Artículos Relacionados con IA Encarnada

El Centro de Noticias de HTX ofrece los artículos más recientes y un análisis profundo sobre "IA Encarnada", cubriendo tendencias del mercado, actualizaciones de proyectos, desarrollos tecnológicos y políticas regulatorias en la industria de cripto.

El mayor rival de Unitree, ¿cómo es que se ha escindido de nuevo?

El principal rival de Unitree, la empresa de robótica china, Zhìyuán, ha creado otra empresa escindida. MiBee Tech, centrada en la adquisición, gestión y distribución de datos para la inteligencia embodied, completó recientemente una ronda de financiación estratégica. Esto refleja la creciente escasez de datos de alta calidad necesarios para entrenar robots humanoides y de uso general. Mientras que modelos de lenguaje grande se entrenan con datos de Internet, los robots requieren datos multimodales del mundo físico. Se estima que solo hay unas 500.000 horas de datos de alta calidad disponibles a nivel mundial, muy por debajo de las necesidades de entrenamiento. MiBee busca abordar este cuello de botella ofreciendo un modelo de "datos como plataforma". La empresa utiliza dos métodos principales: teleoperación con robots reales y una solución de "adquisición sin cuerpo" más económica, con dispositivos portátiles y pinzas de captura. Su motor de procesamiento de datos, MEgo Engine, automatiza tareas como limpieza y etiquetado, aumentando la eficiencia. MiBee también ha establecido un mercado de datos y la iniciativa "Beehive" para crear una red colaborativa de datos en la industria. El éxito de MiBee dependerá de demostrar su neutralidad, ya que comparte origen con Zhìyuán. Debe ganar la confianza de otros fabricantes de robots, incluyendo competidores directos, que necesitan garantías de que sus datos no se compartirán. Además, enfrenta competencia de empresas como JD.com, Lumeng y otras que también buscan solucionar la "hambruna de datos" en robótica. Su objetivo declarado es alcanzar una capacidad de producción de datos de decenas de millones de horas para 2026.

marsbit06/23 10:14

El mayor rival de Unitree, ¿cómo es que se ha escindido de nuevo?

marsbit06/23 10:14

Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

En la actualidad, el mercado de inversión está obsesionado con los "Modelos del Mundo". Sin embargo, Pete Florence, ex científico de DeepMind y co-creador de la arquitectura Vision-Language-Action (VLA), fundó Generalist AI y rechaza esta etiqueta. Para él, el objetivo concreto es más importante: crear robots que realicen cualquier tarea con alta tasa de éxito sin datos específicos. Recientemente, Generalist AI recaudó 400 millones de dólares (unos 2.700 millones de RMB) en una ronda de financiación, alcanzando una valoración de 2.000 millones de dólares. Inversores incluyen NVentures de Nvidia, Bezos Expeditions, NFDG, y figuras como el cofundador de Xiaomi Lin Bin, el fundador de Zoom Eric Yuan, y la renombrada científica Fei-Fei Li. Florence, influenciado por su mentor en el MIT Russ Tedrake, prioriza comprender el mundo físico. Su enfoque comienza estableciendo una meta clara, luego diseña la ruta técnica. Tras dejar Google, lanzó Generalist AI en 2025. La compañía presentó su primer modelo de IA incorporada, GEN-0, en noviembre de 2025, demostrando que las leyes de escalado de los LLMs también se aplican al movimiento físico. En abril de 2026, presentaron GEN-1, entrenado con más de 50.000 horas de datos de interacción física recogidos por un dispositivo portátil. GEN-1 logra un 99% de éxito en tareas como plegar cajas y empaquetar teléfonos, siendo tres veces más rápido que GEN-0. Este avance acerca el modelo a un punto de inflexión similar al GPT-3, mostrando un rendimiento apto para despliegues comerciales en ciertas tareas. La inversión récord respalda la visión de Florence: robots universales que sean lo suficientemente expertos en tareas reales como para ser útiles, avanzando hacia la reducción del coste marginal del trabajo físico a cero. La etiqueta "Modelo del Mundo" queda así en segundo plano frente a los resultados tangibles.

marsbit06/20 06:09

Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

marsbit06/20 06:09

El legado inacabado de Jueying, DaXiao Robot busca rápidamente 'financiamiento'

Según la cuenta oficial de WeChat de Daxiao Robot, la compañía ha completado una nueva ronda de financiación con la participación de inversores como Dachen Caizhi, Shenzhen Capital Group y Shanghai Science and Technology Innovation Fund. Hasta la primera mitad de 2026, Daxiao Robot ha acumulado financiación por varios cientos de millones de dólares. Esta operación representa una nueva apuesta de SenseTime en el campo de la "IA física", tras el desarrollo independiente de su negocio de conducción autónoma, Jueying. Aunque Jueying colaboró con más de 30 fabricantes de automóviles, no logró una posición central en la cadena de suministro de conducción autónoma de gama alta. Daxiao Robot nace en un momento de auge de la IA encarnada. La financiación se destinará principalmente al desarrollo del "modelo mundial 3.0 Kaiwu", entrenamiento a gran escala, control de accionamiento directo en el dispositivo y soluciones comerciales integradas de hardware y software para sectores como el comercio minorista y la seguridad. Sin embargo, el camino es desafiante. Desarrollar un modelo mundial requiere enormes inversiones en potencia de cálculo, datos e ingeniería. Además, SenseTime, su matriz, acumula pérdidas desde 2018, por lo que Daxiao Robot necesita capital externo para sostener sus costosos proyectos de I+D y comercialización. Dirigida por Wang Xiaogang, cofundador de SenseTime, Daxiao Robot combina los recursos técnicos y de capital del grupo, pero también puede heredar su inercia organizativa. El sector de la IA encarnada sigue en una fase inicial, donde la agilidad de las startups jóvenes contrasta con el enfoque de SenseTime. La clave para Daxiao Robot será transformar su ventaja técnica en liderazgo comercial, evitando el camino de Jueying. Debe integrar rápidamente su modelo mundial, datos, control y aplicaciones para establecer una entrega estable y replicable. El capital le ha dado un buen comienzo, pero ahora debe demostrar que puede materializar el potencial industrial de la IA en un campo aún más complejo y costoso.

marsbit06/15 08:45

El legado inacabado de Jueying, DaXiao Robot busca rápidamente 'financiamiento'

marsbit06/15 08:45

Harcok Exclusivo | La empresa de inteligencia corpórea marina 'Shihang Intelligent' obtiene una inversión récord de 10.000 millones, Zhu Xiaohu y Temasek apuestan por ella

**La empresa emergente china de inteligencia corpórea marina, Shiheng Intelligence, ha cerrado una ronda de financiación Serie A récord de más de 1.000 millones de yuanes (unos 10.000 millones de RMB).** Esta es la mayor ronda única en el campo global de la robótica marina. La ronda fue liderada por inversores industriales, incluido el fondo Shanghe Momentum (respaldado por las empresas de chips Moore Threads y Kunlunxin), Vertex Growth (plataforma de inversión estatal de Singapur) y la empresa cotizada en bolsa Broad-Ocean Motor. Inversores existentes como GSR Ventures, Vertex Ventures China y Vision Plus Capital también participaron. Fundada por Chen Xiaobo (graduado de la Universidad de Ingeniería de Harbin y ganador más joven del Premio Nacional al Progreso en Ciencia y Tecnología para la Defensa), Shiheng Intelligence se centra en el desarrollo de robots submarinos y su modelo de IA corpórea "Cangqiong CEORION". La compañía afirma que sus robots son capaces de operar a profundidades de hasta 10.000 metros y realizar tareas complejas en 3D. Sus aplicaciones prácticas incluyen la limpieza de buques, seguridad submarina, parques eólicos marinos, granjas de acuicultura e inspección de fondos marinos, con pedidos que superaron los 10.000 millones de RMB en el primer semestre de 2026. El modelo de IA "Cangqiong CEORION", lanzado en abril, integra percepción, comprensión y ejecución autónoma en una arquitectura única. Está entrenado con millones de horas de datos de operaciones reales y de simulación, cubriendo 12 categorías principales de tareas submarinas. En pruebas, logra una tasa de éxito superior al 90% en tareas y una capacidad de adaptación a entornos nuevos superior al 70%. El modelo incorpora un módulo de razonamiento físico que reduce las colisiones en un 80%. La empresa utilizará los nuevos fondos para I+D, expansión global y desarrollo del ecosistema de la cadena de suministro. Recientemente, fue seleccionada como socio tecnológico clave para el plan nacional de inspección y limpieza de cascos de Singapur.

marsbit06/15 02:00

Harcok Exclusivo | La empresa de inteligencia corpórea marina 'Shihang Intelligent' obtiene una inversión récord de 10.000 millones, Zhu Xiaohu y Temasek apuestan por ella

marsbit06/15 02:00

Los robots comienzan a 'devorar datos': La cadena de producción oculta desde las fábricas de datos en India hasta los robots humanoides de miles de millones de dólares

En una fábrica de ropa en la India, trabajadores llevan cámaras en la cabeza para grabar su trabajo desde una perspectiva en primera persona. Estos videos, convertidos en datos, se venden a empresas de inteligencia incorporada que necesitan grandes cantidades de información para entrenar robots. La industria de la inteligencia incorporada enfrenta un cuello de botella crítico: la falta de datos de entrenamiento de alta calidad. A diferencia de los modelos de lenguaje, que se nutren de vastos recursos de internet, los robots operan en un "desierto de datos" del mundo físico. Investigaciones como EgoScale de NVIDIA han demostrado que el uso de datos humanos en primera persona (Ego Data) para preentrenamiento, combinado con una pequeña cantidad de datos del robot, puede mejorar significativamente las capacidades de los robots, estableciendo una ruta de escalabilidad. Esto ha impulsado una nueva cadena de suministro de datos. Empresas en India y el sudeste asiático organizan "fábricas de datos" donde recolectores, siguiendo procedimientos estandarizados, generan miles de horas de videos Ego Data mostrando tareas como organizar una cocina o doblar ropa. Los datos se organizan en una "pirámide": en la base están los datos de internet (baratos pero de bajo valor para la acción), luego los Ego Data, seguidos por datos con guantes sensoriales para capturar movimientos finos de las manos, datos de simulación (abundantes pero con una brecha de realidad) y, en la cima, los costosos y escasos datos reales del robot, obtenidos mediante teleoperación. La industria de datos emergente incluye varios actores: fábricas de datos de bajo costo, proveedores especializados en captura y alineación de movimientos, servicios de teleoperación para datos del robot, empresas de datos de simulación y plataformas que buscan estandarizar el formato de los datos. Las compañías de robots adoptan un enfoque de "adquisición por capas": compran datos genéricos Ego Data a proveedores externos para el preentrenamiento, pero tienden a recolectar internamente los datos específicos para la adaptación de su hardware único y los datos de despliegue y fallos, que constituyen su ventaja competitiva central. El sector evoluciona hacia dos modelos: "fábricas de datos" que venden horas de datos procesados, y "motores de datos" que ofrecen un ecosistema completo para la mejora continua de los modelos. Se prevé la aparición de una empresa similar a Scale AI, pero adaptada a la complejidad de los datos físicos y del movimiento. La competencia en robótica está pasando de la fabricación de hardware a la capacidad de alimentar a los modelos con datos masivos y de alta calidad, una cadena de producción que ya conecta fábricas en India con laboratorios de robótica de alto valor en todo el mundo.

marsbit06/13 03:41

Los robots comienzan a 'devorar datos': La cadena de producción oculta desde las fábricas de datos en India hasta los robots humanoides de miles de millones de dólares

marsbit06/13 03:41

Nvidia elige a Unitree, pero reemplaza las manos de Unitree

La empresa de robótica china Unitree ha sido seleccionada por NVIDIA para proporcionar el cuerpo de su robot humanoide de referencia GR00T, pero sus propias manos diestras fueron sustituidas por las de Sharpa, una startup con solo dos años de antigüedad. Sharpa, fundada por un equipo de Hesai, destaca por su mano diestra Wave, que cuenta con 22 grados de libertad y un sistema táctil DTA de alta precisión (0,005N, 180Hz). Esta mano permite realizar tareas complejas como repartir cartas, pelar huevos o montar componentes de un PC, demostrando un control de fuerza preciso y retroalimentación háptica. La elección de NVIDIA refleja un cambio de enfoque en la industria: de la locomoción a la manipulación diestra en entornos reales. Sharpa se integra en el ecosistema Isaac de NVIDIA, permitiendo la recopilación de datos, la simulación y el entrenamiento de políticas para la inteligencia embodada. Aunque Unitree tiene su propia línea de manos diestras Dex, la solución de Sharpa se consideró más adecuada para la plataforma de referencia, que busca ser una base para el desarrollo. El sector de las manos diestras está en plena ebullición, con fuertes inversiones en empresas como Lingxin, Critical Point, Inshot y PaXini, que compiten en libertad de movimiento, sensación táctil y capacidad de producción. Por ahora, NVIDIA ha puesto su foco en Sharpa, señalando que para que los robots realicen tareas útiles, unas manos inteligentes son tan cruciales como unas piernas estables.

marsbit06/10 11:05

Nvidia elige a Unitree, pero reemplaza las manos de Unitree

marsbit06/10 11:05

El Manifiesto de los Modelos del Mundo de Fei-Fei Li

"El mundo es todo lo que acaece." Un siglo después de que Ludwig Wittgenstein escribiera esa frase, la pionera de la IA, Fei-Fei Li, la recupera para abrir un manifiesto técnico. En la era de la IA generativa, donde los modelos de lenguaje dominan, Li señala un punto ciego crucial: las máquinas pueden hablar del mundo, pero desconocen su esencia física. Su blog no busca reclamar la definición de "modelo mundial", sino declarar que el mundo está constituido por leyes físicas y temporales, no por lenguaje. Para que la IA interactúe con el mundo real, debe trascender la estadística textual y comprender la física. El término "modelo mundial" se ha vuelto ambiguo. Li propone una taxonomía basada en el proceso de decisión de Markov parcialmente observable (POMDP), desglosándolo en tres pilares fundamentales para una inteligencia encarnada: 1. **Renderizador (Renderer):** Busca coherencia visual, generando píxeles realistas. Es el área más comercialmente madura (ej. Sora, modelos de imagen), pero genera apariencias, no estructuras físicamente plausibles. 2. **Simulador (Simulator):** Prioriza la fidelidad a las leyes físicas (masa, gravedad, colisiones). Es crucial para la robótica y la industria, pero está subestimado y es extremadamente costoso de desarrollar con precisión. 3. **Planificador (Planner):** Gestiona la toma de decisiones y las acciones, conectando la percepción con la actuación en entornos complejos. Li identifica al **simulador como el nexo central**, el puente entre la renderización y la planificación. Empresas como NVIDIA, con Omniverse, lideran esta área, crucial para gemelos digitales y aplicaciones industriales. Sin embargo, persisten grandes desafíos: la escasez de datos 3D con anotaciones físicas y los riesgos de los modelos generativos (ej., geometrías físicamente imposibles). La tendencia positiva es la **convergencia hacia un modelo mundial unificado**, donde los límites entre renderizado, simulación y planificación se difuminen. Este modelo base único podría alternar entre modos visuales y estados físicos, siendo interactivo y adaptable. En última instancia, el desarrollo de modelos mundiales representa la búsqueda de la **inteligencia espacial**, complementando la inteligencia lingüística. No se trata solo de potencia de cálculo, sino de definir el estándar digital del mundo físico. Es un paso crucial, aunque aún lejano, hacia una IA capaz de entender e interactuar genuinamente con la realidad. Como señala Yann LeCun, incluso alcanzar el nivel de inteligencia de un cachorro podría llevar aún una década.

marsbit06/09 00:42

El Manifiesto de los Modelos del Mundo de Fei-Fei Li

marsbit06/09 00:42

OpenAI retoma su negocio de robótica después de seis años, apostando a corto plazo por robots de asistencia

El 1 de junio, Sam Altman, CEO de OpenAI, anunció la formación del nuevo equipo "OpenAI Robotics", marcando el regreso de la empresa al campo de la robótica física tras seis años. La estrategia se divide en objetivos a corto y largo plazo: a corto plazo, se centrará en desarrollar robots de asistencia para trabajadores técnicos; a largo plazo, aspira a crear un robot personal para cada individuo. Esta decisión se basa en el rápido desarrollo del proyecto interno "Worldsim", liderado por Aditya Ramesh, y representa un renacimiento del interés inicial de OpenAI en la robótica como vía hacia la AGI. Entre 2016 y 2019, la empresa logró avances significativos, como la mano robótica Dactyl. Sin embargo, en 2020 desmanteló su equipo de robótica para concentrarse en los modelos de lenguaje grandes como GPT, lo que condujo al éxito de ChatGPT. Ahora, con una valoración que supera los 850.000 millones de dólares y mirando hacia una posible OPV en 2026, OpenAI busca diversificar su narrativa de crecimiento. A pesar de las inversiones en empresas como Figure AI, la divergencia en los enfoques técnicos llevó a la ruptura de su colaboración en 2025, impulsando a OpenAI a retomar el desarrollo interno. Su ventaja radica en sus capacidades de modelo mundial y de IA multimodal, siguiendo una lógica de "primero el cerebro, luego el cuerpo". Este movimiento no solo pretende avanzar en la inteligencia encarnada, sino también ofrecer una nueva perspectiva de negocio de integración hardware-software a los inversores, contrarrestando las preocupaciones sobre sus pérdidas y la sostenibilidad de su modelo actual.

marsbit06/02 00:34

OpenAI retoma su negocio de robótica después de seis años, apostando a corto plazo por robots de asistencia

marsbit06/02 00:34

La financiación del sector de la IA en China supera el billón de yuanes en el primer trimestre, ¿a dónde va el dinero?

En el primer trimestre de 2026, el sector de la IA en China atrajo más de 110.000 millones de RMB en casi 600 rondas de financiación, un aumento del 185,4% interanual. Los fondos se concentran en dos áreas principales: los modelos de gran tamaño (LLM) y la IA encarnada. Los LLM absorben la mayor parte. Empresas como Moonshot AI y StepFun captaron más de 30.000 millones de RMB solo en mayo. DeepSeek, antes autofinanciada, inició su primera ronda con una valoración de 45.000 millones de dólares. Entre el 30% y el 50% de la financiación se destina a potencia de cálculo (GPU y servicios en la nube), una "tarifa de entrada" esencial en la actual carrera tecnológica. En IA encarnada, se registraron más de 50 operaciones de financiación por unos 20.000 millones de RMB, creando más de 10 unicornios valorados en más de 10.000 millones de RMB cada uno. Empresas como Galaxy General, Variables Robotics y VITARK muestran progresos, con algunos robots empezando a desplegarse en entornos industriales (p. ej., fábricas de CATL) o entregas iniciales a consumidores. Se observan cinco tendencias clave: 1) El capital de la industria y estatal gana peso frente al capital riesgo. 2) Aumenta la concentración de capital en los líderes (efecto Mateo). 3) Se aceleran las salidas a bolsa (IPO). 4) Las estrategias de código abierto, como las de Moonshot y DeepSeek, ganan competitividad. 5) La IA encarnada avanza de la fase conceptual a las primeras entregas. En resumen, la masiva inversión está impulsando la competencia china en IA hacia una nueva fase, donde la capacidad de convertir el capital en ventajas tecnológicas y lograr la viabilidad comercial a largo plazo se vuelve decisiva para sobrevivir.

marsbit05/26 07:11

La financiación del sector de la IA en China supera el billón de yuanes en el primer trimestre, ¿a dónde va el dinero?

marsbit05/26 07:11

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