Dich so gut kennen wie einen alten Freund: Being Labs entwickelt multimodale Modelle für individuelle Lebewesen

In einer Zeit, in der Wearables, intelligente Kameras und verschiedene Arten von Sensoren zunehmend verbreitet sind, erzeugen einzelne Lebewesen eine noch nie dagewesene Datenmenge. Die meisten dieser Daten verbleiben jedoch auf der Ebene der „Aufzeichnung“ und lassen sich nur schwer in ein kontinuierliches Verständnis des individuellen Zustands und eine Risikovorhersage umwandeln. Genau auf dieses Problem zielt Being Labs ab: Es versucht, mit multimodalen Großmodellen Maschinen dazu zu bringen, die Zustandsänderungen jedes einzelnen Lebewesens kontinuierlich zu verstehen, so wie ein Freund, der einen Menschen über lange Zeit kennt.

Being Labs ist ein Unternehmen für multimodale Modelle, das sich an einzelne Lebewesen richtet. Sein zentraler technischer Ansatz besteht darin, Video, Ton, Sensordaten und langfristige historische Daten zu verschmelzen, um individuelle Zustände kontinuierlich zu verfolgen, anormale Veränderungen zu erkennen und nachfolgende Risiken vorherzusagen. Das Unternehmen richtet sich langfristig an die Märkte für menschliche Gesundheit, Altenpflege, Biowissenschaften und Tiergesundheit und bedient Gerätehersteller und professionelle Einrichtungen mit seinen Modellfähigkeiten.

Being Labs plant in dieser Finanzierungsrunde eine Kapitalbeschaffung von 10 Millionen RMB, um den Betrieb über 12 Monate zu decken. Davon fließen rund 80 % in die technische Forschung und Entwicklung und 20 % in die kommerzielle Expansion. In den ersten 6 Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Fertigstellung des Prototyps und des Demo-Systems für Warnungen, in den folgenden 6 Monaten werden die erste Version des Modells und kostenpflichtige Pilotprojekte vorangetrieben.

Von der „Gruppenstatistik“ zum „individuellen Zustand“: Multimodale Modelle erschließen den Bereich der Gesundheit von Lebewesen

Die meisten aktuellen KI-Anwendungen im Bereich des Gesundheitsmanagements basieren auf statistischen Regeln für Gruppen – also auf Daten großer Bevölkerungsgruppen, die Aufschluss darüber geben, „wie eine bestimmte Bevölkerungsgruppe im Durchschnitt reagiert“. Für einzelne Personen lassen sich diese „Durchschnittsregeln“ jedoch oft nicht präzise anwenden. Eine wirklich wertvolle Gesundheitsbeurteilung erfordert das Wissen darüber, welche Veränderungen bei dieser Person „im Vergleich zu ihrem eigenen Ausgangswert“ aufgetreten sind, und nicht, „wie sie im Vergleich zu anderen Personen abschneidet“.

Genau hier liegt der zentrale Ansatzpunkt von Being Labs. Der technische Weg des Unternehmens kombiniert multimodale Wahrnehmung, Zeitreihenvorhersage, individuelle Zustandsmodellierung und Langzeitgedächtnis, um durch eine einheitliche Repräsentationsfusion eine umfassende Beurteilung durch das Zentralmodell zu ermöglichen. Dieser Mechanismus sammelt kontinuierlich historische Daten für dasselbe Individuum, aktualisiert dessen Zustand, erkennt Veränderungen gegenüber dem eigenen Ausgangswert, erklärt diese Veränderungen unter Berücksichtigung von Umwelt und Historie und prognostiziert den nächsten Schritt. Der entsprechende kommerzielle Wert liegt in individuell angepassten Beurteilungen, gezielteren Warnungen und nachvollziehbaren Erklärungen.

Dieser Ansatz ist keineswegs ohne wissenschaftliche Grundlage. Forschungen zu Googles SensorFM haben bereits gezeigt, dass multimodale physiologische Signale zu einer übertragbaren einheitlichen Repräsentation führen können, die 35 Gesundheitsvorhersageaufgaben abdeckt, darunter kardiovaskuläre, stoffwechselbezogene und schlafbezogene Aufgaben. Studien, an denen unter anderem die Universität Cambridge beteiligt ist, haben darüber hinaus vorgeschlagen, kontinuierliche und personalisierte Gesundheitsvorhersagefähigkeiten zu entwickeln, die sich auf langfristige individuelle Verläufe, multimodale Fusion und dynamische Schlussfolgerungen stützen. Being Labs baut in diesem Bereich ein Modellsystem auf, das von der kontinuierlichen Beobachtung bis zum Verständnis und zur Vorhersage des individuellen Zustands reicht.

Im Hinblick auf den Fortschritt der Forschung und Entwicklung hat Being Labs inzwischen die erste Entwicklung des Kernmodells HE-VLM (Human-Centric Vision-Language Model) abgeschlossen und einen Prototyp-Demo erstellt, der extern vorgeführt werden kann. Auf Datenseite hat das Team bereits echte longitudinale individuelle Daten von Hunderten von Tierarten erfasst, die Dutzende verschiedener Modalitäten abdecken, darunter mehrdimensionale Informationen wie Video, Ton, Bewegungshaltung und physiologische Signale. Diese echten longitudinalen Daten bieten eine entscheidende Unterstützung für das Modelltraining und die individuelle Zustandsmodellierung. Gleichzeitig führt das Team interne Benchmark-Tests durch, um die Machbarkeit der Methode bei Kernaufgaben wie der Erkennung individueller Zustände und der Warnung vor Anomalien zu überprüfen.

Chefwissenschaftler mit Erfahrung bei Meta und XPeng – das Team hat einen vorführbaren Prototyp realisiert

Die Teamkonfiguration von Being Labs ergänzt sich in den beiden Dimensionen technische Tiefe und Branchenerfahrung.

Professor Li Keqian, Chefwissenschaftler, ist Professor an der East China Normal University, hat seinen Bachelor-Abschluss am Yao-Klasse der Tsinghua-Universität und seinen Doktortitel an der UCSB erworben. Er war früher Forschungs- und Entwicklungsleiter bei Meta und arbeitete an der Ausbildung von Grundmodellen und dem Verständnis von Nutzern; anschließend war er Leiter des globalen multimodalen Grundmodells bei XPeng und verfügt über praktische Erfahrung bei der ingenieurtechnischen Umsetzung großskaliger multimodaler Modelle. Das Projekt muss gleichzeitig Probleme der multimodalen Fusion, des langfristigen individuellen Verständnisses und des Modelltrainings lösen. Die akademische Forschungserfahrung von Li Keqian und seine Erfahrung in der Entwicklung von Grundmodellen bei großen Technologieunternehmen stehen in direktem Zusammenhang mit diesen Aufgaben und stellen den zentralsten technischen Vorteil des Teams dar.

CEO Yu Hongyue ist MBA der China Europe International Business School, war früher erster Leiter des Tierhaltungsbereichs bei Douyin und Leiter der integrierten Markenkommunikation bei Alibaba. Er verfügt über Erfahrung in plattformweiter Betriebsführung, Kundenkooperation und Ökosystemexpansion. Das Team kombiniert gleichzeitig Dateningenieure, Tierverhaltensexperten und branchenspezifische Berater und deckt die gesamte Kette von Modelforschung, Datenverwaltung, professioneller Kennzeichnung, Ergebnisüberprüfung und branchenspezifischer Bereitstellung ab.

Auf der Ebene der technischen Architektur verwendet Being Labs einen Ansatz, der viele Arten von Expertenmodellen kombiniert, um den individuellen Zustand kontinuierlich zu aktualisieren. Verschiedene Modalitäten (Video, Ton, Sensoren, Zeitreihen) werden von jeweils eigenen Expertenmodellen verarbeitet und anschließend vom Zentralmodell zu einer umfassenden Beurteilung fusioniert. Dieses Design gewährleistet sowohl die Fachlichkeit der Verarbeitung jeder einzelnen Modalität als auch die übergreifende schlussfolgernde Verarbeitung über verschiedene Modalitäten hinweg auf der Ebene der einheitlichen Repräsentation.

Einstieg über Tierszenarien, Ausweitung auf menschliche Gesundheit und Altenpflege

Der kommerzielle Weg von Being Labs sieht vor, zuerst über den Bereich der Tiergesundheit einzusteigen und anschließend auf die menschliche Gesundheit auszuweiten.

Im Tierbereich decken die Fähigkeiten des Unternehmens die Beobachtung von Wirkstoffen und Toxizität bei Versuchstieren, die Überwachung hochwertiger Nutztiere, die Warnung vor Krankheiten vor deren Ausbruch in der Aquakultur und das Gesundheitsmanagement von Haustieren ab. Das Unternehmen baut gemeinsame Fähigkeiten im Rahmen der langfristigen individuellen Modellierung auf und passt diese dann an Arten und branchenspezifische Aufgaben an, um sein Dienstleistungsangebot auszuweiten. Der Vorteil dieses Wegs liegt darin, dass die Datenerfassung in Tierszenarien relativ kontrollierbar ist, kommerzielle Kunden eine klare Zahlungsbereitschaft zeigen und die Modellfähigkeiten schnell validiert werden können, um einen positiven Kreislauf zu bilden.

Auf dem Gebiet der menschlichen Gesundheit ist das langfristige Ziel von Being Labs, die gesamte Kette von Verbrauchergesundheit bis zu professionellen Dienstleistungen abzudecken: Im Bereich von Wearables und Gesundheitsmanagement werden Uhren, Ringe, Kopfhörer und Schlafgeräte angeschlossen, um Analysen zum individuellen Zustand, Schlaf, Stress und Erholung bereitzustellen und personalisierte Gesundheitsabonnements zu unterstützen; Im Bereich von Sport und Rehabilitation werden Bewegungen, physiologische Belastungen und Erholungsverläufe kombiniert, um Trainingsmanagement, die Verfolgung von Rehabilitationsfortschritten und die Bewertung der Effekte von Maßnahmen zu unterstützen; Im Bereich der Altenpflege werden Daten von Radargeräten, Kameras und Wearables kombiniert, um Veränderungen von Aktivitäten, Gangbild, Schlaf und Lebensgewohnheiten zu verfolgen und die kontinuierliche Pflege zu Hause und in Einrichtungen zu unterstützen; Im Bereich von chronischen Krankheiten und der Nachsorge außerhalb von Krankenhäusern werden Überwachungsgeräte, Symptom- und Medikamenteneinnahmeaufzeichnungen verbunden, um professionellen Einrichtungen zu helfen, Zustandsänderungen zwischen Arztbesuchen zu erfassen und Reaktionen auf Interventionen zu verfolgen; Im Bereich von Versicherungen und Gesundheitsdienstleistungen wird das langfristige Gesundheitsmanagement, die Forschung zur Risikostratifizierung und die Verfolgung von Interventionseffekten unterstützt, sodass Versicherungen, Geräte und Gesundheitsdienstleistungen miteinander verbunden werden.

Auf der kommerziellen Seite hat Being Labs mehrere klar voranschreitende Projekte. Im Bereich der Haustierhardware wurden erste Gespräche geführt, der zweite Vorschlag wird vorbereitet; Im Bereich von Haustiernahrung wurden erste Gespräche über Absichtserklärungen abgeschlossen, der erste Vorschlag und die Umwandlung in Kooperationen werden vorangetrieben; Im Bereich des Managements von menschlichen Krankenhausstationen wurden Gespräche über Pilotabsichten geführt, der zweite Demo wird vorangetrieben; Im Bereich von Versicherungsunternehmen laufen Kooperationsgespräche, in denen die Demo-Vorführung abgewartet wird; Im Bereich von Haustierarzneimitteln und Haustiernahrungsmarken wurden erste Planungen für KI auf Produktionsebene und Gespräche über Pilotprojekte durchgeführt. Im Bereich der Warnung vor Krankheiten vor deren Ausbruch bei der Garnelenzucht wurde ein technisches Konzept bei einer Stadt in der Provinz Jiangsu eingereicht, und im Bereich der vorklinischen Intervention für Großtiere im Zusammenhang mit Toxizität wurde ein technisches Konzept zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung bei einem staatseigenen Unternehmen in Shanghai eingereicht. Die genannten Kooperationen befinden sich derzeit in der Phase von Absichtserklärungen, Vorschlägen und Demos und werden schrittweise zu Pilotvereinbarungen und kostenpflichtigen Validierungen vorangetrieben. Darunter hat das Management von Krankenhausstationen konkrete Szenariengespräche geführt, und es gibt Geschäftsansätze für die weitere Förderung von Anwendungen am Menschen.

Im Hinblick auf das Geschäftsmodell liefert Being Labs Lösungen in Form von APIs, SDKs und endgeräteseitigen Modulen und plant eine Gebührenstruktur aus „gemeinsamen Entwicklungskosten + laufenden Modellgebühren + Beteiligung an Gewinnen oder Kosteneinsparungen“. In der Anfangsphase der Kooperation werden Effekte und Lieferstandards durch kostenpflichtige Validierungen klar festgelegt, anschließend wird kontinuierlich nach Lizenzen, Aufrufvolumen oder aktiven Individuen abgerechnet; Mit zunehmender Anzahl von Kunden werden Datenverarbeitungs-, Modell- und Bereitstellungsfähigkeiten schrittweise wiederverwendet, um Skaleneffekte zu erzielen.

Betrachtet man die Branchentrends, so entwickeln sich multimodale Großmodelle von allgemeinen Dialoganwendungen hin zu tiefgreifenden Anwendungen in vertikalen Bereichen. Das Verständnis des Zustands einzelner Lebewesen ist ein datenintensives, modellintensives Feld, das langfristige Akkumulation erfordert. Sobald ein positiver Kreislauf aus Daten und Modellen gebildet wird, werden die Markteintrittsbarrieren stetig steigen. Being Labs hat sich dafür entschieden, über Tierszenarien longitudinale Daten und Ingenieurserfahrung zu sammeln und anschließend auf den breiteren Markt der menschlichen Gesundheit auszuweiten. Die Machbarkeit dieses Wegs muss noch durch nachfolgende kostenpflichtige Pilotprojekte und kommerzielle Daten validiert werden.