„Xieyue Intelligence“ hat eine Finanzierung in Höhe von mehreren hundert Millionen Yuan in der Angel+-Runde abgeschlossen, an der Linear Joint Investment als gemeinsamer Investor beteiligt ist.

Kürzlich hat Xieyue Intelligence eine Angel+Finanzierungsrunde im Wert von mehreren hundert Millionen Yuan abgeschlossen. Mit dem Abschluss dieser Finanzierungsrunde wird Xieyue die Weiterentwicklung des körperbasierten Grundmodelltrainings, den Aufbau der Rechen- und Dateninfrastruktur sowie die Erweiterung des Kernteams vorantreiben, ebenso wie die Forschung und Entwicklung von Haushaltsrobotern und Szenarioprüfungen.

Xieyue Intelligence wurde im Februar 2026 gegründet und ist ein Unternehmen für körperbasierte Grundmodelle, das den Haushalt als erstes Einsatzszenario betrachtet. Xieyue baut derzeit ein allgemeines körperbasiertes Modell für die reale physische Welt auf, um die Markteinführung von allgemeinen Haushaltsrobotern durch selbst entwickelte Modelle voranzutreiben.

Xieyue wurde gemeinsam von Chen Wei, ehemaliger Chefwissenschaftler für KI und Leiter der Abteilung für Grundmodelle bei Li Auto, sowie Zhang Xiao, ehemaliger Präsident der Produktlinie bei Li Auto, gegründet. Das Kernteam stammt aus weltweit bekannten Unternehmen für Technologie, KI, Roboter und intelligente Autos. Seine Fähigkeiten erstrecken sich über fünf Bereiche: Algorithmen für große Modelle, KI-Infrastruktur, Robotersteuerung, Produkt- und Lieferkettenmanagement. Es ist eines der wenigen Spitzenteams in China, das über umfassende Erfahrung in der Ganzkette von dem Training großer Modelle mit zehntausend Karten, der Entwicklung digitaler und physischer großer Modelle sowie intelligenter Agenten bis zur Definition und Serienlieferung von C-End-Produkten verfügt.

Xieyue ist der Ansicht, dass der Haushalt eine der komplexesten, häufigsten und langfristig wertvollsten realen physischen Umgebungen ist. Haushaltsaufgaben verbinden auf natürliche Weise Wahrnehmung, Verständnis, Planung, Bedienung und Interaktion, umfassen sowohl geistige als auch körperliche Aufgaben und sind ein ideales Szenario, um die Fähigkeiten der allgemeinen körperbasierten Intelligenz zu prüfen. Xieyue ist überzeugt, dass der Haushalt der zentrale Trainings-, Prüf- und Skalierungseinsatzort für körperbasierte Grundmodelle ist. Für die langfristige und endgültige Einführung von Robotern in Haushalten hat Xieyue ein körperbasiertes Grundmodell vorgeschlagen, das durch das Duplex-Reasoning-Paradigma angetrieben wird.

In der Vergangenheit folgten traditionelle Robotersysteme oft einem simplexen oder halbduplexen Ablauf von „Befehl empfangen – Aktion ausführen – Ergebnis zurückgeben“, der die korrekte Ausführung von Aktionen und die Erfüllung von Aufgaben betonte, während Haushaltsszenarien jederzeit auf unklare, veränderliche und andauernde Anforderungen reagieren müssen. Duplex Reasoning zielt darauf ab, dass Roboter während der Wahrnehmung und des Verständnisses, der Schlussfolgerung und Planung sowie der Aufgabenausführung einen „bidirektionalen Kanal“ zur Verbindung mit Menschen aufrechterhalten. Dialoginformationen können jederzeit unterbrochen und korrigiert werden, und Aktionsziele können während der Ausführung dynamisch angepasst werden, um schließlich eine allgemeine haushaltsorientierte Handlungsintelligenz zu schaffen, die unterbrochen, korrigiert, übernommen und kontinuierlich weiterentwickelt werden kann.

Der Haushalt ist nicht nur eine reale physische Welt, sondern auch menschenzentriert. Duplex Reasoning führt während der Ausführung digitaler Fähigkeiten und physischer Aktionen kontinuierlich menschliche Eingriffe, Umgebungsrückmeldungen und Sicherheitssignale ein. Es führt nicht einseitig Aufgaben aus, sondern schließt kontinuierlich Schlussfolgerungen und Anpassungen in Interaktion, Handlung und Rückmeldung ein. Duplex Reasoning realisiert die Integration von Interaktion und Handlung.

Das von Xieyue vorgeschlagene Duplex Reasoning etabliert ein neues Paradigma für körperbasierte Grundmodelle: Interaktion und Handlung sollten in Daten, Modellstruktur und Trainingsablauf integriert modelliert werden. Mit VLA als Hauptachse wird die Zusammenarbeit mit der Vorhersage des Weltmodells hergestellt – Sprache komprimiert Sehen, Sprache und Umweltveränderungen in übertragbare hochgradige Semantik, um die Generalisierung des Modells über verschiedene Szenarien hinweg zu steuern. Das Weltmodell sagt die möglichen zukünftigen Ergebnisse von Aktionen voraus und bietet Vorbedingungen für langfristige Aufgaben. Beide zielen auf ein gemeinsames Ziel ab: Die Erfolgsrate des Verständnisses, der Entscheidungsfindung und der Handlung von Robotern in offenen Umgebungen zu steigern, bei kontrollierten Kosten für Rechenleistung.

Xieyue ist der Ansicht, dass die Kernkompetenz der körperbasierten Intelligenz nicht in größeren Modellen oder mehr Datenmengen liegt, sondern in hochwertigen Daten und systematischen Fähigkeiten zur Infrastruktur. Darunter sind Trainings-Infrastruktur und Daten-Infrastruktur zwei gleichermaßen wichtige Kernpfeiler – das Trainingssystem bestimmt die Obergrenze der Modelfähigkeit, und die Datenpipeline bestimmt die Genauigkeit der Modelleinsetzung. Das Unternehmen zerlegt die Modelfähigkeit in Probleme der Infrastruktur, die kontinuierlich angesammelt werden können:

Erstens die Trainings-Infrastruktur: Um das Vortraining, das Nachtraining und das verstärkende Lernen herum wird ein wiederverwendbares und erweiterbares Trainingssystem aufgebaut, das den Wert hochwertiger Daten voll ausschöpft;

Zweitens die Daten-Infrastruktur: Um die Signalsynchronisation, das Aufgabendesign und die Anmerkungsqualität herum wird eine hochstandardisierte Datenpipeline aufgebaut, die vorrangig hochrepräsentative und informationsdichte Qualitätsdaten anstrebt, statt blind Datenstunden anzuhäufen;

Drittens die Schaffung eines geschlossenen Kreislaufs, der Bewertung und Simulation abdeckt, sodass der Fortschritt des Modells kontinuierlich und objektiv gemessen werden kann.

Angetrieben durch das Doppelrad von Trainings-Infrastruktur und Daten-Infrastruktur wird Xieyue mit kontrollierteren Kosten für Rechenleistung das Skalierungsgesetz der körperbasierten Intelligenz erforschen.

Derzeit hat Xieyue den Aufbau von selbstentwickelten Ego-Datenerfassungsgeräten und Datenplattformen vorläufig abgeschlossen und baut schrittweise ein hierarchisches Datensystem auf, das sich auf Ego-Daten aus der ersten Perspektive, körperunabhängige Daten und hochwertige Daten im Zusammenhang mit dem Roboter selbst konzentriert. Das Unternehmen plant, bis zum Jahr 2026 die vollständige Fähigkeit von Erfassung, Bereinigung, Anmerkung bis zum Training zu realisieren und kontinuierlich die Signalqualität, die Aufgabendeckung und die Gültigkeit von Anmerkungen zu verbessern.

Auf Hardwareebene verfolgt Xieyue die stufenweise Strategie von „einzelnem Roboter-Körper, vollständiger geschlossener Kette“, indem es die Konsistenz der Roboter-Körperkonfiguration, der Sensorauswahl und der Schnittstellen von Software und Hardware steuert, um zuerst die Hardwarevariablen in der Modellentwicklung zu senken, und dann die geprüften Fähigkeiten in haushaltsorientierte Roboter-Körper für C-End-Nutzer einbringt. Gleichzeitig wird Xieyue kontinuierlich die haushaltsnativen Produktformen erforschen, sodass Roboter ein Gleichgewicht zwischen Raumzugänglichkeit, Interaktionsweise, Sicherheitsgrenzen und haushaltsüblicher Ästhetik erreichen.

Auf kommerzieller Ebene folgt Xieyue dem Rhythmus „zuerst prüfen, dann in den Haushalt einführen“. Xieyue plant, zuerst die Generalisierung über verschiedene Räume, die Aufgabenerfüllungsrate und die Wirtschaftlichkeit pro Einheit des Modells in halbstrukturierten Szenarien wie Hotels und Pflegeheimen zu prüfen, bevor es schrittweise in Haushalte eintritt. Hochfrequente, langfristige Aufgaben mit relativ klaren Bewertungsstandards wie Wäschewaschen, Aufräumen und Reinigung werden zu den vorrangigen Forschungsrichtungen gehören.

In der aktuellen Phase entwickelt Xieyue Fähigkeiten zur Handlung, Generalisierung und personalisierten Weiterentwicklung, die den geschlossenen Kreislauf von Roboter-Körper, körperbasiertem Grundmodell und haushaltsorientierter selbstständiger Weiterentwicklung abdecken. Xieyue untersucht derzeit jedes Element, das die Einführung von Robotern in Haushalte beeinflusst, um eine vollständige langfristige Fähigkeit aufzubauen – das körperbasierte Grundmodell durch Duplex Reasoning antreiben, den Datenfluss in der physischen Welt durch menschenzentriertes Konzept fördern, das Sicherheitssystem von Robotern durch das Prinzip „Sicherheit zuerst“ aufbauen und durch zwei haushaltsnative Roboter-Körperformen die natürliche Integration in die reale Haushaltsumgebung realisieren.

Zu dieser Finanzierungsrunde sagte Chen Wei, Gründer von Xieyue Intelligence: „Seit der Gründung von Xieyue vor einem halben Jahr sind wir zunehmend überzeugt, dass die Entwicklung von körperbasierten Grundmodellen eine schwierige, aber richtige Aufgabe ist. Die Entwicklung von Modellen bedeutet in gewissem Sinne, solide Grundlagen zu schaffen und stetig voranzukommen – wir bauen die vollständige Pipeline von Rechenleistung, Daten und Bewertung solide auf und stärken die zugrundeliegende Infrastruktur.

Derzeit ist der Bereich der körperbasierten Intelligenz noch lange nicht konsolidiert, die Datenerfassungsmethoden sind unterschiedlich, die Formen der Roboter-Körper variieren und die Wege der Integration von Modellen und Hardware unterscheiden sich stark. Das bedeutet, dass es kein einziges Ende-zu-Ende-Open-Source-Modell gibt, das die gesamte Kette abdecken kann. Die Modelfähigkeit selbst ist die Kernkompetenz von Unternehmen für körperbasierte Intelligenz.

Xieyue hält daran fest, Probleme im Bereich der körperbasierten Intelligenz mit dem Paradigma großer Modelle zu lösen und beweist den Investoren den Wert von Xieyue durch stufenweise Ergebnisse: Die Modellleistung ist kontinuierlich führend, die Aufgabenverallgemeinerung ist effizient und zuverlässig, und das Duplex-Reasoning-Paradigma hat im Haushaltsszenario einen iterativen geschlossenen Kreislauf gebildet. Wir werden den Wettbewerbsvorteil der haushaltsorientierten körperbasierten Intelligenz Schritt für Schritt vertiefen und erweitern.“

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Linear Capital“ und wird von 36Kr mit Genehmigung veröffentlicht.