Liu Nianqiu, ein erfahrener Veteran im Bereich des intelligenten Fahrens, hat sein eigenes Startup gegründet und in der ersten Finanzierungsrunde fast 100 Millionen US-Dollar eingesammelt.
Am 9. September erfuhr ChinaVenture, dass das auf verkörperte Intelligenz spezialisierte Startup-Unternehmen PHYMI (im Folgenden kurz „PHYMI“ genannt) eine Seed-Finanzierung in Höhe von fast 100 Millionen US-Dollar abgeschlossen hat. Die Runde wurde von IDG Capital angeführt, mit weiteren Beteiligungen von Yunqi Partners, Didi Chuxing, Fosun RZ Capital, Yo Capital und Hesai Technology.
Derzeit ist der Wettbewerb in der Branche für verkörperte Intelligenz bereits in eine heiße Phase eingetreten, es gibt mehr als 20 Akteure mit einer Bewertung von über 10 Milliarden Yuan. Als neu gegründetes Startup, das sich noch in der frühen Phase befindet, hat PHYMI bei dieser Finanzierungsrunde sowohl hinsichtlich des Betrags als auch der Zusammensetzung der Investoren eine bemerkenswerte Fähigkeit zur Kapitalbeschaffung bewiesen.
Einer der Ankerpunkte, an denen das Kapital setzt, liegt im Team. Liu Nianqiu, Gründer und CEO des Unternehmens, war früher technischer Partner und Direktor von DeepRoute.ai und hat die entscheidende Phase erlebt, in der das hochautomatisierte Fahren der Stufe L4 in China von der Forschung und dem Betrieb zur serienmäßigen Massenproduktion übergegangen ist. Die meisten seiner Kernmitglieder stammen ebenfalls aus führenden KI-Internet-, Humanoid-Roboter- und Automatisierten-Fahren-Unternehmen und haben Arbeiten wie die Entwicklung von Großmodellen, VLA, das verstärkende Lernen von echten Geräten, die gesamte Roboterkonstruktion, Datenplattformen und die Auslieferung in die Massenproduktion geleitet.
Man kann sagen, dass dies genau das Profil des Teams für verkörperte Intelligenz ist, das der Kapitalmarkt derzeit am meisten schätzt: Es kombiniert die Weitsicht im Bereich der Modelle, die Fähigkeit zur Entwicklung komplexer Hard- und Softwaresysteme sowie Erfahrung bei der Umsetzung in die großtechnische Massenproduktion.
Aus Sicht des Sektors verändert sich die Erwartung des Marktes an die verkörperte Intelligenz mit den fortwährenden Durchbrüchen bei multimodalen Großmodellen und physikalischer KI grundlegend: Man begnügt sich nicht mehr mit den Demonstrationsfähigkeiten „laufen, springen und auftreten“, sondern verlangt, dass Roboter wirklich in die physische Welt eintreten, die von Menschen gestellten Ziele verstehen und selbstständig erreichen.
Die Kernrichtung von PHYMI liegt genau an diesem Punkt der Nachfrageerhöhung. Sein Ziel ist die Entwicklung von Physical Agents für eine offene, dynamische und reale Welt. Im Klartext bedeutet das, dass Roboter die Ziele von Menschen verstehen können, sich selbstständig über verschiedene Szenarien hinweg bewegen und bedienen können und kontinuierlich echte Aufgaben erfüllen, um die Menschen aus häufigen, trivialen Angelegenheiten zu befreien, bei denen man immer persönlich anwesend sein muss.
Zur Verwendung der Finanzierungsmittel erklärte Liu Nianqiu, dass diese hauptsächlich für die Forschung und Entwicklung der Kerntechnologie von Physical Agents, den Aufbau eines Systems für echte dynamische Daten, die technische Umsetzung von Produkten und deren Einführung in verschiedenen Szenarien sowie die Erweiterung des Teams verwendet werden.
Ein weiterer erfahrener Fachmann im Bereich des intelligenten Fahrens widmet sich der verkörperten Intelligenz
Die Geschichte von PHYMI beginnt mit der Schlüsselfigur des Unternehmens – dem Gründer Liu Nianqiu.
Vor der Gründung von PHYMI war der Lebenslauf von Liu Nianqiu bereits von harten technischen Erfahrungen geprägt. Als er noch als leitender Ingenieur bei Intel arbeitete, beschäftigte er sich mit der Forschung, Entwicklung und Einführung neuer Geräte, Verfahren und Automatisierungslösungen und sammelte reiche Erfahrungen bei der praktischen Umsetzung komplexer Hard- und Softwaresysteme. Nach seinem Ausscheiden aus Intel beteiligte er sich an mehreren Projekten für intelligente Hardware und vertiefte seine Erfahrungen in der Produktentwicklung und beim fortlaufenden Aufbau von Unternehmen.
2019 trat Liu Nianqiu dem damals noch jungen Startup-Unternehmen DeepRoute.ai bei und wurde technischer Partner. Als Gründungsmitglied des Unternehmens beteiligte er sich an der Umsetzung des kartennlosen intelligenten Fahrlösungen des Unternehmens sowie an der Weiterentwicklung des technischen Systems zu End-to-End-Modellen und VLA-Großmodellen.
Genau diese Erfahrungen mit intelligenter Hardware ließen Liu Nianqiu schon früh das Potenzial im Bereich der Roboter erkennen, aber er beeilte sich nicht, selbst in diesem Bereich tätig zu werden. Seiner Meinung nach lag bei der Welle von Roboter-Gründungen um 2024 herum die Lieferkette für Roboterkomponenten, die Bewegungssteuerung sowie die Daten- und Modellparadigmen noch in der Entwicklung, sie waren im Wesentlichen noch auf traditionelle Algorithmen und Optimierungstheorien angewiesen und erreichten bei weitem nicht das Niveau der KI-gesteuerten „Intelligenz“.
Eine tiefere Einschränkung lag auf der Hardware-Seite: Damals gab es auf dem Markt kaum Gelenkmotoren und spezielle Untersetzungsgetriebe, die eigens für Roboter entwickelt wurden. Herkömmliche Servomotoren aus dem Industriebereich sind aufgrund ihrer großen Größe und unzureichenden Drehmomentdichte pro Volumen kaum direkt in Roboter einbaubar. Das bedeutete, dass man zu diesem Zeitpunkt, wenn man im Bereich der verkörperten Intelligenz tätig werden wollte, viel Aufwand betreiben musste, um von den grundlegenden Komponenten an zu entwickeln.
„Obwohl Hardware für Roboter sehr wichtig ist, bin ich der Meinung, dass die Fähigkeit einzelner Hardwarekomponenten nicht der Kernfaktor ist, der über den Erfolg der verkörperten Intelligenz in der Zukunft entscheidet. Ich möchte ein systematisches Produkt entwickeln, und der Kern der fortwährenden Weiterentwicklung des Produkts ist seine Fähigkeit des „Gehirns““, erklärte Liu Nianqiu.
Aus diesem Grund wartete er, bis 2026 der richtige Zeitpunkt gekommen war. Liu Nianqiu erzählte mir, dass diese Einschätzung hauptsächlich auf drei Ebenen von Veränderungen beruht:
Erstens ist die Lieferkette ausgereift: Heutzutage gibt es auf dem Markt zahlreiche Motoren und Untersetzungsgetriebe, die eigens für Roboter optimiert entwickelt wurden, was die Schwierigkeit der Herstellung von Roboter-Grundkörpern stark verringert. Zweitens ist das Angebot an KI-Infrastruktur weitaus reichlicher als vor zwei Jahren. Noch wichtiger ist, dass in den vergangenen zwei Jahren im Bereich des automatisierten Fahrens der groß angelegte Datenkreislauf aus „Datenerfassung – Bereinigung und Kennzeichnung – Modelltraining – Simulationsprüfung – OTA-Iteration“ vollständig durchlaufen wurde. Diese gesamte Methodik hat einen hohen Wert für die Übernahme, auch wenn die konkreten Verfahren nicht direkt übernommen werden können.
„Das bedeutet, dass wir nicht mehr ein oder zwei Jahre damit verbringen müssen, das Rad neu zu erfinden, sondern uns vom ersten Tag an darauf konzentrieren können, über das Produkt selbst nachzudenken und den geschlossenen Kreislauf der fortwährenden Iteration von Produkt, Daten und Modellen aufzubauen.“
So wurde PHYMI Technology im März 2026 offiziell gegründet.
Entwicklung von Physical Agents für eine offene, dynamische und reale Welt
Der englische Name von PHYMI lautet „PHYMI“, wobei „PHY“ für PHYsical World (physische Welt) steht, „M“ entspricht nicht nur der Mobilität (Bewegungsfähigkeit), sondern auch der Manipulation (Bedienfähigkeit), und „I“ weist auf Intelligence (Intelligenz) hin.
Liu Nianqiu sagte, dass dies auch das Kernproblem ist, das das Unternehmen lösen möchte: nämlich Physical Agents für eine offene, dynamische und reale Welt zu entwickeln und sich auf die komplexe Bewegung und Bedienung über weite Strecken zu konzentrieren. Er erläuterte weiter, dass das „weitreichend“ hier nicht nur eine größere Bewegungsdistanz bedeutet, sondern auch eine längere Aufgabenzeit, mehr Handlungsschritte, eine größere räumliche Ausdehnung und eine kontinuierlichere Entscheidungsfolge.
Hinter dieser Wahl steht die Beurteilung des Teams über die Entwicklungsrichtung der verkörperten Intelligenz. Derzeit überschreitet KI mit der fortwährenden Entwicklung von multimodalen Großmodellen und Agentic AI die Grenze der digitalen Welt: Die Erwartungen der Menschen an Intelligenz bestehen nicht mehr nur darin, „eine Antwort zu erhalten“, sondern „ein Ziel vorzugeben, das von der Intelligenz selbstständig erreicht wird“.
Die physische Welt ist jedoch weitaus komplexer als die digitale Welt. Die digitale Welt hat einheitliche Schnittstellen und Regeln, aber für die physische Welt gibt es kein vorgefertigtes Drehbuch: Der Raum erstreckt sich ständig, die Anforderungen von Umgebung und Menschen ändern sich jederzeit, und das Ergebnis einer Handlung kann auch die nachfolgenden Wege verändern.
Nehmen wir das Szenario „Essenslieferung abholen“ als Beispiel: Oberflächlich betrachtet handelt es sich nur um eine einfache Aufgabe zwischen zwei Punkten, aber in der realen Szene können sich die Position des Gegenstands, die Art der Übergabe und der Zustand vor Ort jederzeit ändern. Das bedeutet, dass der Roboter nicht nur die Absicht des Menschen verstehen muss, sondern auch ohne schrittweise Anweisungen das Ziel in konkrete Aufgaben unterteilen und diese Aufgaben dann in eine Reihe physischer Handlungen umwandeln kann. Wenn sich die Umgebung ändert oder neue Anforderungen hinzukommen, kann er zeitnah reagieren, den Plan anpassen und die Aufgabe schließlich erfüllen.
Aber in Wirklichkeit konzentrieren sich die Fähigkeiten zahlreicher Roboter derzeit noch auf feste Arbeitsplätze, festgelegte Abläufe oder bestimmte Szenarien und verfügen nicht über diese flexible Anpassungsfähigkeit.
Das ist genau die Lücke, die PHYMI schließen möchte. Daher definiert das Unternehmen seine Fähigkeiten vom ersten Tag an nicht über einzelne Handlungen an festen Arbeitsplätzen, in einzelnen Szenarien oder nach voreingestellten Abläufen, sondern prüft, ob der Physical Agent die Bewegung und Bedienung über verschiedene Szenarien hinweg verbinden kann und kontinuierlich nach den Veränderungen vor Ort handelt, um komplexe Ziele zu erreichen.
Aber um die Fähigkeit, Ziele zu erreichen, wirklich in die physische Welt zu bringen, reicht es offensichtlich nicht aus, intelligente Modelle einfach mit Roboter-Grundkörpern zu kombinieren. Stattdessen müssen Modelle, Grundkörper, Daten und Interaktion auf ein und dasselbe Ziel abgestimmt zusammenarbeiten. Zu diesem Zweck hat PHYMI ein vollständiges technisches System aufgebaut, das aus PHYMI BRAIN, PHYMI BODY, PHYMI DATA und PHYMI LINK besteht.
BRAIN ist dafür verantwortlich, die Welt zu verstehen und Handlungen zu bestimmen. BODY liefert den physischen Träger, um in die reale Welt einzutreten und kontinuierlich zu handeln. DATA wandelt jede Interaktion in erfahrbares und lernbares Wissen um, indem es reale dynamische Daten und Aufgabenrückmeldungen aus mehreren Perspektiven und verschiedenen Modalitäten sammelt. Schließlich verbindet LINK Menschen, Physical Agents und die Umgebung, sodass Ziele, Genehmigungen, Zustände und Rückmeldungen den gesamten Aufgabenablauf durchziehen. Die vier Systeme greifen ineinander und bilden einen vollständigen geschlossenen Kreislauf, der von dem Ziel ausgeht und Wahrnehmung, Entscheidung, Handlung, Rückmeldung und Weiterentwicklung umfasst.
Obwohl sich PHYMI nach seiner Produktpositionierung langfristig auf übergreifende allgemeine Fähigkeiten in verschiedenen Szenarien ausrichtet, plant Liu Nianqiu nicht, den Physical Agent zu einem allmächtigen „Supermann“ zu machen, und schon gar nicht zu einer automatisierten Maschine, die Menschen ersetzen soll.
Seinen Vorstellungen nach soll der Physical Agent von PHYMI ein zuverlässiges, praktisches und erschwinglicher „Handlungspartner“ für jeden Menschen sein. In Zukunft wird er in das alltägliche Leben jedes normalen Menschen eintreten und häufige, triviale praktische Angelegenheiten übernehmen, bei denen man immer persönlich anwesend sein muss und ständig Zeit und Aufmerksamkeit aufwenden muss, einschließlich des Abholens und Zustellens von Gegenständen.
„Er kann den Menschen bei der Arbeit unterstützen und nach Erhalt der Genehmigung auch selbstständig Aufgaben übernehmen. Wenn alles gut läuft, kann er die Arbeit kontinuierlich vorantreiben, bei Veränderungen flexibel anpassen und in unsicheren Situationen rechtzeitig um Hilfe von Menschen bitten. Und mit der Anhäufung gemeinsamer Erfahrungen wird er die Umgebung um sich herum immer besser kennenlernen, die Gewohnheiten und Bedürfnisse der Menschen immer besser verstehen und schließlich in der Lage sein, die Ziele mit den Menschen zu teilen und gemeinsam die Aufgaben zu erfüllen“, erklärte Liu Nianqiu.
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat Official Account „ChinaVenture“, Autor: Wang Manhua, Redakteur: Wang Qingwu, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.