.

Im Jahr 2018 brachten Automobilbestellungen die Produktanforderungen an die Grenze: Türverkleidungs-Touch, Sitzdruck – die Anforderungen der Fahrzeugnorm an Zuverlässigkeit, Haltbarkeit und Konsistenz übersteigen die Konsumgüterebene bei weitem. 2019 bestand die erste Generation der Lösung den Fahrzeugnorm-Test, 2022 bestand die Sitzlösung erneut die Fahrzeugnorm. 2025 wurde Yaole Kernlieferant für die intelligente Sitzdrucklösung eines erstklassigen Luxusautoherstellers, schloss die Massenproduktionslieferung ab und erhielt die festen Aufträge mehrerer führender Automobilhersteller.

In den Augen der Investoren ist das härter als jede Demo. Die Einführung in die Fahrzeugnorm dauert in der Regel mehr als drei Jahre. Nach Dutzenden von Tests wie extremen Temperaturen, Vibrationen und elektromagnetischen Störungen kann das Produkt als "industrielletauglich" bezeichnet werden. Yaole betrachtet diese Fähigkeit als Basis, die alle Szenarien abwärtskompatibel macht.

"Der Einstieg in die Automobilbranche besteht im Wesentlichen darin, die Technik mit den höchsten Standards zu verfeinern und dann andere Szenarien abwärtskompatibel zu machen", legte Lü Liyun von Anfang an diese Strategie fest. Als die Welle der verkörperten Intelligenz kam, wurde die durch die Fahrzeugnorm wiederholt verfeinerte Fähigkeit fast vollständig übertragen: Dichte Verteilung in begrenztem Raum, wiederholte mechanische Ermüdung, Millisekunden-Antwort und hohe Konsistenz – darunter liegt dieselbe physische Interaktionslogik.

"Eine nachgewiesene Massenproduktionsaufzeichnung in Branchen mit hohen Standards ist das Kernkriterium für Investoren in diesem Jahr, um zu beurteilen, ob ein Tastsinn-Unternehmen investitionswürdig ist", sagte Cao Jishan, Gründungspartner von Yundao Capital. "Jetzt gibt es viele Unternehmen in der Tastsinnbranche, aber die meisten bleiben noch bei der handgefertigten Lieferung und sind weit von der stabilen Massenproduktion entfernt. Bei unseren Projektprüfungen geht es uns nicht mehr um die Parameter auf dem Papier oder wie beeindruckend die Demo ist, sondern darum, ob in Branchen mit vollständigem Überprüfungssystem und ausgereifter Lieferkettenschwelle wie der Automobilbranche die festen Aufträge oder sogar die Massenproduktionslieferung wirklich umgesetzt wurden. Was das Weltmodell braucht, sind keine einmaligen Proben, sondern skalierbare und wiederverwendbare Datenkapazität."

Verkörperte Intelligenz ist nur der Eingang, das Weltmodell ist das Endziel

Im Jahr 2026 wird erwartet, dass sich die Bestellungen von Yaole Technology verzehnfachen, wobei fast die Hälfte des Zuwachses aus der verkörperten Intelligenz stammt. Aber wenn diese Rechnung nur als "Liefermenge von Sensoren" gelesen wird, unterschätzt man ihren Kernwert.

Eine große Anzahl von Kunden im Zusammenhang mit Robotern und Weltmodellen meldet sich. Dahinter steht der sich bildende Konsens der Branche: Selbst wenn die geschickte Hand sehr raffiniert ist, kann die feine Bedienung ohne echte physische Interaktionsdaten nicht bestanden werden. Das Sehen erkennt die Position, aber nicht die Kraft, das Gleiten und das Kontaktresultat. Die Simulation kann einige Proben ergänzen, aber sie kann die Kluft zwischen Virtuellem und Realem nicht beseitigen. Physische Interaktionsdaten werden von einer unwichtigen "Option" zu einer "obligatorischen Frage", die bestimmt, ob die verkörperte Intelligenz umgesetzt werden kann.

Genau das ist der Produktfokus von Yaole. Es webt das Sensornetz in Oberflächen wie Handschuhe, Kleidung und Sitze, mit denen Menschen von Natur aus in Kontakt kommen, bedeckt Schlüsselbereiche wie Handfläche, Rumpf und Fußsohle und erfasst in Echtzeit Kraft, Haltung und Feedback. Dünn, biegbar und ermüdungsfest – diese Eigenschaften, die starre Sensoren nicht haben, sind die Voraussetzung, um unmerklich in echte Szenarien einzutreten und kontinuierlich qualitativ hochwertige physische Daten zu erhalten.

In diesem Jahr legt das Team den Schwerpunkt auf Datenhandschuhe. Dieses intelligente Gewebe, das wie ein gewöhnlicher Handschuh aussieht und Druckänderungen genau wahrnehmen kann, wird voraussichtlich im August dieses Jahres auf den Markt kommen. Seine langfristige Positionierung ist ein verbrauchbares Erfassungsendgerät: Je weiter die Endgeräte verteilt sind, desto dichter ist das Datennetzwerk.

Yaole Technology – Konzeptskizze der Verteilung der Sensorpunkte des Datenhandschuhs

Derzeit hat Yaole Kooperationen mit führenden Roboterunternehmen und Herstellern von tragbaren Konsumgeräten geschlossen und eine eigene Fabrik mit einer Fläche von etwa 7500 Quadratmetern in Jiaxing gebaut, um den gesamten Prozess von der Garn bis zum Sensornetz abzudecken. Der Wert der selbst gebauten Produktionslinien liegt nicht nur im Maßstab, sondern darin, die Kontrolle über jeden Prozessschritt in der eigenen Hand zu behalten.

Wenn man nur auf die Hardware schaut, stellt Yaole Technology Sensoren her. Aber wenn man die Zeit länger betrachtet, ist das Endziel dieses Unternehmens tatsächlich eine Tastsinn-Datenplattform.

Handschuhe, Sitzkissen, Einlegesohlen, Sitze, Matratzen ... diese Gewebesensornetze sammeln stündlich Daten über die Interaktion zwischen Menschen und der physischen Welt. Die Hardware-Einnahmen können den Cashflow und die Szenarienvalidierung lösen; wenn die Sammelmenge groß genug ist, übersteigt der Datenwert den der Hardware bei weitem. Ob dieses Geschäftsmodell funktionieren kann, hängt von zwei Voraussetzungen ab: Die Sensoren müssen billig genug sein, um in großen Mengen verteilt zu werden; die Daten müssen standardisiert genug sein, um aufgerufen zu werden.

In Bezug auf die Kosten hat Gewebe strukturelle Vorteile. Mit Hilfe von skalierten Geräten und Prozessen auf Textilebene verleiht die durch Fahrzeugnorm verfeinerte Technologie ihm industrielle Zuverlässigkeit, aber die Kostenstruktur nähert sich eher verbrauchbaren Textilien. Für Investoren bedeutet dies, dass die Datenkapazität die Möglichkeit hat, sich synchron mit der Lieferung von Endgeräten zu erweitern, anstatt durch teure Hardware blockiert zu werden.

In Bezug auf die Standardisierung befindet sich die Branche noch im Frühstadium. Lü Liyun beobachtete, dass sich die Angst der Kunden geändert hat – von "Gibt es Tastsinn-Hardware?" zu "Gibt es trainingsbereite Daten?". Der Kern der nächsten Stufe besteht darin, kontinuierliche, unstrukturierte Tastsinn-Signale durch Kalibrierung, Bereinigung, Segmentierung, Tag-Systeme und API-Schnittstellen in beschriftbare, aufrufbare und trainierbare Datenvermögen umzuwandeln. Wer dieses Paradigma zuerst zur Standardversorgung macht, erhält die nächste Eintrittskarte.

Also, wo liegt der Graben von Yaole?

Die Antwort liegt nicht in einem bestimmten Material, sondern in der Überlagerung von Systemfähigkeiten: Material, Verfahren, Massenproduktion, Kalibrierung, Algorithmus – dieses durch zehn Jahre Versuch und Irrtum gebildete gekoppelte System kann nicht einfach durch das Zerlegen von einigen Proben repliziert werden.

"Es ist sehr schwierig, das Produkt direkt zu zerlegen; ohne mehr als ein Jahr kann man kaum einen stabilen Zustand erreichen", sagte Lü Liyun. Die kurzfristige Barriere des Unternehmens stammt aus der Tiefe der Industriekette und dem First-Mover-Vorteil; die langfristige Barriere liegt darin, wer zuerst das Datenrad bildet. Je weiter die Hardware verteilt ist, desto mehr Daten fließen zurück, desto abhängiger wird das Modell von dieser Versorgung, desto bereitwilliger werden die Kunden dafür bezahlen. Sobald dieser geschlossene Kreislauf funktioniert, ist der Eingang zu den physischen Interaktionsdaten im Wesentlichen festgelegt.

Derzeit ist die technische Route noch lange nicht konvergiert. Das ist für Investoren sowohl ein Risiko als auch eine Chance: Das Risiko liegt in der Unsicherheit; die Chance liegt in der ausreichend hohen Obergrenze, und diejenigen, die zuerst Massenproduktion, Szenarienabdeckung und Datenstandards umsetzen, haben die Möglichkeit, das Trainingsparadigma der nächsten Generation von Physical AI zu definieren.

Xiaomi, Ecovos, Dinghe Gaoda setzen auf dasselbe Endziel

Der Finanzierungsrhythmus von Yaole ist nicht sehr schnell,