Zwei Finanzierungsrunden binnen 40 Tagen, Praktiker im Bereich Embodied Data treten in den Markt ein

Der Wettbewerb um Embodied Intelligence hat nun den Datenbereich erreicht.

Laut Informationen aus dem Investmentbereich hat das auf Dateninfrastruktur für Embodied Intelligence spezialisierte Unternehmen SCALEFORCE heute (12. August) seine erste Finanzierungsnachricht veröffentlicht: Es hat innerhalb von 40 Tagen zwei Finanzierungsrunden abgeschlossen, zu den Investoren gehören führende inländische Industriepartner für Embodied Intelligence, Hengxu Capital und Kailian Capital.

Obwohl das Unternehmen weniger als drei Monate nach seiner Gründung bereits in die Betriebsphase eingetreten ist: Der millionenstarke Datenauftrag von Leuchtkunden Tshi Robotics ist vollständig angelaufen, und es wurden bereits Kooperationen mit mehreren Weltmodellunternehmen, führenden Herstellern von Embodied-Intelligence-Einheiten und Branchenlösungsanbietern aufgebaut … Der kommerzielle Schwungeffekt läuft sich immer schneller.

„Der Wettbewerb um Embodied Intelligence ist bereits in die zweite Halbzeit eingetreten, in der Daten und Intelligenz im Vordergrund stehen.“ Das ist das reale Bild, das Guo Jiangliang sieht, und auch der Grund, warum er sich für die Unternehmensgründung entschieden hat. Wie er sagte, das Ziel von SCALEFORCE ist es, Daten durch den gesamten Lebenszyklus der physischen KI zu führen und unbegrenzte Intelligenz in der physischen Welt entstehen zu lassen.

Je populärer Embodied Intelligence ist, desto knapper sind die Daten

Die blühende Szene ist noch in lebendiger Erinnerung – im ersten Halbjahr 2026 erreichte der gesamte Finanzierungsbetrag des inländischen Embodied-Intelligence-Sektors 93,5 Milliarden Yuan, was einem Anstieg des 5-fachen im Vergleich zum Vorjahreszeitraum entspricht.

Aber je populärer Embodied Intelligence ist, desto knapper sind die Daten. Eine branchenweite Übereinstimmung lautet, dass Embodied-Großmodelle mit allgemeinen autonomen Fähigkeiten mindestens hochwertige interaktive Echtzeitdaten im Umfang von mehreren zehn Millionen Stunden benötigen. Bis Anfang 2026 betrug die Gesamtmenge der weltweit verfügbaren hochwertigen physischen Interaktionsdaten nur etwa 500.000 Stunden – die Lücke übersteigt 99 %.

Im Gegensatz zu großen Sprachmodellen, die Trainingsmaterialien aus dem Internet abrufen können, benötigt Embodied Intelligence multimodale physische Interaktionsdaten, die auf visuelle, taktile, Gelenkbewegungs-, Objektmechanik- und zeitliche Ausrichtung von Umgebungen abgestimmt sind – diese Daten können nicht online bezogen werden, sondern müssen in der realen Welt erfasst werden.

Schwieriger ist es, dass die Branche noch vor dreifachen Problemen steht: Die Datenqualität ist unkontrollierbar – die Genauigkeit der raumzeitlichen Ausrichtung von multimodalen Daten ist niedrig, Anomalien können nicht in Echtzeit überwacht werden; die Datenskala ist unzureichend – Erfassungsgeräte können nicht skaliert verwaltet werden, der Automatisierungsgrad ist niedrig; die Generalisierungsfähigkeit der Daten ist schlecht – das OOD-Problem ist schwerwiegend, die Wiederverwendung über verschiedene Einheiten hinweg ist fast unmöglich.

Genau das ist die Chance, die Guo Jiangliang bei der Gründung von SCALEFORCE erkannt hat – der Wettbewerb um Embodied Intelligence ist im Wesentlichen ein Wettbewerb um Daten. Wer Barrieren in der Dateninfrastruktur aufbauen kann, wird die Initiative in diesem Wettbewerb übernehmen.

Durch SCALEFORCE sehen wir eine Antwort: Die Infrastruktur der physischen KI wird von der Datenquelle neu definiert.

Derzeit hat SCALEFORCE das physische KI-Betriebssystem MatrixOS entwickelt. Darin versucht die ADA (Action-Data Alignment) Daten-Generalisierungs-Engine das Problem der Datenwiederverwendung über verschiedene Einheiten hinweg zu lösen. Nach Multi-Szenario-Bewertungen mit echten Geräten ist die Erfolgsrate von 65 % auf 92 % gestiegen.

Auf der anderen Seite steht die Effizienz der Datenproduktion. Die selbst entwickelte GDP (Global-Deep-Active) Datenqualitäts-Engine von SCALEFORCE optimiert durch Informationsentropie-Analyse, A-Posteriori-Wahrscheinlichkeitsschätzung, Aktionssemantikanalyse und aktives Bayessches Lernen kontinuierlich die Datenerfassungsstrategie, die verfügbare Umwandlungsrate der Daten erreicht 80 %, was das höchste Niveau im Inland darstellt.

Auf der Seite der Datenerfassung hat SCALEFORCE ein globales skaliertes Produktionsnetzwerk für physische KI-Daten aufgebaut, die Plattform unterstützt die einheitliche Verwaltung und Planung von Hunderttausenden von Datenerfassungsknoten weltweit, der Automatisierungsgrad des gesamten Prozesses übersteigt 95 %. Darüber hinaus hält SCALEFORCE an dem menschenzentrierten Datenerfassungsmodell fest und hat als weltweit erstes ein Datenerfassungs-Kit mit Sub-Millisekunden-genauer Zeitsynchronisation mehrerer Sensoren entwickelt, das gleichzeitig große Mengen an multimodalen Daten wie Vision, Tastsinn, Kraftwahrnehmung und Verhalten erfassen kann.

Einfach ausgedrückt, ist MatrixOS eher ein „Produktionssystem“, das um Daten für Embodied Intelligence herum aufgebaut ist: Die Vorderseite verbindet sich mit der realen physischen Welt und bezieht kontinuierlich Daten; die Mitte erledigt Datenverarbeitung, Bereinigung, Generalisierung und Verwaltung; die Rückseite liefert die Daten dann an Modelle, Roboter und spezifische Anwendungsszenarien.

Sobald diese Kette vollständig funktioniert, sind Daten keine einmalige Projektlieferung mehr, sondern können kontinuierlich in die nächste Trainingsrunde eintreten und neue Daten erzeugen, was schließlich zu einem Datenschwungeffekt führt. Es wird berichtet, dass SCALEFORCE gerade ein globales Produktions- und Verteilungsnetzwerk für hochwertige Daten mit der größten Kapazität und den niedrigsten Kosten aufbaut. Sobald das Netzwerk fertiggestellt ist, werden der Skaleneffekt und die Kostenvorteile der Daten zu den stärksten Wettbewerbsbarrieren.

Branchenfenster

Gerade einen Auftrag im Millionenbereich erhalten

Wann werden Roboter wirklich in alle Haushalte einziehen?

Heutzutage ist die Beliebtheit von Embodied Intelligence unbestreitbar. Wenn die Branche in die Skalierungsphase eintritt, werden Datenerfassung, Bereinigung, Generalisierung, Verwaltung und Verteilung allmählich zu einem unabhängigen Industrieglied.

Genau das ist die Position, für die sich SCALEFORCE entschieden hat. Auf Basis der voll entwickelten MatrixOS-Plattform kann SCALEFORCE Herstellern von Einheiten Daten für spezifische Szenarien liefern, Weltmodellunternehmen mit echten physischen Interaktionsdaten versorgen und für Branchenkunden eine Datengeschlossenheit rund um spezifische Aufgaben aufbauen.

Durch diese neutrale Position kann SCALEFORCE die starke Nachfrage aus allen Gliedern der Industriekette bedienen. Derzeit hat das Unternehmen bereits einen millionenstarken Datenauftrag von Tshi Robotics erhalten – durch den Service aus „spezifischer Szenariendatenerfassung + Datenverarbeitung auf der MatrixOS-Plattform“ wird Tshi Robotics dabei unterstützt, die Roboter der A-Serie erfolgreich in mehreren Betriebsszenarien des Aptiv-Werks einzusetzen.

Gleichzeitig hat SCALEFORCE tiefe Kooperationsbeziehungen mit mehreren Weltmodellunternehmen einschließlich Zhizai Wujie, führenden Herstellern von Embodied-Intelligence-Einheiten und Branchenlösungsanbietern aufgebaut; außerdem ist das Unternehmen in das Huawei Ascend Computing-Ökosystem eingetreten und gehört zu den ersten globalen Mitwirkenden von Open-Source-Daten- und Algorithmus-Pipelines für Embodied Intelligence / Weltmodelle im Ascend-Ökosystem. Darüber hinaus hat das Unternehmen tiefe Kooperationen für die Spitzenforschung im Bereich Embodied Intelligence mit der Peking-Universität und der Beihang-Universität aufgebaut, um gemeinsam die technischen Grenzen der nächsten Generation von Embodied Intelligence zu erkunden.

Angesichts der Nachfrage des ausländischen Marktes nach hochwertigen Echtzeit-Szenariendaten hat die internationale Ausrichtung von SCALEFORCE auch bereits praktisch begonnen, und es wurde ein Auslandsgeschäftsteam unter der Leitung von erfahrenen Betriebs- und Vertriebsexperten aus Südostasien aufgebaut, um die Schließung des Auslandsgeschäftsnetzes und den Aufbau von Partnernetzwerken voranzutreiben.

Die Öffentlichkeit ist dennoch neugierig: Wie kann ein Unternehmen, das weniger als drei Monate gegründet wurde, eine solche Entwicklungsgeschwindigkeit erreichen?

Obwohl das Gesicht neu ist, steht hinter SCALEFORCE ein Team mit reicher Erfahrung: Der Gründer Guo Jiangliang ist Gründungsmitglied von Baidu Intelligent Cloud, er hat von Grund auf mehrere Kernprodukte wie die MapReduce-Plattform von Baidu Cloud, die Plattform für maschinelles Lernen, die KI-Mittelplattform für Unternehmen und die Cloud für industrielle Qualitätskontrolle entwickelt, das Team geführt, um geschäftliche Durchbrüche in mehreren strategischen Branchen wie Industrie, Finanzen, Energie und Elektrizität zu erzielen und einen Gesamtumsatz von mehreren Milliarden Yuan zu erwirtschaften.

Später war er als Vice President of Technology bei dem KI+Fertigungsunternehmen AInnovation tätig, er hat das technische System für industrielle Großmodelle und industrielle Embodied Intelligence vollständig aufgebaut und die Entwicklung des Unternehmens von der Gründung bis zum Börsengang begleitet. In seiner gesamten Berufslaufbahn ist die ständige Vertiefung in die Spitzenbereiche der Data&AI-Infrastruktur-Technologie und des Geschäfts das markanteste Merkmal von Guo Jiangliang.

Der Hauptwissenschaftler Alex, Doktor am Institut für Computerlinguistik der Peking-Universität, war früher Kernmitglied bei Meta AI und im Huawei Noah's Ark Lab, er hat den Entwurf der ersten inländischen LLM mit Billionenparametern und MoE-Architektur geleitet und am gesamten Prozess von der Datenrezeptur und Code-Entwicklung bis zur Optimierung der unteren Operatoren teilgenommen, er verfügt über reiche Reserven an fortschrittlichen Algorithmen und eine internationale Perspektive.

Darüber hinaus hat der Chief Revenue Officer Victor früher Unternehmen zu einem Verkaufsergebnis von fast 1 Milliarde Yuan geführt und verfügt über tiefe Kenntnisse des inländischen Ökosystems für KI, Großmodelle und Embodied Intelligence; der Chief Product Architect Angel hat den Entwurf, die Entwicklung und die Inbetriebnahme mehrerer Produktreihen von Unternehmensdatenplattformen geleitet.

Mit den drei Bausteinen Technik, Produkt und Kommerzialisierung ist ein praktisches Team entstanden, das sich seit vielen Jahren kennt und zusammenarbeitet und sowohl über fortschrittliche technische Perspektiven als auch über Erfahrung im kommerziellen Betrieb verfügt, und das zur Grundlage der Produktfähigkeiten von SCALEFORCE geworden ist. Mit den Worten von Guo Jiangliang: „Das größte Merkmal unseres Teams ist, dass wir in der Vergangenheit gemeinsam gekämpft und gearbeitet haben, alle sind praktische Industriefachleute und Seriengründer, die mit Daten umgehen und Ergebnisse erzielen können.“

Heutzutage wird der Zeitpunkt immer entscheidender. Da dieses Jahr von der Branche allgemein als „Jahr eins der Embodied-Daten“ anerkannt wird, hat Guo Jiangliang das Team entschlossen in diesen Bereich geführt. Die Branche geht allgemein davon aus, dass die Jahre 2027 bis 2029 ein wichtiges Zeitfenster für die skalierte Kommerzialisierung von humanoiden Robotern werden könnten. Wenn Roboter in den nächsten Jahren in großem Umfang eingesetzt werden, wird die Dateninfrastruktur, die heute noch im frühen Stadium zu sein scheint, einen echten Boom erleben.

Die Welle der Entwicklung kommt. Das IPO von Unitree Technology auf dem Sci-Tech Innovation Board steht kurz bevor, hinter ihm steht noch eine lange Liste von Unternehmen, die den Börsengang anstreben. Nach einigen Jahren ist Embodied Intelligence endlich zu dem Zeitpunkt gekommen, an dem die Ergebnisse umgesetzt werden. Und der nächste Schritt ist das unumgängliche Zeitfenster für Embodied-Daten.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „InvestmentCircle“ (ID: pedaily2012), der Autor ist Wu Qiong, die Veröffentlichung wird von 36Kr autorisiert.