Según se ha informado desde el portal de inversión AI, hoy (13 de julio), Qingyan Jingzhun anunció que ha completado rápidamente dos rondas de financiación por cientos de millones de yuanes en junio, formalizando así la serie de financiación de la Ronda B.
Un perfil de 'equipo nacional + mitad del círculo automovilístico' emerge: la Ronda B2, de cientos de millones de yuanes, fue liderada por Xingyuan Capital, con la participación de FAW FuSheng. La posterior Ronda B3 fue liderada por BAIC Industrial Investment, con la participación de Yulon Group. En esta ocasión, también se sumó China Machinery Industry Fund.
Ya en junio de 2026, el Ministerio de Industria y Tecnologías de la Información (MIIT) y la Comisión de Supervisión y Administración de Activos de Propiedad Estatal (SASAC) lanzaron conjuntamente la 'Acción especial de formación práctica en entornos reales para robots humanoides e inteligencia corpórea', exigiendo que la inteligencia corpórea no solo funcione en laboratorios, sino que entre en puestos de trabajo reales en fábricas, iniciando el 'modo operativo'.
Antes de esto, Qingyan Jingzhun ya había ocupado una posición clave como base de ingeniería de IA física. A través de ocho años de acumulación en entornos industriales reales, ha permitido que los robots corpóreos 'aprendan a trabajar' en escenarios industriales reales, complejos y exigentes, logrando una implementación auténtica.
Inversión inusual de capitales de empresas estatales
Observando esta ronda de financiación, los recursos industriales de Qingyan Jingzhun son muy ricos.
Entre ellos se encuentra incluso un fondo de empresa estatal central: China Machinery Industry Fund.
Es aún más inusual la formación de una matriz de capitales del sector automovilístico no muy común: toda la Ronda B reúne a 6 fabricantes de automóviles: BAIC Industrial Investment, Xingyuan Capital, FAW FuSheng, Great Wall Capital, Shaanxi Auto Capital, Yulon Group. La inyección de capital densa por parte de los fabricantes de automóviles significa que la base de ingeniería de IA física y el sistema de prueba y verificación de Qingyan Jingzhun ya están integrados en la cadena de suministro central de los principales fabricantes de automóviles nacionales. Esto supone un reconocimiento de toda la cadena industrial automovilística, tanto ascendente como descendente.
Esta alineación de inversores altamente vertical y con un fuerte carácter industrial demuestra que la lógica de inversión del capital de riesgo en la segunda mitad del desarrollo de la inteligencia corpórea ya ha cambiado: el capital ya no persigue ciegamente vídeos de demostración de robots humanoides, sino que apuesta decididamente por aquellas empresas de infraestructura de IA física que dominan escenarios industriales reales, poseen un ciclo cerrado de datos de alta calidad y tienen capacidad de implementación en ingeniería.
Para que la IA física se implemente realmente, inevitablemente debe superar etapas como el desarrollo de productos, la cadena de suministro, la entrega en sitio, el servicio al cliente y el mantenimiento continuo. Es decir, debe haber pruebas reales y ser utilizable en la línea de producción.
Solo una vinculación profunda entre capital y operaciones puede garantizar un acceso continuo y estable a escenarios industriales reales, formando así un círculo virtuoso.
Como se menciona en la 'Acción especial de formación práctica en entornos reales', para finales de 2026, productos clave como los robots humanoides completarán primero la verificación de aplicación y el despliegue habitual en un conjunto de escenarios representativos, iniciando el modo operativo; se consolidarán más de cien escenarios de aplicación de alto valor, enriqueciendo aún más el espectro de aplicaciones de la inteligencia corpórea e impulsando una capacidad de implementación a escala de decenas de miles de unidades.
Qingyan Jingzhun ha ocupado una posición precisa. Ambas rondas de financiación han coincidido con un giro clave: partiendo desde la creación de un ciclo cerrado de inteligencia física para energías nuevas, avanzando gradualmente hacia escenarios industriales más amplios, dedicándose a construir una base de ingeniería de IA física industrial y desplegándose profundamente en el campo de la inteligencia corpórea.
Desde esta perspectiva, su éxito no es solo un logro tecnológico puntual, sino una barrera compuesta formada por el acceso a escenarios reales, la capacidad de producción de datos, el sistema de evaluación y pruebas, la capacidad de entrega en ingeniería y la capacidad del modelo del mundo. Es más, antes de que llegaran las políticas, ya había completado previamente un despliegue de toda la cadena.
Unión de fuerzas: Tsinghua, Stanford y veteranos de la industria robótica
Dong Han, fundador y CEO de Qingyan Jingzhun, cursó su doctorado en la Universidad Tsinghua, siendo discípulo del académico de la Academia China de Ingeniería, Profesor Li Keqiang. En junio de 2018, incubado por la Universidad Tsinghua, fundó oficialmente Qingyan Jingzhun.
Durante sus 8 años de existencia, Qingyan Jingzhun ha introducido sus productos de detección por IA, simulación y verificación de pruebas en la cadena de suministro central de prácticamente todos los fabricantes de vehículos completos y empresas de baterías de potencia de China, con un volumen de envíos superior a diez mil unidades, implementación en más de 30 países y clientes industriales cubriendo sectores clave como vehículos completos de nuevas energías, baterías de potencia, almacenamiento de energía, componentes clave, minería y energía eléctrica.
(De izquierda a derecha
Cao Qitong, CEO de la división de inteligencia corpórea de Qingyan Jingzhun - Precision Vision, posee formación académica en ingeniería de la Universidad de Stanford. Realizó investigaciones interdisciplinarias en el Instituto de Investigación Informática de Stanford sobre temas entre ciencias de la vida e IA, y resultados relacionados se publicaron como primer autor en una revista subsidiaria de Nature. En Qingyan Jingzhun, Cao Qitong supervisa principalmente la migración y ruta de iteración tecnológica de la empresa, así como la implementación en escenarios comerciales, destacando la ventaja central de la empresa para superar el último kilómetro de la implementación de la inteligencia corpórea industrial.
Sus áreas centrales de investigación involucran la deducción de las leyes de evolución del estado de un sistema a partir de datos de alta dimensión, multimodales y dinámicos. Trasladado al escenario industrial, el problema esencial es similar: el robot no ve solo una pieza, sino un sistema físico dinámico constituido conjuntamente por visión, fuerza, tacto, parámetros del proceso y variables ambientales. Esto se alinea perfectamente con el modelo del mundo físico industrial construido por Qingyan Jingzhun.
Zhao Ran, Ingeniero Jefe de Inteligencia Corpórea de Qingyan Jingzhun y CTO de Precision Vision, anteriormente fue responsable de Infraestructura Corpórea en Qianxun Intelligence y Zhifang Technology, dos empresas líderes de inteligencia corpórea valoradas en 20 mil millones de yuanes. La incorporación del Dr. Zhao Ran proporciona una garantía sólida para que Qingyan Jingzhun construya infraestructura corpórea e ingeniería. Como miembro del equipo del prestigioso académico en robótica, Profesor Ding Han, el Dr. Zhao Ran ha profundizado en el campo de la robótica durante más de diez años, combinando una sólida base académica con experiencia en implementación industrial.
Lideró a su equipo para construir desde cero plataformas de teleoperación, recopilación de datos, ciclos cerrados de datos de bajo nivel y simulación. Su acumulación de más de una década en tecnología robótica le permite conectar de manera más sistémica eslabones clave como el cuerpo del robot, los datos, la simulación y los modelos, formando las capacidades centrales necesarias para la construcción de infraestructura de inteligencia corpórea. Su experiencia en plataformas e ingeniería, unida al profundo bagaje de I+D del equipo, forma una sinergia que impulsa aún más la integración profunda de los genes académicos de 'alto nivel' con la capacidad de ingeniería industrial 'arraigada en la realidad'.
A partir de aquí, el equipo, que reúne una visión prospectiva de clase mundial, un bagaje en ingeniería industrial y una validación comercial a escala de diez mil millones de yuanes, ya se sitúa en la vanguardia de la industrialización de la inteligencia corpórea en China, convirtiéndose en el reconocido 'estabilizador tecnológico' y 'guía de implementación' de la industria.
Base de ingeniería de IA física
Sobre estos fundamentos, Qingyan Jingzhun completó con éxito su actualización estratégica y la expansión de sus capacidades: evolucionando desde una empresa de inspección para vehículos de nuevas energías hacia una base de ingeniería de IA física, con el objetivo de actuar como la base de IA física para la implementación de la inteligencia corpórea en el ámbito industrial.
En correspondencia con la 'Acción especial de formación práctica en entornos reales', los años de acumulación de Qingyan Jingzhun en entornos industriales reales ya están listos. En diferentes áreas industriales, sus más de 2000 nodos de percepción industrial acumulados están desplegados en puestos de trabajo reales, desde la inspección de packs de baterías de potencia de nuevas energías hasta el ensamblaje final de vehículos completos, desde fábricas en superficie hasta minas subterráneas, transformando puestos de trabajo clave en campos de datos y entrenamiento para la inteligencia corpórea. Estos escenarios tienen datos, puestos de trabajo y operaciones reales, siendo los mejores para verificar el valor.
El modelo corpóreo es el 'cerebro', y Qingyan Jingzhun proporciona la base de formación práctica y el 'material didáctico' que permite a ese cerebro aprender la 'coordinación corporal' y verificar sus capacidades; no fabrica robots (el cuerpo físico), pero crea la capacidad de los robots para trabajar en entornos industriales reales.
Además, la 'Acción especial de formación práctica en entornos reales' menciona que se debe persistir en la aplicación como motor, a través del entrenamiento en escenarios reales, optimizando continuamente los algoritmos de modelos de inteligencia corpórea, acumulando datos de alta calidad de máquinas reales.
Y ahora, Qingyan Jingzhun es, a todos los efectos, un proveedor de bases de datos de IA física.
Qingyan Jingzhun ha desarrollado de forma independiente la tubería de ingeniería de datos multimodal TsingLoop: transforma las señales originales dispersas en múltiples sistemas, mediante la alineación unificada de tiempo-espacio-semántica, en paquetes de activos de datos estandarizados y reutilizables. Los datos recopilados en una ocasión, después del procesamiento por la tubería, se actualizan de datos primarios a 'activos de datos' industriales; los datos históricos pueden fusionarse automáticamente con los nuevos, iterando continuamente, formando una rueda de datos en constante crecimiento.
Además, basándose en la tubería de ingeniería de datos multimodal TsingLoop, Qingyan Jingzhun está construyendo un sistema de pruebas de Robot-en-el-Lazo (Robot-in-the-Loop) orientado a escenarios industriales.
Este sistema puede entenderse como el ciclo cerrado de 'captura-simulación-verificación-evaluación-iteración' para la inteligencia corpórea industrial: el robot o trabajador ejecuta tareas en un puesto de trabajo real, mientras TsingLoop captura simultáneamente datos multimodales de visión, fuerza, tacto, trayectoria, parámetros del proceso, estado del equipo y resultados de ejecución; posteriormente, el sistema reconstruye escenarios gemelos digitales basados en datos reales, reproduce condiciones históricas de trabajo, recrea muestras anómalas en el entorno de simulación, y realiza inferencias de hipótesis de baja frecuencia de coste y alta frecuencia para diferentes estrategias de acción.
Pero la simulación no es el objetivo final. Los robots industriales deben finalmente entrar en talleres reales, superando la brecha entre lo virtual y lo real. Por lo tanto, Qingyan Jingzhun introduce además pruebas de robot-en-el-lazo: haciendo que el cuerpo real del robot, el controlador, el efector final, los sensores y el escenario de simulación formen un circuito cerrado e interactivo, verificando de antemano estrategias de acción, límites de control de fuerza, envolventes de seguridad y mecanismos de toma de control en caso de anomalías, sin ocupar directamente la línea de producción del cliente.
Una vez desplegado en el sitio, el módulo de evaluación genera continuamente informes de evaluación estandarizados, incluyendo indicadores como tasa de éxito de la tarea, tiempo de ciclo, tasa de anomalías, riesgo de colisión, consumo energético, tiempo de funcionamiento estable, etc. Estos resultados de evaluación no son solo la base para la aceptación, sino que también retroalimentan la tubería de datos TsingLoop, impulsando la optimización continua del modelo y las actualizaciones de estrategias.
Responde sistémicamente a tres preguntas aún más cruciales: ¿puede completar la tarea de manera estable bajo condiciones de trabajo reales?, ¿puede pasar la aceptación del cliente?, ¿puede reutilizarse en la siguiente línea de producción? Así se logra una base de datos.
Hasta ahora, Qingyan Jingzhun ha delineado una visión final: 'una base, un cerebro, aplicaciones en cien escenarios verticales', utilizando el sistema de ingeniería de datos como base y el modelo de mundo cognitivo industrial como cerebro, sedimentando inteligencia física reutilizable en cien tareas industriales con límites claros, como energía eléctrica, maquinaria de ingeniería, fabricación de nuevas energías y minería.
En el momento crucial en que la IA física pasa del concepto a la implementación industrial, el capital industrial apuesta decididamente por Qingyan Jingzhun, valorando precisamente su capacidad de implementación en escenarios, que es insustituible.
Mientras la industria aún debate las rutas algorítmicas, Qingyan Jingzhun, arraigado en entornos industriales reales y forjando silenciosamente la base de ingeniería de IA física, ya se ha convertido inadvertidamente en el proveedor central más esencial en la era de la inteligencia corpórea.
En la segunda mitad del desarrollo, esta importancia ya habla por sí misma.
