36Kr Exklusiv | Ein Unternehmen, das vom Dongguan Institut für Künstliche Intelligenz inkubiert wurde und sich der Forschung und Entwicklung von Physical AI im Bereich der Formenherstellung widmet, hat eine Seed-Finanzierung in Höhe von mehreren zehn Millionen Yuan von Sinovation Ventures erhalten.

Autor｜QIAO Yujie

Redaktion｜YUAN Silai

Dieser Artikel umfasst 2100 Wörter, die voraussichtliche Lesezeit beträgt 5 Minuten.

Laut Hard Krypton hat das Unternehmen für physikalische Fertigungs-KI Hemu Künstliche Intelligenz Technologie (Chengdu) Co., Ltd. (im Folgenden als „Hemu Intelligence“ bezeichnet) vor kurzem eine Seed-Finanzierung im Millionenbereich abgeschlossen, als Investor fungiert Innovation Works.

Hemu Intelligence wurde im Mai 2026 gegründet und von dem Dongguan Forschungsinstitut für Technologie der neuen Generation der Künstlichen Intelligenz gemeinsam mit dem Formenbauunternehmen Duanpin Precision ausgebrütet. Es ist ein Unternehmen, das sich auf physikalische KI für Formenbau, semantische Berechnung in der Fertigung und deren praktische Umsetzung spezialisiert.

Konkret möchte Hemu Intelligence auf der Grundlage des tiefen Lernens mechanischer Zeichnungen die von erfahrenen Fachkräften angesammelten Verfahrenserfahrungen weiter erlernen und nachbilden, um ein KI-Verfahrensgehirn für Formenbauunternehmen aufzubauen. Seine Fähigkeiten werden dabei auf Gliederungen wie Produktangebot, Formenkonstruktion, DFM, Verfahrensplanung, Fertigungsbearbeitung und Qualitätskontrolle ausgeweitet, um das Automatisierungs- und Intelligenzniveau des gesamten Fertigungsprozesses zu verbessern.

（Bildquelle / Unternehmen）

Der Gründer des Unternehmens, XU Chen, ist der Gründungspräsident des Dongguan Forschungsinstituts für Technologie der neuen Generation der Künstlichen Intelligenz und verfügt über mehr als 15 Jahre Berufserfahrung in den Bereichen intelligente Fertigung und industrielle KI. Der Mitbegründer ZOU Luhua arbeitet seit fast 20 Jahren im Bereich hochpräzise Formen und ist ein Experte für das Management der Herstellung hochwertiger Formen.

Die Wahl des Formenbaus als Einstiegsszene hängt mit dem seit langem bestehenden Problem der „Abhängigkeit von erfahrenen Fachkräften“ in der Branche zusammen. Derzeit machen die Personalkosten im Formenbau etwa 70 % der gesamten variablen Kosten aus. Einerseits herrscht in der Fertigungsbranche ein Mangel an hochqualifizierten Facharbeitern, die Löhne steigen ständig und verengen den Gewinnspielraum der Unternehmen weiter. Andererseits erfordern die Schlüsselpositionen im Formenbau in der Regel, dass die Praktizierenden über mehr als 3 bis 5 Jahre praktische Erfahrung verfügen. Die Ausbildungsdauer für Fachkräfte ist lang und die Hürde hoch, derzeit fehlt es in der Branche an Nachwuchskräften.

Das Team von Hemu Intelligence hat seit 2024 umfassende Untersuchungen und Erhebungen zu industriellen Fertigungsunternehmen durchgeführt. XU Chen sagte zu Hard Krypton: „Wir sind in mehr als 200 Unternehmen gegangen und haben festgestellt, dass Fabriken aufgrund der Managementanforderungen für Kerngeheimnisse die Daten im Grunde nicht für die Vernetzung freigeben. Viele Unternehmen können große Modelle nicht direkt einsetzen. Wenn wir also industrielle KI realisieren wollen, müssen wir zuerst das Problem der lokalen Berechnung lösen. Nur das Kooperationsmodell von großen und kleinen Modellen ist der einzige praktikable Umsetzungsweg.“

Um dieses Problem zu lösen, hat das Team zwei Jahre lang Daten von 100.000 hochwertigen Zeichnungen zusammengestellt und durch die Erschließung der Erfahrungen von mehr als hundert erfahrenen Formenfachkräften ein branchenspezifisches Wissenssystem aufgebaut. Nach Angaben des Unternehmens hat das Team nun den vorläufigen Aufbau des semantischen Raums und der Berechnungsbasis für die Fertigung präziser Formen auf der Grundlage der Zusammenarbeit von großen und kleinen Modellen abgeschlossen und die Entwicklung von fast 10 Agenturen vollendet. Einige der Agenturen verfügen bereits über ein Erfahrungsniveau, das dem von Formeningenieuren mit mehr als 5 Jahren Berufserfahrung entspricht.

Bei der konkreten Anwendung hat Hemu Intelligence die KI-Fähigkeiten derzeit bereits auf Gliederungen wie die Verfahrensprogrammierung, intelligente Angebotsabgabe und Planung von Verfahrensabläufen angewendet.

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Zum Beispiel kann KI bei der Verfahrensprogrammierung Teilemerkmale erkennen und unterschiedliche Bearbeitungsverfahren wie CNC, Entladung und Schleifmaschine automatisch auswählen, um die Bearbeitungskosten zu optimieren und gleichzeitig die Genauigkeitsanforderungen zu erfüllen. Derzeit liegt die Bearbeitungseffizienz in diesem Abschnitt bei etwa dem Sechsfachen des menschlichen Niveaus. Bei der Angebotsabgabe kann das System die Kosten auf der Grundlage des Verständnisses für die Fertigungsverfahren rückwärts berechnen, um genaue Angebote zu erstellen und gleichzeitig den Personalaufwand für die traditionelle Angebotsabgabe zu senken. Bei der Planung von Verfahrensabläufen kann KI an der Planung der Arbeitsabläufe teilnehmen und entsprechende Bearbeitungswege entsprechend den Bearbeitungsbedingungen empfehlen, um die Effizienz der gesamten Produktionssteuerung zu verbessern.

Auf technischer Ebene verfolgt Hemu Intelligence die Architektur „Großmodell-Basis + Kleinstmodell-Cluster + Anhäufung von Verfahrenswissen“. Dabei ist das Großmodell hauptsächlich für das Verständnis der Szenensemantik und die Zerlegung von Aufgaben zuständig, während die Kleinstmodelle für die Ausführung konkreter Verfahren verantwortlich sind. Für Merkmale, die im Fertigungsprozess häufig auftreten, wie geometrische Merkmale wie Löcher und Hohlräume, trainiert das Unternehmen spezielle Kleinstmodelle, um eine präzisere Verfahrensausführung zu erreichen.

Derzeit hat das Team mehr als 1600 Kleinstmodelle trainiert, die für die Ausführung hochpräziser Aufgaben in unterschiedlichen Fertigungsszenarien eingesetzt werden. Das Verfahrenswissenssystem beschränkt und prüft die Ausgaben der Modelle weiter, sodass die Ergebnisse den tatsächlichen Fertigungsbedingungen entsprechen. Auf der Grundlage dieser technischen Architektur hat Hemu Intelligence derzeit Agenturen für die Fehlerkorrektur von 2D-Zeichnungen, die Umwandlung von PDF in CAD, die Umwandlung von 2D in 3D und weitere Funktionen entwickelt und kann die Vorverarbeitung und selbstständige Programmierung in 15 Arten von Verfahren wie CNC, Entladung und Drahtschneiden durchführen.

In kommerzieller Hinsicht bietet Hemu Intelligence derzeit hauptsächlich FDE-begleitende KI-Förderungsdienste sowie den Verkauf von standardisierten Hard- und Softwareprodukten für Agenturen an. Sein Ziel ist es, Formenbauunternehmen dabei zu helfen, den Musterherstellungsprozess zu verkürzen, die Kosten für die Bewertung der Herstellbarkeit zu senken, die Umstellungszeit zu verringern und die Erstausbeute im großskaligen Fertigungsprozess zu verbessern.

In Zukunft plant Hemu Intelligence zudem, weitere Hardwareprodukte auf der Grundlage des vorhandenen KI-Gehirns zu entwickeln, die Fähigkeit zur semantischen Berechnung in lokale Geräte, intelligente Prüfgeräte oder Roboter und andere industrielle Träger einzubetten und schrittweise ein Produktvertriebsmodell von „Gehirn + Träger“ zu bilden.

Im Folgenden finden Sie Auszüge aus dem Gespräch zwischen Hard Krypton und XU Chen, dem Gründer von Hemu Intelligence:

Hard Krypton: Was unterscheidet das Uniwood-Großmodell von Hemu Intelligence von den derzeitigen industriellen Softwareprodukten?

XU Chen: Industrielle Software ist ein Hilfswerkzeug für den menschlichen Ablauf von Operationen, eine Brücke zwischen Menschen, bearbeiteten Objekten und Fertigungsgeräten. Aber industrielle Software kann die Fertigungsprinzipien nicht verstehen, und es ist immer noch erforderlich, dass erfahrene Fachkräfte die Bedienung erlernen und mit den Werkzeugen industrielle Aufgaben erledigen. Das selbst entwickelte Uniwood-Großmodell von Hemu Intelligence ist ein semantisches Berechnungssystem für die Herstellung präziser Formen, das durch physikalische Einschränkungen, Mechanik- und Montageprinzipien, Topologie- und Strukturanalysen sowie Materialeigenschaften und Mechanik angetrieben wird. Es kann Fertigungsaufgaben selbstständig erledigen und verfügt über eine Fähigkeit zur selbstständigen Weiterentwicklung.

Hard Krypton: Was unterscheidet den Aufbaupfad von Uniwood von den derzeitigen industriellen Agenten?

XU Chen: Die aktuelle Entwicklungsrichtung industrieller Agenten konzentriert sich mehr darauf, die Effizienz der Bedienung von Werkzeugen durch erfahrene Fachkräfte zu verbessern, zum Beispiel werden derzeit viele sprachgesteuerte parametrische Konstruktionen von Bauteilen eingesetzt, wobei teilweise feste Erfahrungen und Einschränkungen geladen werden. Dies ist ein fortgeschrittenes Stadium des „teilweisen autonomen Fahrens“, das die Fertigungseffizienz erheblich steigern kann. Aber Hemu Intelligences Uniwood widmet sich dem Verständnis der physikalischen KI in der Fertigung, die selbstständige Weiterentwicklung ist sein zentrales Merkmal. Nur wenn es auf der Grundlage seines Verständnisses immer leistungsfähigere industrielle Software steuert, kann es zu einem echten „hochgradig intelligenten autonomen Fahren“ werden.

Hard Krypton: Wie werden die Erfahrungen von erfahrenen Fachkräften extrahiert? Wie arbeiten große und kleine Modelle zusammen?

XU Chen: Nach langjährigen Forschungsarbeiten vor Ort in den Fabriken haben wir im Bereich der präzisen Formenherstellung vorläufig einen geschlossenen Kreislauf der Token-Berechnung realisiert. Erfahrene Fachkräfte nutzen Denkketten, um Zielaufgaben zu steuern. Solange ihre Denkketten genau in standardisierte SOPs zerlegt werden können, lassen sich die Erfahrungen abschnittsweise mit Algorithmen darstellen. Im laufenden Betrieb versteht das Uniwood-Großmodell die Szenensemantik und steuert dann Tausende von Experten-Kleinstmodellen, um sich wiederholt an die Szene anzupassen und die Annäherung an das deterministische Fertigungsziel zu vollenden. Derzeit erreicht das auf Uniwood selbst entwickelte System Xiaolongxia nach 5 bis 8 Runden der selbstständigen Weiterentwicklung bei der Erkennung einiger Schlüsselverfahren eine Genauigkeit von über 95 %, was der Fähigkeit erfahrener Fachkräfte vollkommen gleichkommt.