Die Nach-2000er gründen Startups im Roboterbaubereich, der Jüngste unter ihnen ist 22 Jahre alt.

In der Gründungswelle der Embodied Intelligence fallen nicht nur die beeindruckenden Roboter-Demonstrationen und die Unterstützung von Kapitalgebern auf, sondern auch eine neue Generation von Unternehmern der Generation 00, die in diesen Markt einsteigen. Sie sind noch sehr jung, verfügen aber bereits über Finanzierungen in Höhe von mehreren zehn Millionen oder sogar Hunderten Millionen Yuan.

Einige von ihnen absolvieren noch einen Master- oder Doktorgrad, andere haben die Hochschule vorzeitig verlassen. Manche haben ihre Laufbahn bei Robotikwettbewerben, Open-Source-Projekten und in Laboren begonnen, während andere über scheinbar randständige Bereiche wie Design, Wirtschaft und Haushaltsreinigung in die Roboterbranche eingestiegen sind. Allen gemeinsam ist, dass sie die Embodied Intelligence nicht nur auf Papieren oder Wettbewerben belassen, sondern nach Wegen suchen, wie Maschinen die physische Welt wirklich verstehen, in sie eintreten und sich an sie anpassen können.

In diesem Artikel werden wir in chronologischer Reihenfolge nach dem Geburtsjahr zehn Unternehmer der Generation 00 im Bereich der Embodied Intelligence vorstellen: Huang Yi, Chen Boyuan, Jia Xiaoyou, Xue Kehan, Chen Tianxing, Qin Shentao, Hu Yucheng, Zhu Yuhan, Min Yuheng und Yang Fengyu.

Einige von ihnen entwickeln zweibeinige Roboterplattformen, andere arbeiten an Weltmodellen, wieder andere spezialisieren sich auf die Erfassung von menschlichen Nerven- und Muskelsignalen, und weitere nutzen geschickte Hände und Haushaltsreinigung als Einstiegspunkte. Die unterschiedlichen technischen Ansätze bedeuten nicht, dass jemand näher an der „richtigen“ Lösung ist. Dies zeigt vielmehr, dass der Markt der Embodied Intelligence noch nicht abgeschlossen ist: Niemand kann einen perfekten, klaren Weg vorgeben, und Daten, Modelle, Hardware, Produktformen und Anwendungszenarien befinden sich alle noch in einer gemeinsamen Erkundungsphase.

01 Huang Yi: RoboParty

Huang Yi, geboren 2004 in Wenzhou (Provinz Zhejiang), studierte Intelligente Robotik an der Fakultät für Zukunftstechnologien der Harbin Institute of Technology. 2023 gewann er mit seinem Projekt zu amphibischen Luft-Boden-Drohnen den ersten Preis beim nationalen Wissenschaftswettbewerb für Studierende. Ende 2023 entwickelten Huang Yi, der noch an der Harbin Institute of Technology studierte, und sein Mitbewohner im Wohnheim eigenständig einen 120 cm großen zweibeinigen Roboter namens AlexBot. Sie schlossen das Projekt in nur wenigen Dutzend Tagen ab, veröffentlichten den gesamten Entwicklungsprozess und die Konstruktionszeichnungen in einer Entwickler-Community und stellten den gesamten Stack als Open Source zur Verfügung.

Im Februar 2025 realisierte er mit Unterstützung von Fourier die iterative Version AlexBot Mini, die die Aufmerksamkeit und Unterstützung zahlreicher Branchenexperten einschließlich Marc Raibert, dem Gründer von Boston Dynamics, erregte. 2025 beschloss Huang Yi, sein Bachelorstudium an der Harbin Institute of Technology vorzeitig abzuschließen, zog mit 13 Kommilitonen von Harbin nach Shanghai und gründete RoboParty.

Für Huang Yi liegt der unmittelbare Grund für die Gründung von RoboParty darin, dass bei humanoiden Robotern immer noch das Problem des wiederholten „Rad-Erfindens“ und fehlender Entwicklertools besteht.

Das Unternehmen strebt nicht nach Produkten mit den meisten Funktionen oder der größten Größe, sondern wählt einen Ansatz mit hohem Preis-Leistungs-Verhältnis, vollständiger Stack-Funktionalität und Open-Source-Zugänglichkeit, um zweibeinige humanoide Roboter für den Wissenschafts-, Bildungs- und Entwicklermarkt zu entwickeln. Seine Produkte sind etwa 120 cm groß, was den Zugang zu Laboren, Schulen und Entwicklergruppen erleichtert und eine reproduzierbare, anpassbare technische Community fördert.

Dieser Ansatz senkt einerseits die Hürden für Nutzer, sich an der Forschung zur Embodied Intelligence zu beteiligen, und andererseits muss das Unternehmen nicht von Anfang an in direkte Konkurrenz zu großen Herstellern von kompletten Robotern wie Unitree treten. Bis heute hat das Unternehmen einen Auftragsbestand von 200 bis 300 Einheiten erreicht und gibt an, dass die Mittel hauptsächlich in Forschung und Entwicklung, Produktion, Standorte und Rechenleistung fließen.

Huang Yi bezeichnet sich selbst gerne als „Roboter-Enthusiast“ statt bewusst den Titel des CEO hervorzuheben. Dies macht die Unternehmenskultur näher an Ingenieuren und der Entwickler-Community und ermöglicht es, dass Open Source aus einer Produktstrategie und nicht aus einem Marketing-Slogan entsteht. In der frühen Phase des Unternehmens lehnte Huang Yi Investitionsangebote von börsennotierten Unternehmen und hunderte von Auslandsaufträgen ab, um vor allem die Ökosystem-Community aufzubauen.

Diesen Januar veröffentlichte RoboParty den Prototyp seines ersten Open-Source-Roboters, der innerhalb von 60 Tagen nach der Veröffentlichung mehr als 1,4K GitHub-Stars erhielt. Im Juli dieses Jahres schloss das Unternehmen nacheinander die Angel++- und die Pre-A-Finanzierungsrunde mit einem Betrag von fast 500 Millionen Yuan ab. Die neueste Runde wurde exklusiv von CATL investiert. In etwas mehr als einem Jahr seit der Gründung absolvierte das Unternehmen 6 Finanzierungsrunden in 8 Monaten, wobei sich die Bewertung um das 20-fache erhöhte. Er ist der Meinung, dass junge Unternehmer in einer Situation mit begrenzten Ressourcen ihre eigene ökologische Nische finden müssen, und erwähnt, dass die Kapitalmärkte die humanoide Roboterbranche heute eher nach dem „Traum-Multiplikator“ bewerten.

02 Chen Boyuan: Inverse Matrix

Chen Boyuan, geboren 2004, lernte künstliche Intelligenz zum ersten Mal durch Online-Vorträge der Peking-Universität während seiner Schulzeit in der Oberstufe kennen. Diese Begegnung ließ ihn erkennen, dass intelligente Technologien nicht nur vorhandene Informationen verarbeiten, sondern auch die Art und Weise, wie Menschen mit der Welt interagieren, schrittweise verändern können. Anschließend studierte er an der Peking-Universität, veröffentlichte während seiner vier Bachelor-Jahre neun Papiere als Erstautor und erreichte mehr als 2300 akademische Zitationen.

Während seines ersten Studienjahres schloss sich Chen Boyuan der Forschungsgruppe von Professor Yang Yaodong an der Peking-Universität an und konzentrierte sich auf die Forschung zu Verstärkungslernen, skalierbarer Überwachung und Weltmodellen. 2023 veröffentlichte er als Erstautor ein Papier auf der Top-Konferenz für maschinelles Lernen NeurIPS. 2025 erhielt er als gemeinsamer Erstautor den Best Paper Award der internationalen Top-KI-Konferenz ACL. Im selben Jahr wurde Chen Boyuan eingeladen, einen Gastvortrag auf dem „Shuangqing-Forum“ des Nationalen Naturwissenschaftlichen Fonds zu halten und die neuesten Erkenntnisse seines Teams im Bereich der künstlichen Intelligenz auf einer Sitzung des Wissenschaftlichen Beirats des Generalsekretärs der Vereinten Nationen zu teilen.

Diese Erfahrung ließ ihn nicht auf einzelne Sprachmodelle beschränkt bleiben, sondern trieb ihn dazu, über eine schwierigere Frage nachzudenken: Können Modelle physische Regeln wie Objekte, Raum, Kraft und Kausalität verstehen? Für ihn ist die physische Welt keine Umgebung, die vollständig durch Text und Zahlen wiederhergestellt werden kann – Modelle müssen lernen, vorherzusagen, welche Veränderungen Handlungen hervorrufen.

Chen Boyuan gründete Inverse Matrix mit, weil er nicht nur spezielle Roboter für einzelne Branchen herstellen, sondern auf eine grundlegendere Ebene zurückkehren möchte, um generische Modelle zu finden, die Wissen aus allen Branchen lernen können. Sein technischer Hintergrund macht klar, dass Inverse Matrix kein traditionelles Unternehmen für komplette Roboter ist.

Inverse Matrix veröffentlichte das generische Welt-Basismodell „Wujie Physis-v0.1“. Das Ziel ist nicht, die Umgebung einfach zu erkennen, sondern dem Modell zu ermöglichen, die physische Welt zu verstehen und zu lernen, wie Menschen beobachten, entscheiden und handeln. Das Unternehmen hofft, dass das Modell zuerst in großem Umfang „die Welt betrachtet“ und dann lernt, mit der Umgebung zu interagieren; technisch soll das Modell selbst generieren und vorhersagen können, wie sich die physische Welt verändert. Wenn dieser Ansatz funktioniert, besteht die Möglichkeit, generische physische Intelligenzfähigkeiten für verschiedene Roboter und unterschiedliche Aufgaben bereitzustellen.

Als dieser Unternehmer der Generation 00 22 Jahre alt wurde, hatte das von ihm mitgegründete Unternehmen Inverse Matrix bereits eine Bewertung von über 5 Milliarden Yuan. Im April dieses Jahres kündigte Inverse Matrix den Abschluss einer Seed-Finanzierung von über 100 Millionen US-Dollar an, im Juni folgte eine Seed++-Finanzierung von über 100 Millionen US-Dollar.

03 Jia Xiaoyou: Lingxin Qiaoshou

Jia Xiaoyou, geboren 2003 in Hangzhou, ist eine junge Person mit den Identitäten eines Unternehmers, Designers, Schönheitswettbewerbssiegers und eines studierenden Master-Studenten.

Sie absolvierte ihren Bachelor in Umweltdesign an der Beijing Forestry University. Im Gegensatz zu den meisten Unternehmern im Bereich der Embodied Intelligence stieg sie nicht mit Algorithmen, Maschinenbau oder Elektrotechnik in die Roboterbranche ein, sondern brachte ihren künstlerischen und Designhintergrund in die Branche ein. Die Ausbildung im Umweltdesign an der Hochschule ließ sie lange Zeit auf die Beziehung zwischen Form, Materialien, Nutzungserlebnis und Menschen achten – und machte sie im Team natürlich darauf aufmerksam, wie Produkte von Nutzern verstanden werden.

2023 gründete sie gemeinsam mit Zhou Yong und anderen Lingxin Qiaoshou und übernahm die Rolle des Design-Direktors. Sie ist hauptsächlich für das Aussehen und die Struktur der geschickten Hände der Linker-Hand-Serie verantwortlich. Sie bringt ihre feinen Empfindungen aus dem Kunstunterricht in Klavier, Tanz und Ballett in die Entwicklung ein und versucht, traditionelle kulturelle Elemente mit technischen Produkten zu verbinden, sodass Roboterprodukte nicht mehr nur als Industriegeräte betrachtet werden.

Das ursprüngliche Ziel von Jia Xiaoyou bei der Gründung von Lingxin Qiaoshou war nicht, nur die Greifbewegungen von mechanischen Fingern zu realisieren, sondern Produkte in Szenarien zu bringen, die feine Operationen und Erlebnisgefühle erfordern, wie etwa das immaterielle Kulturerbe, die traditionelle chinesische Therapie, Gesundheitsfürsorge und Kosmetik. Die Linker-Hand-Serie deckt drei Haupttechnikwege ab: Gestänge, Seilzug und Direktantrieb. Dies zeigt, dass das Unternehmen das Produktdesign nicht auf eine einzige Form beschränkt, sondern Gemeinsamkeiten in unterschiedlichen Anforderungen wie wissenschaftlicher Erkundung, Ausstattung für humanoide Roboter und industrieller Automatisierung sucht. 2025 gewann die von ihr entworfene geschickte Hand mit hohem Freiheitsgrad den deutschen Red Dot Design Award, und die Gesamtlieferung der Produkte überstieg 10.000 Einheiten.

Diesen Februar schloss Lingxin Qiaoshou eine B-Finanzierungsrunde von fast 1,5 Milliarden Yuan ab, Ende April folgte eine B+-Finanzierungsrunde. Zu den Investoren gehören Institutionen wie der Zhongguancun Science City Fund, BOC Asset und Fosun United Rich, während alte Anteilseigner wie Bojia Capital und Lihe Financial weitere Investitionen tätigten.

04 Xue Kehan: xLean

Xue Kehan begann sein Studium an der Northwestern Polytechnical University mit 15 Jahren und wurde im Alter von 25 Jahren in die Listen von „Hurun“ und „Forbes China“ aufgenommen. Er ist der Unternehmer, der 10 Jahre lang in der Roboterbranche gearbeitet hat und ein Unternehmen für Haushaltsreinigungsroboter mit einer Bewertung von 1,8 Milliarden Yuan aufgebaut hat.

Xue Kehan begann 2017 sein Studium an der Northwestern Polytechnical University im Alter von nur 15 Jahren. In seinem ersten Studienjahr schloss er sich dem Roboterteam der Hochschule an und wurde später dessen Kapitän. Er lernte verschiedene Roboter kennen, darunter Indoor-Multirotor-Drohnen und Unterwasser-Fahrzeuge, und führte sein Team beim RoboMaster AI Challenge an, wo sie unter siebzig Hochschulen den sechsten Platz weltweit erreichten. Diese Erfahrung ließ ihn nicht nur Algorithmen verstehen, sondern auch Struktur, Elektronik, Schweißen und die Überprüfung von Gesamtlösungen beherrschen.

2020 erhielt er ein Stipendium für ein direktes Doktorstudium am Robotik-Institut der Chinesischen Universität Hongkong. Die Pandemie veranlasste ihn jedoch, zuerst ein Unternehmen für Desinfektionsroboter für Krankenhäuser zu gründen. Dieses Unternehmen erreichte innerhalb von zwei Jahren einen Umsatz von mehreren zehn Millionen Yuan und lieferte fast 1000 Einheiten aus – aber er trat freiwillig aus, weil er feststellte, dass es keinen geschlossenen Kreislauf zwischen Nutzerfeedback und Produktverbesserung gab und die Technik die Endnutzer nicht wirklich erreichen konnte.

Diese Erfahrung prägte direkt die Ausrichtung von xLean. Xue Kehan setzte sich nicht das Ziel, sofort einen generischen humanoiden Roboter zu bauen, sondern suchte nach einer häufigen, notwendigen Haushaltsaufgabe mit bestehender Marktgrundlage, die kontinuierlich Daten erzeugen kann. Als er sich einen Flaggschiff-Wisch- und Saugroboter kaufte, erkannte er, dass die meisten vorhandenen Produkte nur nach einem festen Plan ablaufen: Sie wissen nicht, wo noch Schmutz ist, welche Strategie sie anwenden sollen und wann die Reinigung abgeschlossen ist. Daraufhin schlug er vor, die Reinigung von einem „offenen Kreislauf“ in einen „geschlossenen Kreislauf“ zu verwandeln, und brachte den weltweit ersten zweiformigen Scheuroboter TR1 auf den Markt: Auf dem Boden platziert kann er selbstständig die tägliche Reinigung erledigen, und wenn man den Handgriff herauszieht, wird er zu einem handgeführten Scheuermaschine. Jede Behandlung von plötzlichen Flecken durch den Nutzer gibt dem Roboter Daten darüber, wo es schmutzig ist und wie man effektiv reinigt – so kann der Roboter direkt zu Hause trainiert werden.

Seit der Gründung von xLean wurden vier Finanzierungsrunden mit einem Gesamtbetrag von über mehreren Millionen US-Dollar abgeschlossen. Zu den Investoren gehören Guofang Innovation, Huaye Tiancheng, Wuyuan Capital, Linge Venture Capital, Lanhai Zhongli Capital, Wanshi Capital, Gaozhang Capital und Qiji Chuangtan. Die Vorserienproduktion von 500 Einheiten