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Autore｜Chang Minxiao

Redattore｜Qiu Xiaofen

L'intelligenza incarnata può essere descritta come la traccia più coinvolta al mondo quest'anno. Prima, Musk ha lanciato la seconda generazione di Optimus e, in seguito, numerosi importanti produttori nazionali hanno investito in robot umanoidi. Giocatori di ogni ceto sociale sono impegnati a tracciare la pista di cemento.

36Kr ha appreso che la società di robot intelligenti “Qianxun Intelligence” ha completato quasi 200 milioni di yuan in finanziamenti seed round + angel round. "Qianxun Intelligence" è stata fondata da Han Fengtao, ex CTO di Luoshi Robotics. La società è stata fondata nel febbraio 2024. Nei sei mesi successivi alla sua fondazione, la società ha completato due round di finanziamento in soli quattro mesi.

Il round di finanziamento angel è stato guidato dal Fondo Honghui, seguito da Dachen e Qiancheng, e proseguito dagli investitori seed round Shunwei Capital e Oasis Capital. I fondi raccolti in questo round di finanziamento verranno utilizzati principalmente per la ricerca e lo sviluppo tecnologico e per l’espansione del team.

Allo stato attuale, i robot umanoidi affrontano generalmente i problemi comuni di generalizzazione debole e interattività limitata, che si riflettono nel lavoro, il che significa che i robot umanoidi possono lavorare solo in ambienti relativamente fissi come officine e fabbriche, e hanno un’interazione limitata con l’ambiente circostante non è abbastanza preciso e sensibile.

Se un robot umanoide vuole essere intelligente quanto un essere umano, ha bisogno di un grande modello incarnato come un cervello intelligente.

Per realizzare l'interattività e la generalizzazione dei robot, una delle barriere principali della "Qianxun Intelligence" è costruire un cervello robotico altamente generalizzato e altamente versatile. Il modello del linguaggio visivo viene utilizzato nel cervelloViLa（Modelli di visione e linguaggio) e il modello CoPa (Constraints of Parts), come il grande modello multimodale sottostante del robot intelligente incarnato.

Vale la pena notare che Figure AI ha già utilizzato anche il modello ViLa, in modo che il robot possa comprendere le scene quotidiane e avere un senso comune della vita. Il proponente di questo modello di architettura è Gao Yang, il co-fondatore di "Qianxun Intelligence".

Fonte immagine: "Qianxun Intelligence"

Oltre a costruire un grande modello di base adatto all'intelligenza incorporata, un altro vantaggio tecnico di "Qianxun Intelligence" è che risolve il problema dell'acquisizione dei dati per grandi modelli di intelligenza incorporata.

In generale, per insegnare ai robot come lavorare in ambienti reali, gli scienziati devono raccogliere una grande quantità di dati sui movimenti umani negli ambienti reali e pre-addestrare i robot umanoidi per aiutarli a comprendere meglio l’ambiente circostante e la scena complessa.

Tuttavia, la difficoltà attuale nell’ottenere dati pre-formazione è la più grande.

Han Fengtao, fondatore e amministratore delegato di "Qianxun Intelligence", ha dichiarato a 36Kr che i dati, la potenza di calcolo e gli algoritmi sono i tre elementi per costruire un ampio modello di intelligenza incarnata. Attualmente, la maggior parte dei giocatori ha un livello simile di potenza di calcolo e non può costituire un assoluto barriera tecnica; il percorso tecnico dell’attuale algoritmo non è ancora completamente convergente.Di conseguenza, i bot player sono attualmente limitati dal divario tra i dati esistenti e la capacità di raccoglierne di nuovi.

La ragione della difficoltà nell'ottenere dati di addestramento si basa sui seguenti due punti: in primo luogo, l'industria dei robot ad alte prestazioni è ancora agli inizi ed è difficile ottenere dati dal corpo del robot.

In secondo luogo, sebbene anche l’addestramento attraverso la simulazione e i dati sintetici sia una soluzione, esiste ancora un divario tra i dati sintetici virtuali e i dati del mondo reale.

Per superare il problema della carenza di dati, la soluzione di "Qianxun Intelligence" è quella di migliorare il progresso della tecnologia AI sulla base di sistemi hardware generali ad alte prestazioni, pre-addestramento basato su massicci dati Internet e apprendimento e imitazione ad alta efficienza di campionamento. apprendimento per rinforzo. per liberare le prestazioni dell'hardware.

Per questo motivo Gao Yang, cofondatore di “Qianxun Intelligence”,Proposto l'algoritmo di apprendimento per rinforzo con la più alta efficienza campionaria al mondo(EfficientZero ed EfficientZero v2) risolvono il problema della carenza di dati dalla parte inferiore del modello migliorando l'efficienza del campione.

In termini di apprendimento per imitazione, Gao Yang ha proposto l’algoritmo di apprendimento per imitazione ad alte prestazioni EfficientImitate, che può aiutare i robot a imparare a trarre inferenze da un esempio durante le operazioni reali.Secondo i rapporti, questo algoritmo ha un miglioramento di sei volte nell’efficienza dell’apprendimento rispetto all’algoritmo VMAIL di Stanford.

In termini di prodotti e commercializzazione, "Qianxun Intelligence" prevede di utilizzare applicazioni commerciali, di servizio e domestiche come scenari di implementazione iniziali in futuro.

In termini di squadra, i membri del team di “Qianxun Intelligence” hanno tutti un ricco background nella ricerca e nello sviluppo di robot. Il fondatore e CEO Dr. Han Fengtao ha più di dieci anni di esperienza nel settore dei robot, concentrandosi sulla ricerca e sullo sviluppo di robot industriali leggeri ad alte prestazioni. Ha guidato il team a implementare risultati di commercializzazione in oltre 20 settori e oltre 100 scenari e oltre 1000 clienti.

Il professor Gao Yang dell'Università di Tsinghua, che è anche cofondatore, ha dieci anni di esperienza di ricerca sull'intelligenza incarnata, sulla visione artificiale e sull'apprendimento automatico. Si concentra sulla ricerca e sulla costruzione di un cervello intelligente incarnato universale in grado di svolgere qualsiasi compito in qualsiasi luogo scenario. Ha avuto una collaborazione approfondita con Sergey Levine, il fondatore di Physical Intelligence, azienda leader nel campo dell'intelligenza incarnata negli Stati Uniti.

Commenti degli investitori:

Lo ha affermato il responsabile degli investimenti di Shunwei Capital: “Il team di Shunwei presta da tempo attenzione alle opportunità di innovazione nel campo della robotica e dell’intelligenza incarnata. Siamo ottimisti riguardo al background combinato e all’esperienza nel settore del team fondatore di “Qianxun Intelligence” e attendiamo con ansia che “Qianxun” sia attivo. si esplorano scenari e modelli di business per promuovere l’intelligenza incorporata. "

Il team di investimento di Honghui Fund ha dichiarato:"L'intelligenza incorporata è un importante scenario applicativo dell'intelligenza artificiale generale (AGI) e lo spazio di mercato è estremamente ampio. In passato, il controllo dei robot si basava su un gran numero di processi di programmazione manuale e presentava molte restrizioni sugli scenari. Siamo molto ottimista riguardo alla combinazione di algoritmi di modello di grandi dimensioni e hardware. L'agente formato migliora il livello di generalizzazione dei compiti dei robot tradizionali. Questo tipo di agente è un ponte tra il mondo virtuale e il mondo fisico ed è anche il percorso migliore verso l'intelligenza spaziale .

La Cina ha un vantaggio di primo piano nella catena industriale dell’hardware dei robot e si prevede che l’aggiunta di modelli incorporati leader come ViLa e CoPa contribuirà a ottenere i sorpassi in curva. Qianxun Intelligence è il nostro primo obiettivo in questo campo. Il team vanta un'esperienza estremamente ricca nell'accumulo di tecnologie e nell'implementazione dei prodotti. Riteniamo che, sotto la guida del team fondatore, la produzione di massa di una nuova generazione di robot intelligenti sarà dietro l'angolo. da una nuova rivoluzione industriale. Il Fondo Honghui unirà le proprie risorse pertinenti e lavorerà con il team Qianxun per supportare lo sviluppo di robot intelligenti. "

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