Li Qiang, der CTO von Cainiao, hat ein Startup gegründet, und die Angel-Investoren von Minimax haben investiert.

Heute hat ChinaVenture exklusiv erfahren, dass Li Qiang, ehemaliger CTO von Cainiao, offiziell in die Unternehmensgründung einsteigt und die Hangzhou Quantum Dynamics Intelligence Co., Ltd. gegründet hat. Derzeit hat das Unternehmen eine Seed-Finanzierungsrunde im Wert von über 100 Millionen Yuan abgeschlossen, an der führende Fonds wie Qiming Venture Partners und Guoxiang Capital sowie branchenführende Industriekapitalgeber beteiligt sind.

Vor diesem Hintergrund stand die Logistikbranche, in der Li Qiang tätig war, vor einem peinlichen Bruch: Auf der einen Seite steht die harte Realität des schwierigen Personalbeschaffungswesens und der stetig steigenden Personalkosten, auf der anderen Seite gibt es eine Hürde, die die Automatisierungstechnik der vorherigen Generation bei der Hand-Auge-Koordination und flexiblen Bedienung nie überwinden konnte. Damit trat dieses Team, das aus dem Alibaba-Umfeld hervorgegangen ist, ins Rampenlicht.

Erwähnenswert ist, dass die Vereinten Nationen bereits früher über die Technologie von Li Qiang berichtet haben, und diese Unternehmensgründung stellt praktisch einen Neuanfang für Li Qiang dar.

Kürzlich hat ChinaVenture mit diesem neu eingestiegenen Gründer ein Gespräch geführt. Im Gespräch erklärte Li Qiang, dass Quantum Dynamics sich als Anbieter von Physical AI-Systemen positioniert: Es setzt bei der schwierigsten „Hand-Auge-Koordination“ in Logistikzenarien an, entwickelt eigenständige, körpergebundene native Weltgroßmodelle, zielt direkt auf das grundlegende Problem der geringen Effizienz des „Maschinenersatzes für Menschen“ in Sortierszenarien ab und versucht, durch die Lösung der Probleme der flexiblen Bedienung in unstrukturierten Umgebungen eine großflächig einsetzbare Roboterflotte aufzubauen.

„Wer als Erster den geschlossenen Kreislauf des Daten-Flywheels in der realen physischen Welt vollendet, hält die Eintrittskarte für das Zeitalter des Physical AI in der Hand“, sagte Li Qiang im Gespräch. Dies führt dazu, dass das Zeitfenster für die PMF (Produkt-Markt-Anpassung)-Validierung in Logistikzenarien leise angebrochen ist.

Ehemaliger Cainiao-CTO gründet Unternehmen und zielt auf die Lücke der „Hand-Auge-Koordination“ in der Logistik ab

Anfang 2026 traf Li Qiang, der mehr als 10 Jahre lang bei Cainiao tätig war, eine für die Branche unerwartete Entscheidung: Er begann mit der Unternehmensgründung.

Seit seinem Eintritt bei Cainiao im Jahr 2015 und der Erkundung der Lagerautomatisierung ab 2016 hat Li Qiang den gesamten Entwicklungsprozess der Technologie der vorherigen Generation von Null auf Eins miterlebt. Nach fast 10 Jahren Arbeit stellte dieser CTO jedoch eine harte Tatsache fest: Die alte Technologie kann nur die Lagerung und den Transport von Standardbehältern und Standardkisten lösen, und fast alle Vorgänge, die die Hand-Auge-Koordination erfordern – wie das Wiegen von Paketen und das Anbringen von Etiketten, das Wenden und Zuführen von Paketen, das Auffüllen von Regalen, das Entnehmen von Waren aus Regalen sowie das Verpacken von Kisten – lassen sich kaum zufriedenstellend lösen.

„Mit der Technologie der vorherigen Generation lassen sich nur 20 bis 30 Prozent der Probleme lösen, eine große Anzahl von Problemen bleibt ungelöst“, sagte Li Qiang. Erst im Jahr 2025 erkannte er klar, dass die Probleme, die er in den letzten 10 Jahren immer lösen wollte, aber nicht lösen konnte, heute mit neuen Technologien endlich eine Lösung finden.

Diese „neue Technologie“ ist das Physical AI.

Nur wenige Menschen können das Verständnis von Li Qiang für Logistikzenarien erreichen. Während seiner Leitung der Technologieabteilung von Cainiao war das von ihm verantwortete System für elektronische Frachtbriefe zeitweise eine Infrastruktur der chinesischen Logistik – sobald es Probleme gab, würde die gesamte chinesische Express- und Logistikbranche große Probleme erleiden. Diese Ehrfurcht vor der „großflächigen Bereitstellung“ und das tiefe Verständnis für die Stabilitätsgrenzen großer Systeme wurden zu seinem ursprünglichen Antrieb für die Unternehmensgründung.

Bis heute hat Quantum Dynamics um Li Qiang ein Spitzenteam aufgebaut, das sich über Technologie, Produkte und Industrie erstreckt. Darunter ist der Gründer Li Qiang, der nacheinander als CTO der Cainiao-Gruppe und CTO des internationalen digitalen Handelsbereichs von Alibaba tätig war und Tausende von Forschungs- und Entwicklungsmitarbeitern auf der ganzen Welt leitete; er war einst gleichzeitig General Manager für fahrerlose Fahrzeuge bei Cainiao, übernahm sowohl die technische Forschung und Entwicklung als auch die Geschäftsentwicklung und war die verantwortliche Schlüsselfigur für die Umsetzung und Kommerzialisierung der autonomen Fahrtechnik.

Der CTO von Quantum Dynamics war früher Leiter des Online-Algorithmus bei einem führenden Unternehmen für autonome Fahrtechnik der Branche und verfügt über umfassende Kenntnisse der gesamten Technologie der autonomen Fahrzeuge; der leitende Wissenschaftler ist Doktor einer renommierten chinesischen Universität und hat Erfahrungen als Gastwissenschaftler und Postdoktorand an einer renommierten nordamerikanischen Universität und einem bekannten Labor für körpergebundene Intelligenz.

Darüber hinaus ist der technische Leiter der Abteilung für humanoide Roboter eines börsennotierten Unternehmens als Leiter der Hardwareabteilung tätig, der seit seinem Bachelor- über den Master- bis zum Doktorstudium tief im Bereich der mechanischen Arme und geschickten Hände gearbeitet hat. Außerdem ist der Leiter der Kommerzialisierung Absolvent der Abteilung für Physik der University of Maryland, war früher als Algorithmusspezialist bei Goldman Sachs, Amazon und Meta tätig, verfügt über 10 Jahre Erfahrung in der Gründung von Unternehmen für Logistiksteuerungssysteme und verfügt über etablierte Kunden und Partner im In- und Ausland wie Lenovo aus China und Lotte aus Südkorea.

Diese tiefe Integration von Teams mit unterschiedlichem Hintergrund lässt Quantum Dynamics von Anfang an die Beschränkungen durch den Durchbruch an einzelnen Technologiepunkten überwinden. Ihrer Meinung nach ist die Umsetzung des Physical AI kein Durchbruch an einem einzelnen Technologiepunkt, sondern ein Wettbewerb um systemische Fähigkeiten – vom übergeordneten Steuerungssystem über das Modultraining und den Daten-Flywheel bis zur Bereitstellung auf Endgeräten ist nichts davon verzichtbar.

Körpergebundenes natives Weltmodell + Daten-Flywheel: Positionierung auf das „Schwarmintelligenz“ des Physical AI

Wie geht Quantum Dynamics konkret in Logistikzenarien vor, um die schwierigsten Probleme zu lösen? Einfach ausgedrückt handelt es sich um ein Full-Stack-Lösung, die sich vom Roboter selbst über das körpergebundene native Weltmodell bis zum Flottensteuerungssystem erstreckt.

Im Allgemeinen haben die meisten Unternehmen in der Branche, die VLA entwickeln, nur ein „Gehirn“, aber keine „Hände und Füße“, und die meisten Unternehmen, die sich mit körpergebundener Intelligenz befassen, zeigen nur einzelne Fähigkeiten. Der Unterschied von Quantum Dynamics besteht jedoch darin, dass es von Anfang an auf das „System“ abzielt.

Zuerst kommt die technische Route des Weltmodells. Im Gespräch erklärte Li Qiang, dass das Team von Grund auf neu beginnen und direkt auf das körpergebundene native Weltmodell abzielt, anstatt das Videogenerierungsmodell nur zu verbessern. Dieses Modell kombiniert verschiedene Modalitäten wie Sehen, Berührung und Kraftrückmeldung und verfügt gleichzeitig über drei Fähigkeiten: das WorldModel (Vorhersage der Entwicklung der Welt), das World Action Model (Ausgabe von Aktionen) und das World Value Model (Bewertung des Zustandswerts).

Zweitens hat das Team einen Vorsprung beim Daten-Flywheel. Bereits in der Zeit bei Cainiang betrieb das Team von Li Qiang die erste L4-Flotte für fahrerlose Fahrzeuge in China mit einer Größe von tausend Einheiten und baute ein vollständiges System für die automatische Datenerfassung, -markierung, -training und -bewertung auf. Im Zeitalter des Physical AI sind die Interaktionsdaten von echten Robotern, die in der realen physischen Welt großflächig eingesetzt werden, zweifellos das wertvollste und am stärksten abgeschirmte Datenvermögen.

„Im Zeitalter des Physical AI beträgt der Anteil des Datenbeitrags mehr als 50 Prozent, sogar höher als im Zeitalter der großen Sprachmodelle“, schätzt Li Qiang. Hochwertige Betriebsdaten von echten Geräten sind jedoch nie öffentliche Ressourcen, die man einfach mit Geld kaufen kann – nur wenn man Roboter wirklich in der physischen Welt einsetzt und sie an der Front arbeiten, Fehler machen und korrigieren lässt, können hochwertige Daten erzeugt werden, die der realen Verteilung entsprechen.

Schließlich kommt das übergeordnete Flottensteuerungssystem. Nach den Plänen von Li Qiang liefert Quantum Dynamics nie nur einen isolierten Roboter, sondern eine organische Roboterflotte – die Verteilung von Aufgaben, die Zusammenarbeit zwischen Robotern und die gemeinsame Nutzung von Fähigkeiten durch die gesamte Flotte, nachdem ein Roboter etwas gelernt hat, gehören alle zu den Kernaufgaben dieses Systems.

Die Kernlogik dieser Full-Stack-Lösung lautet: Der echte Engpass für die großflächige Bereitstellung des Physical AI ist nicht die Intelligenz eines einzelnen Geräts, sondern die Schwarmintelligenz. Nach den Worten von Li Qiang ist es nichts Besonderes, dass ein Roboter in einem Lager Waren entnehmen kann. Das Besondere ist, dass hundert oder tausend Roboter gleichzeitig in demselben Lager arbeiten.

Vom Inland zum Ausland: Wie weit ist der „GPT-Moment“ des Physical AI entfernt?

Natürlich hat Li Qiang als CTO, der aus einem großen Technologieunternehmen kommt, nicht nur technische Theorien. Bei der kommerziellen Umsetzung hat Quantum Dynamics auch klare Strategien. Das ist möglicherweise auch der wichtige Grund, warum Quantum Dynamics in der Seed-Runde Finanzierungen von Qiming Venture Partners, dem Angel-Investor von Minimax, und von SenseTime, einem der „vier großen KI-Unternehmen Chinas“, erhalten hat.

Bei der Auswahl der Szenarien folgt Quantum Dynamics einem Entwicklungspfad von „geschlossen“ zu „offen“. Das heißt, es beginnt mit Lagern und Verteilungszentren für den B2C-Logistik, geht dann zu halboffenen Netzpunkten und Geschäften über und gelangt schließlich zur vollständig offenen Endverteilung. Erwähnenswert ist, dass Quantum Dynamics dabei nicht nach einer „Allheillösung“ strebt, bei der ein universeller Roboter alle Szenarien abdeckt, sondern Roboter mit derselben Plattform, aber unterschiedlichen Konfigurationen für jedes Szenario einsetzt – denn es ist die beste Strategie, dass der passende Roboter die passende Aufgabe erledigt.

Bei der Kundenerweiterung erstreckt sich das Layout von Quantum Dynamics über das In- und Ausland. Nach Angaben von Li Qiang hat das Unternehmen bereits mit mehreren führenden Logistikunternehmen Kontakt aufgenommen, darunter ein führendes integriertes Logistikunternehmen in China. Quantum Dynamics wird bald eine strategische Kooperation mit ihnen unterzeichnen, und das Geschäft umfasst Pilotprojekte für die Warenentnahme in mehreren zentralen Lagern im ganzen Land. Gleichzeitig hat die weltweit größte E-Commerce-Plattform für Gesundheitsprodukte beschlossen, das Warenentnahmesystem von Quantum Dynamics in ihren ausländischen Lagern einzusetzen, und die ersten Projekte sollen noch in diesem Jahr in Betrieb genommen werden.

Bei der Erweiterung der Auslandsmärkte verfolgt Quantum Dynamics sein eigenes Tempo: Zuerst Japan und Südkorea, dann nacheinander Europa und Amerika. Der Kern dieser Priorisierung liegt darin: Der Grad der Dringlichkeit des Arbeitskräftemangels bestimmt die Stärke der Marktnachfrage; außerdem liegen Japan und Südkorea relativ nah an China; darüber hinaus bestimmt die Kontrollierbarkeit der Datenkonformität auch die Geschwindigkeit der Umsetzung.

Vom Inland zum Ausland, von Ökosystempartnern zu externen Kunden – Quantum Dynamics hat bei der kommerziellen Umsetzung bereits einen pragmatischen Weg eingeschlagen, der von Anfang an auf echten Bedarf und echten Szenarien ausgerichtet ist.

Mit Blick auf die Zukunft erklärte Li Qiang, dass das Team bis Ende 2026 hofft, dass mindestens 1 bis 2 Szenarien das PMF-Niveau erreichen; im Jahr 2027 soll das Ziel erreicht werden, dass mehr als 1000 Roboter jeden Tag in der realen physischen Welt arbeiten.

Rückblickend auf das Internet-Zeitalter haben riesige Mengen an Textdaten ChatGPT hervorgebracht. Jetzt, im Zeitalter des Physical AI, brauchen die Menschen riesige Mengen an physischen Daten, die den realen physischen Gesetzen entsprechen, damit Roboter und intelligente Fertigung wirklich umgesetzt werden können. Li Qiang ist der Ansicht, dass der GPT-Moment des generativen Physical AI möglicherweise näher ist, als die meisten Menschen erwarten.

Was Quantum Dynamics tun will, ist, in der Logistik, dem realsten Trainingsfeld, jedes Greifen in nicht standardmäßigen Szenarien, jeden Fehler und jede Wiederherstellung in Nährstoffe für die Entwicklung der KI umzuwandeln und diejenige Kraft zu sein, die den GPT-Moment der körpergebundenen Intelligenz einen Schritt näher bringt.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „ChinaVenture“, Autor: Chen Mei, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.