Nach sechs aufeinanderfolgenden Finanzierungsrunden strebt er an, das "Anthropic der Industriebranche" zu werden.

In den Mercedes-Benz-Werkstätten in Europa stammen die Entwürfe einer Reihe von Fertigungsanlagen von einem chinesischen KI-Unternehmen, und in den Superfabriken von Tesla in Nordamerika laufen ebenfalls die von ihm entworfenen Geräte.

Dieses KI-Unternehmen heißt Shexu Technology und hat sich zum Ziel gesetzt, das „Anthropic der Industrie“ zu werden – Anthropic hat KI das Programmieren beigebracht, während Shexu Technology KI das Bauen von Maschinen lehren will. Der Name mag unbekannt klingen, aber das Unternehmen hat bereits sechs Finanzierungsrunden abgeschlossen, mit einem Gesamtbetrag von über 300 Millionen Yuan. In der ersten Hälfte dieses Jahres wurde gerade die Serie-B-Runde mit über 100 Millionen Yuan abgeschlossen.

Wie allgemein bekannt ist, generiert Claude von Anthropic Softwarecode anhand einer einzigen Anforderung, während die „Zexing AI“ von Shexu Technology direkt vollständige industrielle Entwürfe anhand der Anforderungen erstellt. Für Entwürfe, die Ingenieure früher Dutzende von Stunden brauchten, kann „Zexing AI“ innerhalb weniger Minuten eine Version erstellen.

Wie bekannt ist, beteiligten sich an der neuesten Serie-B-Finanzierung neue Investoren wie Shenchan Tou, Guangfa Xinde, während der alte Aktionär Yonghua Investment weiter investierte. Wenn man sich die Aktionärsliste von Shexu Technology ansieht, findet man sowohl Finanzinvestitionsinstitute wie Xifeng Changqing, Gaorong Venture Capital, Amiba Capital als auch Industriekapital wie ByteDance, Lenovo Venture Capital, SMIC Puhui – eine typische Kombination mit doppelter Antriebskraft aus „Finanzierung und Industrie“.

Aber was die Investoren wirklich dazu gebracht hat, echtes Geld auszugeben, ist kein KI-Konzept, sondern ein solides Geschäft. Seit der Kommerzialisierung von Shexu Technology im Jahr 2022 ist das jährliche Umsatzwachstum stets über 80 % geblieben. Der Vertragsbetrag in diesem Jahr wird voraussichtlich fast 200 Millionen Yuan erreichen, was im Vergleich zum Vorjahr fast verdoppelt ist.

Wenn man sich die Kundenliste von Shexu Technology ansieht, gibt es sowohl führende staatliche und staatseigene Unternehmen wie Dongfeng, CRRC und COMAC als auch viele bekannte ausländische Unternehmen und Hunderte von Integratoren und Entwurfsunternehmen, mit insgesamt fast 1000 Kunden.

Hinter diesen Industriekunden steht eine große und schweigende Gruppe – 9 Millionen Industrieningenieure weltweit. Shexu Technology zielt genau auf ihre jährlichen Entwurfsergebnisse ab, die einen Wert von Billionen Yuan haben.

KI transformiert das Hardware-Engineering, der Billionen-Yuan-Markt explodiert

Was Shexu Technology schaffen will, ist kein „intelligenteres CAD-Tool“, sondern ein „intelligentes KI-Agent für die Industrie“. Der Unterschied zwischen den beiden ist wie der Unterschied zwischen Claude von Anthropic und einem Code-Editor – das erste verkauft „Intelligenz“, das zweite verkauft „Werkzeuge“.

In der Produktlogik von Shexu Technology zahlen die Kunden nicht so sehr für die Softwarelizenz, sondern für das Ergebnis, das „sofort einsatzbereit ist“. Ähnlich wie das gängige Großmodell, das nach Token abrechnet, werden die Software und Dienstleistungen des Unternehmens nach der Anzahl der generierten Entwürfe und Zeichnungen berechnet, und die Kunden zahlen direkt für das Ergebnis.

Das bedeutet, dass der Markt für traditionelle industrielle F&E- und Entwurfssoftware wie CAD und CAE nicht das Ziel von Shexu Technology ist. Das eigentliche Ziel sind die Hardware-Engineering-Ergebnisse von weltweit etwa 9 Millionen Industrieningenieuren hinter diesen Werkzeugen, die jährlich einen Umfang von über 3,6 Billionen Yuan haben. Allein in China gibt es mehr als 2 Millionen Industrieningenieure, und der Wert der Hardware-Engineering-Ergebnisse beträgt mindestens 500 Milliarden Yuan.

Hardware-Engineering ist der Prozess, bei dem Industrieprodukte von der Idee zum physischen Objekt umgewandelt werden, und deckt den gesamten Ablauf ab von industriellem Entwurf, Simulation und Prozessplanung bis hin zur Fertigung. Wenn das Schreiben von Code bedeutet, dem Computer zu sagen „wie er denken und handeln soll“, dann bedeutet Hardware-Engineering, der Fabrik zu sagen, „wie eine Maschine aussehen und wie sie hergestellt werden soll“.

Heutzutage liegt die Durchdringungsrate von KI im inländischen Hardware-Engineering bei weniger als 1 %, und der Marktwert im Bereich des industriellen Entwurfs beträgt weniger als 5 Milliarden Yuan. Sobald die Durchdringungsrate auf 10 % ansteigt, kann die Obergrenze des Marktes 50 Milliarden Yuan erreichen – ein Vielfaches des traditionellen CAD-Marktes. Wenn man zusätzlich Prozessplanung und Fertigungssimulation integriert, wird der Raum auf eine Billion Yuan ansteigen.

Zweifellos steht Shexu Technology genau am Anfang dieser Durchdringungskurve, und eine Revolution, bei der KI das traditionelle Hardware-Engineering transformiert, entfaltet sich langsam.

Team unter der Leitung eines Doktors der Tongji-Universität, will das „Anthropic der Industrie“ werden

Der Leiter hinter Shexu Technology ist ein Absolvent der Tongji-Universität.

Wu Yongrong, Doktor der Tongji-Universität, forscht im Bereich der fortschrittlichen Fertigung – einem harten Fachgebiet, das künstliche Intelligenz und Maschinenbau kombiniert. In der letzten Phase seiner Doktorarbeit ging er für zwei Jahre als Gastwissenschaftler zum globalen Forschungszentrum von General Motors in Detroit in den USA. Während dieser Zeit verbrachte er jeden Tag in den Fabriken und lernte die weltweit fortschrittlichsten automatischen Produktionslinien kennen.

Genau dort kam ihm eine Frage, die ihn nicht mehr losließ: Die Fertigung in den Werkstätten wurde bereits größtenteils von Industrierobotern übernommen, aber die Entwurfsingenieure in den Büros nutzten noch immer CAD-Werkzeuge, um manuell Punkt für Punkt und Linie für Linie zu modellieren – das ist ineffizient und macht keinen Spaß.

Wu Yongrong hatte das Gefühl, dass KI die traditionellen CAD-Werkzeuge transformieren könnte. Aber zu dieser Zeit war die KI-Technologie noch nicht ausgereift, und industrielle Daten in den USA waren selten, sodass diese Idee nur auf der theoretischen Ebene bleiben konnte.

Nach seiner Rückkehr nach China im Jahr 2016 trat Wu Yongrong zu NIO Automobile und war für die Anwendung von KI in der Fabrik verantwortlich. Er sah mit eigenen Augen, wie sich Fertigungsingenieure und Entwurfsingenieure über Probleme im Fertigungsbereich stritten, bis sie schließlich nur eine „Entwurfsänderung“ herausgeben konnten, um den Entwurf neu zu erstellen. „Wenn der Entwurf von Anfang an die Fertigung berücksichtigt, können wiederholte Änderungen vermieden werden. Die vorhandenen Werkzeuge schaffen das nicht, aber KI kann.“ Diese Idee wurde der ursprüngliche Ausgangspunkt von Shexu Technology.

Nach seinem Abschied von NIO Automobile gründete Wu Yongrong im Jahr 2020 Shexu Technology, um die Idee der KI-generierten industriellen Entwürfe in die Praxis umzusetzen. Im selben Jahr erhielt das Unternehmen eine Engelsfinanzierung in Höhe von mehreren zehn Millionen Yuan, die gemeinsam von Xifeng Changqing, Gaorong Capital und Lenovo Venture Capital investiert wurde.

„Anfangs wollten wir nur die Entwurfsingenieure mit KI von der manuellen Zeichnungsarbeit befreien. Aber je tiefer wir in die industriellen Szenarien eintraten, desto mehr erkannten wir, dass der industrielle Entwurf die Quelle aller Daten im gesamten Hardware-Engineering ist, die den ganzen Ablauf beeinflusst. Später entschied sich das Team, die Datenstruktur und Modellarchitektur aus der Perspektive des gesamten Hardware-Engineerings aufzubauen, um die Anforderungen von industriellen B2B-Kunden zu erfüllen“, gab Wu Yongrong zu.

In den ersten Jahren vollzog Shexu Technology die Kommerzialisierung vollständig mit selbst entwickelten KI-Modellen und Produkten. „Zu dieser Zeit war der KI-generierte industrielle Entwurf weltweit noch ein völlig neuer Markt, es gab kaum Forschungspapiere dazu, also mussten wir uns Schritt für Schritt vorantasten“, fasste Wu Yongrong zusammen.

Was das Team dazu brachte, seine Positionierung von „ein Werkzeug zu bauen“ zu „einer Chance der Zeit“ aufzuwerten, war eine allmählich klare Erkenntnis – die Anforderungen des industriellen Entwurfs an KI stimmen erstaunlich mit den Anforderungen des Software-Engineerings an KI überein.

Dazu erklärte Wu Yongrong: „Claude konzentriert sich auf B2B-Dienstleistungen für das Software-Engineering, die Kernanforderungen sind genaue Ergebnisse, Sicherheit, Steuerbarkeit und Erklärbarkeit – das stimmt vollkommen mit den Kernanforderungen der Industriekunden an den Hardware-Entwurf überein.“ Der Grund ist einfach: Wenn die Zeichnung um 0,1 Millimeter abweicht, führt das zu Ausschuss im Wert von Hunderttausenden Yuan, also muss sie genau sein. Der Entwurf muss sofort umsetzbar sein, also muss er steuerbar sein. Wenn ein Problem auftritt, muss man wissen, warum es passiert ist, also muss es erklärbar sein. Die beiden Bereiche stimmen vollkommen überein.

Anthropic hat das Konzept der „Verfassungs-KI“: Werte und Sicherheitsregeln werden wie eine Verfassung grundlegend in das Training des Modells eingebettet, sodass die Ausgabe stets durch Regeln beschränkt ist. Das stimmt auch mit der Modelllogik von Shexu Technology überein, die seit Jahren selbst entwickelt wird. Das Team tut dasselbe – es schreibt mechanische Standards, Prozessbeschränkungen und Montagespezifikationen einzeln in die Grundlagen des industriellen Modelltrainings.

Mit anderen Worten: Shexu Technology will genau das tun, was Anthropic für das Software-Engineering getan hat – das Hardware-Engineering mit KI neu gestalten.

Warum ist es schwieriger, KI das Bauen von Maschinen beizubringen als das Schreiben von Code?

Im Software-Engineering ist die Code-Generierung bereits realisiert, warum hat das Hardware-Engineering noch keinen „Claude-Moment“ erlebt?

Um diese Frage zu beantworten, meint Wu Yongrong, muss man zuerst den Unterschied zwischen den beiden Bereichen verstehen. Der Grund, warum Claude Softwarecode schnell verarbeiten kann, liegt darin, dass die Codelogik sehr gut mit dem Textmodus übereinstimmt, auf dem das Großmodell trainiert wird – es gehört zur diskreten Token-Logik, und das diskrete Token-Generierungsparadigma für Text passt perfekt zum Code.

Der industrielle Hardware-Entwurf folgt jedoch einer völlig anderen Logik. Es handelt sich nicht nur um einfache geometrische Modellierung von Maßen, sondern es müssen gleichzeitig mehrdimensionale kontinuierliche Entscheidungen getroffen werden, wie die Bewertung der physikalischen Leistung und die Anpassung der Verarbeitungsprozesse. Von Natur aus können nicht alle Dimensionen der Daten in diskrete Token im Textstil umgewandelt werden. Das macht die Intelligenz des industriellen KI weitaus schwieriger als die der Software-KI.

Darüber hinaus sind die physischen Umgebungen, in denen die beiden Bereiche arbeiten, unterschiedlich: Softwarecode läuft in einer standardisierten virtuellen Umgebung mit einheitlichen Regeln, hoher Fehlertoleranz und extrem niedrigen Kosten für Fehlversuche, sodass das Modell leicht zu lernen und schnell zu iterieren ist. Der industrielle Entwurf hingegen findet in der realen physischen Welt statt, er muss streng objektive technische Beschränkungen wie Mechanik, Toleranzen, Montage und Prozesse einhalten, es gibt fast keinen Raum für Fehlertoleranz. Kleinste Fehler in der Zeichnung führen direkt zu Ausschuss bei der Verarbeitung, Montagekonflikten, Verzögerungen im Arbeitsablauf oder sogar Sicherheitsrisiken.

Wenn man einfach ein allgemeines Großmodell verwendet, fehlt ihm das grundlegende Verständnis für die Industrie, sodass leicht „industrielle Halluzinationen“ entstehen können – es werden Entwürfe ausgegeben, die vernünftig erscheinen, aber in der Realität nicht umsetzbar sind.

Um die Mängel der allgemeinen Großmodelle zu beheben, hat Shexu Technology ein grundlegendes Modell für physikalische Festkörpergeometrie selbst entwickelt. Anders als allgemeine Modelle, die „Strukturen anhand von Bildern erraten“, geht dieses Modell vom Modus der physischen Hardware aus, beherrscht im Voraus die grundlegenden Logiken wie Teiletoleranzen, Montagegrenzen und Verarbeitungsbedingungen, verhindert ungültige Entwürfe, die physikalischen Gesetzen widersprechen, von Anfang an und stellt sicher, dass die ausgegebenen Entwürfe direkt umsetzbar sind.

„Wir wollen Entwürfe erstellen, die direkt übergeben oder sogar verarbeitet werden können, statt dass das Modell nach vielen eingesetzten Tokens und langer Wartezeit raten muss“, sagte Wu Yongrong. Der Hardware-Entitätsmodus des Unternehmens verfügt über ein Verständnis für die Fertigungsanforderungen und physikalischen Gesetze, sodass Ingenieure nur Anforderungen stellen müssen, ohne das Modell absichern zu müssen.

Um dieses industrielle Sondermodell aufzubauen, hat das Unternehmen ein industrielles Definitionssystem aufgebaut, das den gesamten Lebenszyklus des Produkts abdeckt, einschließlich Kerndimensionen wie geometrische Parameter, Maßtoleranzen, Materialeigenschaften, Verarbeitungsreferenzen, Montagelogik und mechanische Standards, und für jede Art von Teil ein vollständiges technisches „Identitätsarchiv“ erstellt.

Alle Regeln und Modelllogiken basieren nicht auf öffentlichen Daten, sondern werden vollständig anhand echter industrieller Projekte wiederholt überprüft und optimiert. Das löst das Halluzinationsproblem der allgemeinen KI vollständig und bildet ein ausgereiftes technisches System, das für die Hochleistungsfertigung geeignet ist.

Wu Yongrong gab zu: „Dieser Prozess ist äußerst anspruchsvoll, er prüft tief das Wissen des Teams über industrielle Szenarien und das grundlegende Know-how der KI-Technologie. Man muss nicht nur alle Kerndimensionen des industriellen Entwurfs präzise aufschlüsseln, sondern auch in echten Projekten wiederholt prüfen und optimieren, bis man das Gold aus dem Sand gewaschen hat.“

Nach mehrjähriger Optimierung in allen Szenarien hat das Unternehmen ein ausgereiftes, umsetzbares Modell- und Anwendungssystem entwickelt. Beim Aufbau der Modellarchitektur fand Shexu Technology ein sehr passendes Branchenbeispiel – die „Verfassungs-KI“ von Anthropic.

„Die Kernlogik unserer frühen selbst entwickelten iterativen Modelle stimmt sehr gut mit der grundlegenden Idee der Verfassungs-KI von Anthropic überein“, sagte Wu Yongrong. Claude konzentriert sich auf B2B-Dienstleistungen für das Software-Engineering, die Kernanforderungen sind genaue Ergebnisse, Sicherheit, Steuerbarkeit und Erklärbarkeit – das stimmt vollkommen mit den Kernanforderungen der Industriekunden an den Hardware-Entwurf überein.

Auf dieser Grundlage hat Shexu Technology eine eigene industrielle Version der Verfassungs-KI entwickelt, die technische Kriterien wie mechanische Standards, Prozessbeschränkungen und Montagespezifikationen grundlegend in das Modelltraining einbettet, um eine industrielle KI-Entwurfsfähigkeit mit niedriger Halluzination, hoher Stabilität