Exklusive Erstveröffentlichung von HardKrypton | Aus dem Inkubationsprogramm des Dongguan KI-Forschungsinstituts hervorgegangen und auf die Forschung und Entwicklung von Physical AI im Bereich des Formenbaus ausgerichtet, hat dieses Unternehmen eine Seed-Runde im Wert von mehreren zehn Millionen Yuan von Sinovation Ventures erhalten.

Autor ｜ Qiao Yujie

Redakteur ｜ Yuan Silai

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

Laut Informationen von Hard Krypton hat Hemu Artificial Intelligence Technology (Chengdu) Co., Ltd. (im Folgenden als „Hemu Intelligence“ bezeichnet), ein Unternehmen für die Herstellung von physischer KI, kürzlich eine Seed-Finanzierungsrunde im Wert von mehreren zehn Millionen Yuan abgeschlossen. Der Investor ist Sinovation Ventures.

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

Konkret möchte Hemu Intelligence auf der Grundlage des tiefen Lernens von mechanischen Zeichnungen die von erfahrenen Fachkräften angesammelten Verfahrenserfahrungen weiter erlernen und nachbilden, um ein KI-Verfahrensgehirn für Formenbauunternehmen aufzubauen. Seine Fähigkeiten decken dann Glieder wie Produktangebotskalkulation, Formenkonstruktion, DFM, Verfahrensplanung, Fertigungsverarbeitung und Qualitätskontrolle ab, um den Automatisierungs- und Intelligenzgrad des gesamten Fertigungsprozesses zu verbessern.

(Bildquelle / Unternehmen)

Der Unternehmensgründer Xu Chen ist der Gründungspräsident des Dongguan Forschungsinstituts für Technologien der neuen Generation der künstlichen Intelligenz und arbeitet seit mehr als 15 Jahren in den Bereichen intelligente Fertigung und industrielle KI. Der Mitbegründer Zou Luhua arbeitet seit fast 20 Jahren im Bereich hochpräzise Präzisionsformen und ist ein Experte für das Management der Herstellung hochwertiger Formen.

Die Entscheidung, den Formenbau als Einstiegsszenario zu wählen, hängt mit dem langjährigen Problem der Branche der „Abhängigkeit von erfahrenen Fachkräften“ zusammen. Derzeit machen die Personalkosten im Formenbau etwa 70 % der gesamten variablen Kosten aus. Einerseits herrscht in der Fertigungsbranche ein Mangel an hochqualifizierten Fachkräften, die Gehälter steigen stetig und drücken die Gewinnspanne der Unternehmen weiter ein. Andererseits erfordern Schlüsselpositionen im Formenbau in der Regel, dass die Beschäftigten über praktische Erfahrungen von 3 bis 5 Jahren oder mehr verfügen. Der Ausbildungszyklus für Talente ist lang und die Eintrittshürden sind hoch, derzeit fehlt es in der Branche an Nachwuchskräften.

Das Team von Hemu Intelligence hat seit 2024 umfassende Untersuchungen und Erhebungen bei industriellen Fertigungsunternehmen durchgeführt. Xu Chen sagte zu Hard Krypton: „Wir haben mehr als zweihundert Unternehmen besucht und festgestellt, dass Fabriken aufgrund der Managementanforderungen im Zusammenhang mit Kerngeheimnissen die Daten im Allgemeinen nicht mit dem Netzwerk verbinden dürfen. Viele Unternehmen können große Modelle gar nicht direkt einsetzen. Wenn wir also industrielle KI entwickeln wollen, müssen wir zuerst das Problem der lokalen Berechnung lösen. Nur das Kooperationsmodell aus großen und kleinen Modellen ist der einzig gangbare Weg für die praktische Umsetzung.“

Um dieses Problem zu lösen, hat das Team zwei Jahre lang 100.000 hochwertige Zeichnungsdaten zusammengestellt und durch die Erschließung der Erfahrungen von mehr als hundert erfahrenen Formenbau-Fachkräften ein branchenspezifisches Wissenssystem aufgebaut. Nach Angaben des Unternehmens hat das Team derzeit den ersten Aufbau des semantischen Raums und der Berechnungsbasis für die Präzisionsformenherstellung auf der Grundlage der Zusammenarbeit von großen und kleinen Modellen abgeschlossen und die Entwicklung von fast 10 Agenturen fertiggestellt. 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 Glieder wie die Verfahrensprogrammierung, intelligente Angebotskalkulation und die Planung von Verfahrensrouten angewendet.

(Bildquelle / Unternehmen)

Zum Beispiel kann die KI im Glied der Verfahrensprogrammierung Teilemerkmale erkennen und automatisch verschiedene Bearbeitungsverfahren wie CNC, Funkenerosion und Schleifmaschine auswählen, um die Bearbeitungskosten zu optimieren und gleichzeitig die Genauigkeitsanforderungen zu erfüllen. Derzeit erreicht die Verarbeitungseffizienz dieses Glieds etwa das 6-fache der menschlichen Arbeit. Im Glied der Angebotskalkulation kann das System die Kosten anhand des Verständnisses der Fertigungsverfahren rückwärts berechnen, um genaue Angebote zu erstellen, und gleichzeitig den Personaleinsatz für die herkömmliche Angebotskalkulation reduzieren. Bei der Planung von Verfahrensrouten kann die KI an der Planung von Arbeitsabläufen teilnehmen und entsprechende Bearbeitungsrouten je nach Bearbeitungsbedingungen empfehlen, um die Effizienz der gesamten Produktionssteuerung zu verbessern.

Auf dem technischen Pfad verwendet Hemu Intelligence die Architektur „Großmodell-Basis + Kleinmodell-Cluster + Anhäufung von Verfahrenswissen“. Das Großmodell ist hauptsächlich für das Verständnis der Szenariosemantik und die Zerlegung von Aufgaben verantwortlich, während die Kleinmodelle für die Ausführung spezifischer Verfahren zuständig sind. Für Merkmale, die im Fertigungsprozess häufig auftreten, wie geometrische Merkmale wie Löcher und Hohlräume, trainiert das Unternehmen spezielle Kleinmodelle, um eine höhere Genauigkeit bei der Verfahrensausführung zu erreichen.

Derzeit hat das Team mehr als 1600 Sätze von Kleinmodellen trainiert, die für die Ausführung hochpräziser Aufgaben in verschiedenen Fertigungsszenarien verwendet werden. Das Verfahrenswissenssystem beschränkt und prüft die Ausgabe der Modelle weiter, sodass die Ergebnisse den tatsächlichen Fertigungsbedingungen entsprechen. Auf der Grundlage dieser technischen Architektur hat Hemu Intelligence derzeit Agenturen wie die Fehlerkorrektur von 2D-Zeichnungen, die Umwandlung von PDF in CAD und die Umwandlung von 2D in 3D entwickelt, die die Vorverarbeitung von Verfahren und die autonome Programmierung in 15 Arten von Verfahren wie CNC, Funkenerosion und Drahterosion abschließen können.

Aus kommerzieller Sicht bietet Hemu Intelligence derzeit hauptsächlich die begleitende KI-Förderdienstleistung nach dem FDE-Prinzip sowie den Verkauf von standardisierten Hardware- 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 reduzieren und die Erstausbeute im Massenfertigungsprozess zu verbessern.

In der Zukunft plant Hemu Intelligence außerdem, auf der Grundlage des vorhandenen KI-Gehirns weitere Hardwareprodukte zu entwickeln, die semantische Berechnungsfähigkeit in industrielle Träger wie lokale Geräte, intelligente Prüfgeräte oder Roboter einzubetten und schrittweise ein Produktvertriebsmodell „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 ist der Unterschied zwischen dem Uniwood-Großmodell von Hemu Intelligence und den derzeitigen industriellen Softwareprodukten?

Xu Chen: Industrielle Software ist ein Hilfswerkzeug für menschliche Abläufe und eine Brücke zwischen Menschen, Bearbeitungsobjekten und Fertigungsanlagen. Aber industrielle Software kann die Fertigungsprinzipien nicht verstehen, die erfahrenen Fachkräfte müssen immer noch den Umgang mit den Tools erlernen und sie nutzen, um industrielle Aufgaben zu erledigen. Das selbst entwickelte Uniwood-Großmodell von Hemu Intelligence ist ein semantisches Berechnungssystem für die Präzisionsformenherstellung, das durch physische Einschränkungen angetrieben wird und auf Mechanik- und Montageprinzipien, Topologie- und Strukturanalysen sowie Materialeigenschaften und Mechanik basiert. Es kann Fertigungsaufgaben selbstständig erledigen und verfügt über die Fähigkeit zur autonomen Weiterentwicklung.

Hard Krypton: Was unterscheidet Uniwood von den aktuellen Konstruktionspfaden industrieller Agenten?

Xu Chen: Der aktuelle Entwicklungsfokus industrieller Agenten liegt mehr auf der Verbesserung der Betriebseffizienz der Tools für erfahrene Fachkräfte. Zum Beispiel werden derzeit viele parametrische Konstruktionen von Bauteilen durch Sprachbefehle gesteuert, wobei im Prozess einige feste Erfahrungen und Einschränkungen geladen werden. Dies ist eine fortgeschrittene Stufe des „teilautonomen Fahrens“, die die Fertigungseffizienz stark steigern kann. Aber Hemu Intelligences Uniwood widmet sich dem Verständnis der physischen KI in der Fertigung, autonome 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 der erfahrenen Fachkräfte extrahiert? Und wie funktioniert die Zusammenarbeit zwischen großen und kleinen Modellen?

Xu Chen: Nach langwierigen Forschungsarbeiten vor Ort in Fabriken haben wir im Bereich der Präzisionsformenherstellung vorerst einen geschlossenen Regelkreis der Token-Berechnung abgeschlossen. Erfahrene Fachkräfte nutzen Gedankenketten, um Zielaufgaben zu steuern. Solange ihre Gedankenketten genau zerlegt und zu standardisierten SOPs umgewandelt werden können, lassen sich die Erfahrungen abschnittsweise durch Algorithmen darstellen. Im praktischen Betrieb versteht das Uniwood-Großmodell die Szenariosemantik und steuert dann Tausende von kleinen Expertenmodellen, um das Szenario wiederholt anzupassen und sich dem bestimmten Fertigungsziel anzunähern. Derzeit erreicht das auf Uniwood basierende selbst entwickelte System Xiaoxiaolong nach 5-8 Runden der selbstständigen Weiterentwicklung bei der Erkennung einiger Schlüsselverfahren eine Genauigkeit von über 95 %, die vollständig mit den Fähigkeiten erfahrener Fachkräfte mithalten kann.