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난두(Nandu) 기자는 휴머노이드 로봇 스타트업 Zhuji Dynamics가 최근 시리즈 A 자금 조달을 완료했다는 사실을 7월 15일 알게 됐다. 주지중공업은 당분간 시리즈A의 구체적인 자금 조달 금액을 공개하는 것이 편리하지 않다고 밝혔다.

지난 5월 중순 공개된 알리바바 외에도 중국초상그룹(China Merchants Group)의 자회사인 차이나머천트벤처캐피탈(China Merchants Venture Capital), SAIC 모터의 사모펀드 투자 플랫폼인 상치캐피탈(Shangqi Capital) 등도 주요 투자자로 꼽힌다. 엔젤 라운드와 Pre-A 라운드의 기존 주주인 Fengrui Capital, Oasis Capital 및 Mingshi Capital도 투자에 참여했습니다.

3개의 산업 자본이 투자를 주도하고 있으며 그 사업은 AI, 자동차 제조, 물류 및 종합 도시 서비스와 같은 다양한 응용 시나리오를 다루고 있습니다. Zhuji Dynamics에 따르면 산업 자본의 지원을 찾는 것은 이번 자금 조달의 목표, 즉 일치하는 전략적 산업 자원과 응용 시나리오를 찾고 실제 시나리오에서 관련 기술의 검증 및 반복을 촉진하는 것과 관련이 있습니다.

"우리의 A-라운드 파이낸싱은 현장이 시간, 자본, 기술이기 때문에 처음부터 산업 투자자들을 대상으로 했습니다." Zhuji Dynamics의 설립자 Zhang Wei는 이번 파이낸싱이 현장을 심화시키고 현장을 이해하는 데 도움이 될 것이라고 말했습니다. 인간형 로봇이 현장을 더 잘 이해할 수 있도록 기본 대형 모델의 구성이 가속화되어 실제 요구 사항에 더욱 부합하는 기술 반복이 이루어집니다.

China Merchants Venture Capital 투자팀은 China Merchants Group이 종합 중심 기업으로서 운송 및 물류, 통합 금융, 종합 도시 및 공원 개발 분야에서 풍부한 응용 시나리오를 보유하고 있다고 밝혔습니다. Zhuji Dynamics에 대한 투자는 회사의 산업입니다. 인공 지능 혁신 레이아웃의 중요한 단계는 "향후 우리 그룹 산업에서 범용 로봇의 구현을 기대합니다"입니다.

Shangqi Capital의 투자팀도 휴머노이드 로봇의 상용화를 기대하고 있습니다. "우리는 Zhuji Dynamics와 협력하여 지능형 제조 및 기타 분야에서 일반 휴머노이드 로봇의 적용을 가속화할 수 있기를 기대합니다."

알리바바 입장에서 Zhuji Dynamics에 자본을 투입한다는 것은 알리바바의 대규모 AI 모델 투자 영역이 산업 체인의 하류까지 더욱 확장된다는 것을 의미한다. 알리바바는 지난 1년여 동안 대형 모델 분야에 적극적으로 투자해 왔다. 알리바바의 투자는 Zhipu, Baichuan, MiniMax, Dark Side of the Moon, Zero One Thousand Things 등 중국의 대형 AI 모델인 소위 '다섯 마리의 작은 호랑이' 뒤에도 엿볼 수 있습니다. (자세한 내용은 휴머노이드 로봇을 두고 경쟁하는 주요 제조사들, 추진력을 얻기 위해 스타트업 기업에 투자하는 알리바바 참조)

선전에 위치한 Zhuji Dynamics는 Southern Science and Technology의 로봇 공학 분야 교수인 Zhang Wei가 2022년에 설립했습니다. 2023년 11월, 자율주행 유니콘 기업인 WeRide의 COO(Chief Operating Officer)인 Li Li가 Zhuji Dynamics의 공동 창업자 겸 COO로 합류했습니다.

Zhuji Dynamics의 제품 라인에는 실물 크기 휴머노이드 로봇, 4륜 로봇, 이족 보행 로봇 및 관련 솔루션이 포함됩니다. 그 중 실물 크기 휴머노이드 로봇 CL-1은 지난해 12월 발표됐다. 현재는 계단을 오르내리고 앞뒤로 달리는 효과를 얻을 수 있다.

Zhuji Dynamics 휴머노이드 로봇의 동영상.

Zhuji Dynamics에 따르면 연구 개발의 다음 단계는 실제 시나리오에서 휴머노이드 로봇의 이동 지능을 향상시키는 데 중점을 둘 것입니다. 구현 단계 측면에서 우리는 먼저 인터넷 비디오 데이터, 인간 모션 캡처 데이터 및 기타 소스에서 다양한 인간 모션 제어 데이터를 수집한 다음 사전 훈련을 수행하여 알고리즘의 기본 모션 이해 및 생성 기능과 다중 기능을 향상시킵니다. 시나리오 일반화 기능 마지막으로 강화 학습은 시뮬레이션 데이터 교육 결과와 실제 환경 상호 작용 간의 격차를 줄이는 데 사용됩니다.

인터뷰 및 집필 : 난두 연습생 기자 양 류