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Autor｜Chang Minxiao

Herausgeber｜Qiu Xiaofen

Verkörperte Intelligenz kann dieses Jahr als der aufwändigste Track der Welt bezeichnet werden. Zuvor brachte Musk die zweite Generation von Optimus auf den Markt, und später investierten eine Reihe großer inländischer Hersteller in humanoide Roboter. Spieler aus allen Gesellschaftsschichten sind damit beschäftigt, die konkrete Spur zu legen.

36Kr erfuhr, dass das verkörperte intelligente Roboterunternehmen „Qianxun Intelligence“ eine Seed-Runde + Angel-Runde-Finanzierung in Höhe von fast 200 Millionen Yuan abgeschlossen hat. „Qianxun Intelligence“ wurde von Han Fengtao, dem ehemaligen CTO von Luoshi Robot, gegründet. Das Unternehmen wurde im Februar 2024 gegründet. In den sechs Monaten seit seiner Gründung schloss das Unternehmen zwei Finanzierungsrunden in nur vier Monaten ab.

Die Angel-Finanzierungsrunde wurde vom Honghui Fund angeführt, gefolgt von Dachen und Qiancheng, und von den Seed-Runden-Investoren Shunwei Capital und Oasis Capital fortgesetzt. Die in dieser Finanzierungsrunde eingeworbenen Mittel werden hauptsächlich für Technologieforschung und -entwicklung sowie für den Teamausbau verwendet.

Gegenwärtig sind humanoide Roboter im Allgemeinen mit den allgemeinen Problemen einer schwachen Generalisierung und eingeschränkten Interaktivität konfrontiert, die sich in der Arbeit widerspiegeln, was bedeutet, dass humanoide Roboter nur in relativ festen Umgebungen wie Werkstätten und Fabriken arbeiten können und nur begrenzte Interaktionen mit der Umgebung haben ist nicht genau und empfindlich genug.

Wenn ein humanoider Roboter so schlau wie ein Mensch sein will, braucht er ein verkörpertes Großmodell als intelligentes Gehirn.

Um die Interaktivität und Generalisierung von Robotern zu realisieren, besteht eine der Haupthindernisse der „Qianxun-Intelligenz“ darin, ein hochgradig generalisiertes und äußerst vielseitiges Robotergehirn aufzubauen. Das visuelle Sprachmodell wird im Gehirn verwendetViLa (Vision-and-Language-Modelle) und CoPa-Modelle (Constraints of Parts) als zugrunde liegendes multimodales Großmodell des verkörperten intelligenten Roboters.

Es ist erwähnenswert, dass Figure AI bereits zuvor das ViLa-Modell verwendet hat, um dem Roboter das Verständnis alltäglicher Szenen zu ermöglichen und einen gesunden Sinn für das Leben zu entwickeln. Der Vorschlag dieser Modellarchitektur ist Gao Yang, der Mitbegründer von „Qianxun Intelligence“.

Bildquelle: „Qianxun Intelligence“

Neben der Erstellung eines grundlegenden großen Modells, das für verkörperte Intelligenz geeignet ist, besteht ein weiterer technischer Vorteil von „Qianxun Intelligence“ darin, dass es das Problem der Datenerfassung für große Modelle verkörperter Intelligenz löst.

Um Robotern das Arbeiten in realen Umgebungen beizubringen, müssen Wissenschaftler im Allgemeinen große Datenmengen über menschliche Bewegungen in realen Umgebungen sammeln und humanoide Roboter vorab trainieren, um ihnen zu helfen, die Umgebung und die komplexe Szene besser zu verstehen.

Allerdings ist die derzeitige Schwierigkeit bei der Beschaffung von Pre-Training-Daten am größten.

Han Fengtao, Gründer und CEO von „Qianxun Intelligence“, sagte gegenüber 36Kr, dass Daten, Rechenleistung und Algorithmen die drei Elemente für den Aufbau eines großen Modells verkörperter Intelligenz seien. Derzeit verfügen die meisten Spieler über ein ähnliches Maß an Rechenleistung und können keine absolute Einheit bilden technische Barriere; Der technische Weg des aktuellen Algorithmus ist noch nicht vollständig konvergiert.Daher sind Bot-Spieler derzeit auf die Lücke zwischen ihren vorhandenen Daten und ihrer Fähigkeit, neue Daten zu sammeln, beschränkt.

Der Grund für die Schwierigkeit, Trainingsdaten zu erhalten, liegt in den folgenden zwei Punkten: Erstens steckt die Hochleistungsroboterindustrie noch in den Kinderschuhen und es ist schwierig, Daten vom Roboterkörper zu erhalten.

Zweitens ist zwar auch Training durch Simulation und synthetische Daten eine Lösung, es besteht jedoch immer noch eine Lücke zwischen virtuellen synthetischen Daten und Daten aus der realen Welt.

Um das Problem der Datenknappheit zu überwinden, besteht die Lösung von „Qianxun Intelligence“ darin, den Fortschritt der KI-Technologie auf der Grundlage allgemeiner Hochleistungs-Hardwaresysteme, Vorschulungen auf der Grundlage massiver Internetdaten und Nachahmungslernen mit hoher Stichprobeneffizienz zu verbessern Verstärkungslernen, um die Hardwareleistung freizusetzen.

Aus diesem Grund sagte Gao Yang, Mitbegründer von „Qianxun Intelligence“,Vorgeschlagener Reinforcement-Learning-Algorithmus mit der weltweit höchsten Stichprobeneffizienz(EfficientZero und EfficientZero v2) lösen das Problem der Datenknappheit am unteren Rand des Modells, indem sie die Stichprobeneffizienz verbessern.

Im Hinblick auf Nachahmungslernen schlug Gao Yang den leistungsstarken Nachahmungslernalgorithmus EfficientImitate vor, der Robotern dabei helfen kann, während des tatsächlichen Betriebs zu lernen, Schlussfolgerungen aus einem Beispiel zu ziehen.Berichten zufolge weist dieser Algorithmus im Vergleich zum VMAIL-Algorithmus von Stanford eine sechsfache Verbesserung der Lerneffizienz auf.

Im Hinblick auf Produkte und Kommerzialisierung plant „Qianxun Intelligence“, künftig kommerzielle, Service- und Heimanwendungen als erste Implementierungsszenarien zu nutzen.

Was das Team betrifft, verfügen die Teammitglieder von „Qianxun Intelligence“ alle über umfassende Erfahrungen in der Roboterforschung und -entwicklung. Gründer und CEO Dr. Han Fengtao verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Roboterbranche und konzentriert sich auf die Forschung und Entwicklung von Hochleistungs-Leichtindustrierobotern. Er hat das Team bei der Umsetzung von Kommerzialisierungsergebnissen in über 20 Branchen und über 100 Szenarien geleitet und über 1000 Kunden.

Professor Gao Yang von der Tsinghua-Universität, der auch Mitbegründer ist, verfügt über zehn Jahre Forschungserfahrung in den Bereichen verkörperte Intelligenz, maschinelles Sehen und maschinelles Lernen. Er konzentriert sich auf die Erforschung und Konstruktion eines universellen verkörperten intelligenten Gehirns, das jede Aufgabe in jedem Bereich ausführen kann Szenario. Er hatte eine intensive Zusammenarbeit mit Sergey Levine, dem Gründer von Physical Intelligence, einem führenden Unternehmen auf dem Gebiet der verkörperten Intelligenz in den Vereinigten Staaten.

Anlegerkommentare:

sagte der Investmentleiter von Shunwei Capital: „Das Shunwei-Team achtet seit langem auf die Innovationsmöglichkeiten im Bereich Robotik und verkörperte Intelligenz. Wir sind optimistisch, was den kombinierten Hintergrund und die Branchenerfahrung des Gründerteams von „Qianxun Intelligence“ angeht, und hoffen, dass „Qianxun“ dies aktiv tun kann.“ Szenarien und Geschäftsmodelle erforschen und verkörperte Intelligenz fördern.“ Intelligente Technologie wird umgesetzt. "

Das Investmentteam des Honghui Fund sagte:„Verkörperte Intelligenz ist ein wichtiges Anwendungsszenario der allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI), und der Marktraum ist extrem breit. In der Vergangenheit war die Steuerung von Robotern auf eine große Anzahl manueller Programmierprozesse angewiesen und hatte viele Einschränkungen bei den Szenarien. Das tun wir.“ Sehr optimistisch in Bezug auf die Kombination von verkörperten Großmodellalgorithmen und Hardware. Der gebildete Agent verbessert den Aufgabengeneralisierungsgrad herkömmlicher Roboter. Dieser Agententyp ist die Brücke zwischen der virtuellen Welt und der physischen Welt und ist auch der beste Weg zur räumlichen Intelligenz .

China verfügt über einen führenden Vorsprung in der Roboter-Hardware-Industriekette, und die Hinzufügung führender verkörperter Modelle wie ViLa und CoPa dürfte dazu beitragen, das Überholen in Kurven zu ermöglichen. Qianxun Intelligence ist unser erstes Ziel in diesem Bereich. Das Team verfügt über äußerst umfangreiche Technologieakkumulation und Produktimplementierungserfahrung. Wir glauben, dass unter der Führung des Gründerteams die Massenproduktion einer neuen Generation intelligenter Roboter bevorsteht eine neue industrielle Revolution auslösen. Der Honghui Fund wird seine eigenen relevanten Ressourcen bündeln und mit dem Qianxun-Team zusammenarbeiten, um die Entwicklung intelligenter Roboter zu unterstützen. "

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