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Auteur｜Chang Minxiao

Éditeur｜Qiu Xiaofen

L’intelligence embarquée peut être décrite comme la filière la plus impliquée au monde cette année. Avant, Musk a lancé la deuxième génération d'Optimus, et plus tard, un certain nombre de grands fabricants nationaux ont investi dans des robots humanoïdes. Des acteurs de tous horizons sont occupés à tracer la piste concrète.

36Kr a appris que la société de robots intelligents incarnés « Qianxun Intelligence » a réalisé près de 200 millions de yuans de financement d'amorçage + de financement providentiel. « Qianxun Intelligence » a été fondée par Han Fengtao, l'ancien CTO de Luoshi Robotics. La société a été fondée en février 2024. Au cours des six mois qui ont suivi sa création, la société a réalisé deux tours de financement en seulement quatre mois.

Le cycle de financement providentiel a été mené par le Fonds Honghui, suivi de Dachen et Qiancheng, et poursuivi par les investisseurs du cycle d'amorçage Shunwei Capital et Oasis Capital. Les fonds levés lors de cette ronde de financement seront principalement utilisés pour la recherche et le développement technologique et l'expansion des équipes.

À l'heure actuelle, les robots humanoïdes sont généralement confrontés aux problèmes courants d'une faible généralisation et d'une interactivité limitée - reflétés dans le travail, ce qui signifie que les robots humanoïdes ne peuvent travailler que dans des environnements relativement fixes tels que des ateliers et des usines et ont une interaction limitée avec l'environnement. n’est pas assez précis et sensible.

Si un robot humanoïde veut être aussi intelligent qu’un humain, il a besoin d’un grand modèle incarné en tant que cerveau intelligent.

Afin de réaliser l'interactivité et la généralisation des robots, l'un des principaux obstacles de « Qianxun Intelligence » est de construire un cerveau robotique hautement généralisé et très polyvalent. Le modèle de langage visuel est utilisé dans le cerveauViLa（Modèles de vision et de langage) et CoPa (Constraints of Parts), en tant que grand modèle multimodal sous-jacent du robot intelligent incarné.

Il convient de noter que Figure AI a également utilisé le modèle ViLa auparavant, afin que le robot puisse comprendre les scènes quotidiennes et avoir un sens commun de la vie. Le proposant de cette architecture modèle est Gao Yang, le co-fondateur de « Qianxun Intelligence ».

Source de l'image : "Qianxun Intelligence"

En plus de construire un grand modèle de base adapté à l'intelligence incarnée, un autre avantage technique de « Qianxun Intelligence » est qu'il résout le problème de l'acquisition de données pour les grands modèles d'intelligence incarnée.

D'une manière générale, pour apprendre aux robots à travailler dans des environnements réels, les scientifiques doivent collecter une grande quantité de données sur les mouvements humains dans des environnements réels et pré-entraîner les robots humanoïdes pour les aider à mieux comprendre l'environnement et la scène complexe.

Cependant, la difficulté actuelle d’obtenir des données préalables à la formation est la plus grande.

Han Fengtao, fondateur et PDG de « Qianxun Intelligence », a déclaré à 36Kr que les données, la puissance de calcul et les algorithmes sont les trois éléments permettant de construire un grand modèle d'intelligence incarnée. Actuellement, la plupart des acteurs ont un niveau de puissance de calcul similaire et ne peuvent pas former un absolu. barrière technique ; Le parcours technique de l’algorithme actuel n’a pas encore complètement convergé.En conséquence, les acteurs des robots sont actuellement limités par l’écart entre leurs données existantes et leur capacité à collecter de nouvelles données.

La raison de la difficulté d'obtenir des données de formation repose sur les deux points suivants : premièrement, l'industrie des robots hautes performances en est encore à ses balbutiements et il est difficile d'obtenir des données à partir du corps du robot.

Deuxièmement, même si la formation par simulation et données synthétiques constitue également une solution, il existe encore un écart entre les données synthétiques virtuelles et les données du monde réel.

Afin de résoudre le problème de la pénurie de données, la solution de « Qianxun Intelligence » consiste à améliorer les progrès de la technologie de l'IA sur la base de systèmes matériels généraux hautes performances, d'une pré-formation basée sur des données Internet massives et d'un apprentissage et d'une imitation d'échantillons à haute efficacité. apprentissage par renforcement. pour libérer les performances du matériel.

Pour cette raison, Gao Yang, co-fondateur de « Qianxun Intelligence »,Proposition de l'algorithme d'apprentissage par renforcement avec la plus grande efficacité d'échantillonnage au monde(EfficientZero et EfficientZero v2) résolvent le problème du manque de données depuis le bas du modèle en améliorant l'efficacité des échantillons.

En termes d'apprentissage par imitation, Gao Yang a proposé l'algorithme d'apprentissage par imitation haute performance EfficientImitate, qui peut aider les robots à apprendre à tirer des conclusions à partir d'un exemple au cours d'opérations réelles.Selon les rapports, cet algorithme présente une efficacité d'apprentissage six fois supérieure à celle de l'algorithme VMAIL de Stanford.

En termes de produits et de commercialisation, « Qianxun Intelligence » prévoit d'utiliser des applications commerciales, de service et domestiques comme scénarios de mise en œuvre initiaux à l'avenir.

En termes d'équipe, les membres de l'équipe de « Qianxun Intelligence » ont tous une riche expérience en recherche et développement de robots. Le fondateur et PDG, le Dr Han Fengtao, a plus de dix ans d'expérience dans l'industrie de la robotique, se concentrant sur la recherche et le développement de robots industriels légers de haute performance. Il a dirigé l'équipe pour mettre en œuvre les résultats de commercialisation dans plus de 20 industries et plus de 100 scénarios. , et plus de 1000 clients.

Le professeur Gao Yang de l'Université Tsinghua, qui est également co-fondateur, possède dix ans d'expérience en recherche dans les domaines de l'intelligence incarnée, de la vision artificielle et de l'apprentissage automatique. Il se concentre sur la recherche et la construction d'un cerveau intelligent incarné universel capable d'effectuer n'importe quelle tâche dans n'importe quel contexte. scénario. Il a entretenu une coopération approfondie avec Sergey Levine, le fondateur de Physical Intelligence, une entreprise leader dans le domaine de l'intelligence incarnée aux États-Unis.

Commentaires des investisseurs :

Le responsable des investissements chez Shunwei Capital a déclaré: « L'équipe Shunwei est depuis longtemps attentive aux opportunités d'innovation dans le domaine de la robotique et de l'intelligence incorporée. Nous sommes optimistes quant à l'expérience combinée de l'équipe fondatrice de « Qianxun Intelligence » et attendons avec impatience « Qianxun ». l'exploration de scénarios et de modèles commerciaux pour promouvoir l'intelligence incorporée est mise en œuvre. "

L'équipe d'investissement du Fonds Honghui a déclaré :« L'intelligence embarquée est un scénario d'application important de l'intelligence artificielle générale (AGI), et l'espace de marché est extrêmement vaste. Dans le passé, le contrôle des robots reposait sur un grand nombre de processus de programmation manuels et comportait de nombreuses restrictions sur les scénarios. très optimiste quant à la combinaison d'algorithmes de grand modèle incorporés et de matériel L'agent formé améliore le niveau de généralisation des tâches des robots traditionnels. Ce type d'agent est un pont entre le monde virtuel et le monde physique, et constitue également la meilleure voie vers l'intelligence spatiale. .

La Chine dispose d'un avantage de premier plan dans la chaîne industrielle du matériel robotique, et l'ajout de modèles incarnés de premier plan tels que ViLa et CoPa devrait aider à réaliser des dépassements dans les virages. Qianxun Intelligence est notre première cible dans ce domaine. L'équipe possède une expérience extrêmement riche en matière d'accumulation de technologies et de mise en œuvre de produits. Nous pensons que sous la direction de l'équipe fondatrice, la production de masse d'une nouvelle génération de robots intelligents sera imminente. une nouvelle révolution industrielle. Le Fonds Honghui combinera ses propres ressources pertinentes et travaillera avec l'équipe Qianxun pour soutenir le développement de robots intelligents. "

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