Jueying Belum Rampung, Robot Daxiao Cepat-Cepat 'Mengumpulkan Uang'

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-15Terakhir diperbarui pada 2026-06-15

Abstrak

Menurut artikel ini, Daxiao Robotics, yang terhubung dengan SenseTime, baru saja mengamankan pendanaan tahap baru yang melibatkan institusi seperti Dachen Caizhi dan Shenzhen Capital Group. Secara total, perusahaan telah mengumpulkan ratusan juta dolar AS pada paruh pertama 2026. Ini mencerminkan fokus SenseTime pada 'Physical AI' setelah pengalaman dengan unit mobil otonom 'Jueying', yang meski memiliki proyek produksi, tidak menjadi pemain kunci dalam industri mobil cerdas. Daxiao Robotics berfokus pada pengembangan 'world model' (model dunia) untuk kecerdasan embodied, yang bertujuan menjadi 'otak' bagi berbagai perangkat keras robot. Namun, pengembangan teknologi ini membutuhkan biaya komputasi, data, dan rekayasa yang sangat besar. Meski pendanaannya signifikan, dana tersebut mungkin belum cukup untuk menutupi seluruh proses dari penelitian hingga penyebaran komersial. SenseTime sendiri, sebagai induk perusahaan, masih dalam fase mengurangi kerugian, sehingga Daxiao perlu bergantung pada modal eksternal untuk mendanai pertumbuhannya. Dipimpin oleh Wang Xiaogang, salah satu pendiri SenseTime, Daxiao memiliki keunggulan dalam hal sumber daya teknologi dan industri, tetapi juga menghadapi tantangan untuk bergerak cepat di pasar yang didominasi oleh startup muda. Intinya, artikel ini menyoroti Daxiao Robotics sebagai taruhan baru SenseTime di bidang kecerdasan embodied. Perusahaan ini memiliki titik awal yang tinggi berkat pendanaan dan dukungan SenseTime, tetapi harus me...

Menurut informasi dari akun WeChat publik Robot Daxiao, putaran pendanaan ini melibatkan partisipasi institusi seperti Fortune Capital, Shenzhen Capital Group, Shanghai Science and Technology Innovation Fund, MetaX, Shengyu Investment, Fosun RZ Capital, Huakong Fund, Lingang New Area Fund, Yuzi Zhangquan, dan lainnya. Pemegang saham lama, Shangtang Guoxiang Capital, juga terus melakukan penambahan modal. Hingga saat ini, akumulasi pendanaan Robot Daxiao pada paruh pertama tahun 2026 telah mencapai beberapa miliar dolar AS.

Ini adalah pendanaan bintang, tetapi ini bukan sekadar cerita tentang uang panas di jalur kecerdasan berwujud. Dilihat dalam evolusi bisnis Shangtang Technology, Robot Daxiao lebih mirip dengan taruhan ulang Shangtang terhadap "AI Fisik" setelah Jueying.

Ini bukan pertama kalinya Shangtang mencoba memasukkan AI ke dunia fisik. Sebelumnya, Jueying Shangtang pernah memikul tugas Shangtang untuk memasuki industri mobil pintar. Data publik menunjukkan, hingga akhir 2025, Jueying telah bekerja sama dengan lebih dari 30 perusahaan mobil domestik dan internasional, mencakup 188 model kendaraan, dengan total pengiriman mendekati 5,5 juta unit. Sayangnya, tidak berhasil menekan model "hit".

Jadi sebagai pemasok periferal, Jueying juga tidak mendapatkan posisi industri yang sesuai dengan kemampuan AI Shangtang.

Industri mengemudi pintar China tidak memiliki pemenang yang selalu menang dalam beberapa tahun terakhir. Dalam dinamika perkembangan industri, yang dibutuhkan perusahaan mobil tidak lagi hanya pemasok algoritma, tetapi kemampuan pengiriman rekayasa, kontrol biaya, siklus data tertutup, iterasi OTA, dan kemampuan pengikatan kendaraan lengkap. Huawei membangun kehadiran yang kuat dengan mengandalkan model kerja sama kendaraan lengkap, perusahaan-perusahaan seperti Yuanrong Qihang, Qingzhou Zhihang memperkuat persepsi pasar melalui proyek-proyek dengan perusahaan mobil terkemuka, sementara Horizon Robotics masuk ke rantai pasokan inti dengan chip dan platform komputasi. Sebaliknya, Jueying memiliki teknologi AI, memiliki proyek produksi massal, memiliki merek Shangtang, tetapi tidak menjadi variabel kunci dalam rute mengemudi pintar tingkat tinggi perusahaan mobil.

Dalam beberapa hal, ini juga menjelaskan logika Jueyang yang secara bertahap menuju pengembangan independen setelah Shangtang mempromosikan penyesuaian organisasi "1+X". Pada tahun 2025, pendapatan bisnis inovasi X Shangtang menurun, salah satu alasan pentingnya adalah karena bisnis mengemudi pintar mulai Agustus tahun itu tidak lagi dimasukkan dalam laporan keuangan konsolidasi. Bagi Shangtang, Jueying masih aktif di jalur mobil pintar, tetapi dari tingkat grup, ia tidak lagi memainkan peran sebagai mesin pertumbuhan inti.

Bertarung Lagi di Bidang Berwujud

Kelahiran Robot Daxiao, dalam beberapa hal, tepat pada waktunya menyambut periode pemanasan cepat pasar primer kecerdasan berwujud, bisa dibilang lahir di waktu yang tepat.

Menurut pengungkapan, dana dari putaran pendanaan ini akan difokuskan untuk diinvestasikan dalam model dunia dan solusi komersial perangkat lunak dan perangkat keras terintegrasi, secara spesifik termasuk model dunia Kaiwu 3.0, pelatihan berwujud skala besar, kontrol penggerak langsung sisi ujung, serta skenario komersial seperti ritel pintar, inspeksi keamanan, pariwisata budaya, hotel, dll. Yang ingin dilakukannya bukanlah tubuh robot tunggal, tetapi berusaha menjadi "otak" di balik berbagai perangkat keras robot.

Kisah ini lebih seksi daripada prospek Jueying, dan juga lebih "membakar uang".

Model dunia bukanlah modul algoritma biasa. Ia membutuhkan model untuk memahami ruang, objek, tindakan, sebab-akibat, dan hukum fisika, mampu menghasilkan skenario, memprediksi perubahan, dan memandu robot menyelesaikan tugas urutan panjang. Dibandingkan dengan model bahasa, model dunia perlu memproses video, ruang tiga dimensi, data sensor, data tindakan, dan lingkungan simulasi; dibandingkan dengan mengemudi pintar, kecerdasan berwujud juga harus menghadapi lebih banyak skenario tidak terstruktur dan objek interaksi yang lebih kompleks. Melatih sistem seperti ini pada dasarnya adalah konsumsi jangka panjang dari daya komputasi, data, rekayasa, dan dana.

Luar negeri juga menempuh jalan yang sama. Cosmos Nvidia memandang model dunia sebagai infrastruktur Physical AI, digunakan untuk skenario seperti robotika, mengemudi otonom, dan visi industri. Namun, ambang batas jalur ini sangat tinggi. Penelitian industri menunjukkan, biaya pelatihan model AI terdepan masih meningkat dengan cepat, model dunia tidak hanya mahal dalam pelatihan, biaya inferensi dan penerapan juga berpotensi menjadi hambatan komersialisasi.

Ini bukan masalah kecil bagi Robot Daxiao. Robot Daxiao tahun ini mengumpulkan pendanaan beberapa miliar dolar AS, jumlahnya tampaknya besar, tetapi untuk pengembangan model dunia, pengumpulan data skenario nyata, pembangunan platform simulasi, penerapan sisi ujung, kontrol robot, dan pengiriman industri, uang ini belum tentu mencukupi. Terutama ketika target perusahaan beralih dari demonstrasi model menuju pengiriman tingkat komersial, konsumsi dana akan meluas dari sisi pelatihan ke adaptasi perangkat keras, uji coba skenario, sistem operasi dan pemeliharaan, serta pembangunan saluran.

Masalah yang lebih realistis adalah, Shangtang bukanlah induk perusahaan dengan kondisi keuangan yang ringan.

Dari tahun 2018 hingga 2024, Shangtang mencatat kerugian kumulatif lebih dari 54 miliar yuan. Pada tahun 2025, pendapatan Shangtang tumbuh menjadi di atas 5 miliar yuan, kerugian bersih menyempit secara signifikan, tetapi sepanjang tahun masih rugi 1,782 miliar yuan. AI generatif telah menjadi tulang punggung pendapatan baru Shangtang, perusahaan juga mengurangi kerugian, tetapi ini tidak berarti bahwa ia telah keluar dari pola pertukaran pertumbuhan dengan investasi jangka panjang. Model besar, AIDC, agen AI, AI visual, bisnis inovasi X semuanya membutuhkan dana, Shangtang tidak memiliki terlalu banyak kemampuan cadangan untuk lama-lama mendukung cerita baru yang hanya membakar uang dan lama tidak dapat menutup siklus.

Ini juga memberi lapisan makna realistis pada pendanaan Robot Daxiao. Secara permukaan, ini adalah pendanaan bintang di jalur kecerdasan berwujud; diamati kembali dalam sistem Shangtang, ini lebih mendekati pengaturan pendanaan eksternal untuk bisnis inovasi berbiaya tinggi. Model dunia, kontrol sisi ujung, dan pengiriman skenario semuanya memerlukan investasi berkelanjutan, sementara Shangtang sendiri masih berada dalam siklus pengurangan kerugian. Robot Daxiao harus terus mendorong narasi AI Fisik, tidak bisa hanya mengandalkan transfusi darah Shangtang, modal eksternal juga harus bersama-sama menanggung biaya penelitian dan pengembangan serta komersialisasi tahap berikutnya.

Variabel lain pada Robot Daxiao adalah Wang Xiaogang.

Industri kecerdasan berwujud saat ini memiliki karakteristik yang jelas: pendiri tipe teknis muda dengan cepat tampil ke depan. Wang Xingxing dari Unitree, Peng Zhihui dari Zhiyuan Robot, Chen Jianyu dari Xingdong Jiyuan, Wang He dari Galaxy General, Jiang Zheyuan dari Songyan Power, masing-masing mewakili jalur berbeda yang ditempuh pengusaha generasi 90-an dan 95-an dalam tubuh robot humanoid, kontrol gerak, model besar berwujud, dan sistem terintegrasi perangkat lunak dan perangkat keras. Kebanyakan dari mereka memiliki latar belakang teknis yang kuat, ritme pendanaan cepat, rilis produk padat, dan lebih ahli menciptakan suara industri melalui Demo dan iterasi rekayasa.

Sebaliknya, Wang Xiaogang, Pendiri Bersama dan Direktur Eksekutif Shangtang Technology, Ketua Dewan Robot Daxiao, bukanlah pengusaha muda tipikal dalam gelombang kecerdasan berwujud kali ini. Ia telah melewati siklus AI visual, kota pintar, mengemudi pintar, dan komersialisasi model besar, lama berada di posisi persimpangan antara penelitian ilmiah AI, industrialisasi, dan tata kelola perusahaan. Latar belakang ini mungkin membawa kemampuan organisasi teknis dan sumber daya industri yang lebih kuat bagi Robot Daxiao, atau mungkin membuat perusahaan secara alami membawa inersia organisasi besar ala Shangtang.

Ini justru bagian yang paling "spesial" dari Robot Daxiao dibandingkan dengan proyek-proyek bintang lainnya.

Kecerdasan berwujud masih berada pada tahap awal, rute teknologi, skenario komersial, struktur biaya, dan pembagian kerja industri belum terbentuk. Keunggulan tim muda terletak pada ringan, cepat, berani mencoba-coba; keunggulan Robot Daxiao terletak pada teknologi, modal, dan sumber daya dari keluarga Shangtang. Namun pengalaman Shangtang dalam beberapa tahun terakhir telah membuktikan, keunggulan teknologi tidak secara otomatis membawa keunggulan komersial. Kota pintar, mengemudi pintar, keduanya pernah terganggu oleh faktor-faktor objektif, model besar menghadapi tekanan dari platform internet dan penyedia cloud, kecerdasan berwujud juga tidak akan hanya diurutkan berdasarkan makalah, evaluasi, dan jumlah pendanaan.

Jueying adalah referensi langsung yang sudah ada. Shangtang dapat memasuki industri mobil pintar dengan keterampilan lama, tetapi tidak mampu menduduki posisi tinggi dalam rantai industri mengemudi pintar. Robot Daxiao juga harus menyelesaikan masalah ini, perlu dengan cepat benar-benar menghubungkan model dunia, data lingkungan, kontrol sisi ujung, dan skenario industri, membentuk pendapatan stabil dan pengiriman yang dapat direplikasi, merebut semua peluang.

Modal telah memberi Robot Daxiao titik awal yang tinggi, tetapi yang benar-benar dibutuhkan Shangtang bukan lagi contoh pendanaan, melainkan bisnis baru yang mampu menampung imajinasi industrialisasi AI. Posisi industri yang belum diselesaikan Jueying, harus direbut kembali oleh Robot Daxiao. Hanya saja kali ini, medan pertempurannya lebih awal, ceritanya lebih besar, dan uangnya juga terbakar lebih cepat.

Artikel ini dari akun WeChat publik: Jingguan Ganzhi , Penulis: Wu Yuan

Pertanyaan Terkait

QApa saja institusi yang berpartisipasi dalam putaran pendanaan robot Da Xiao?

AMenurut artikel, putaran pendanaan ini melibatkan Dachen Caizhi, Shenzhen Capital Group (SGC), Shanghai Sci-Tech Innovation Fund, MetaX, Shengyu Investment, Fosun RZ Capital, Huakong Fund, Lingang New Area Fund, dan Yuzi Zhangquan. Pemegang saham lama, Shangtang Guoxiang Capital, juga menambah investasinya.

QMengapa proyek robot 'Jueying' Shangtang tidak mencapai posisi yang diharapkan dalam industri mobil cerdas?

AArtikel menjelaskan bahwa meskipun Jueying memiliki teknologi AI, proyek produksi massal, dan merek Shangtang, mereka tidak menjadi pemain kunci dalam rute kendaraan otonom tingkat tinggi. Industri ini berkembang dan membutuhkan lebih dari sekadar pemasok algoritma. Perusahaan perlu memiliki kemampuan pengiriman rekayasa, kontrol biaya, siklus data tertutup, pembaruan OTA, dan kerja sama yang erat dengan pabrikan mobil. Dibandingkan dengan pesaing seperti Huawei, Yuanrong Qihang, dan Horizon Robotics, Jueying tidak menjadi variabel penting dalam strategi OEM.

QApa fokus investasi dana dari putaran pendanaan terbaru robot Da Xiao?

ADana pendanaan akan difokuskan pada pengembangan 'World Model' (Model Dunia) versi 3.0 Kaiwu, pelatihan robot skala besar, kontrol penggerak langsung di perangkat ujung (end-to-end control), serta pengembangan solusi komersial terintegrasi perangkat lunak dan keras untuk berbagai skenario seperti ritel cerdas, patroli keamanan, pariwisata, dan hotel.

QApa perbedaan utama antara robot Da Xiao dan perusahaan rintisan berbasis robotika lainnya yang didirikan oleh pengusaha muda?

AArtikel menyoroti bahwa Da Xiao Robot dipimpin oleh Wang Xiaogang, salah satu pendiri Shangtang, yang memiliki latar belakang dalam siklus komersialisasi AI skala besar. Ini memberikan keuntungan dalam kemampuan organisasi teknis dan sumber daya industri, tetapi juga mungkin membawa inersia organisasi besar khas Shangtang. Sebaliknya, pendiri muda di perusahaan lain seperti Unitree, Zhiyuan Robotics, dan Xingdong Century seringkali memiliki latar belakang teknis yang kuat, ritme pendanaan yang cepat, dan lebih gesit dalam berinovasi serta membuat demonstrasi produk, merepresentasikan karakteristik pengusaha generasi 90-an dan 95-an.

QMengapa pendanaan eksternal sangat penting bagi Da Xiao Robot meskipun berada di bawah naungan Shangtang?

AMeskipun Shangtang adalah perusahaan induk, kondisi keuangannya sendiri masih dalam proses mengurangi kerugian. Shangtang masih memerlukan investasi besar untuk berbagai bisnis inti seperti model besar, AIDC, agen AI, dan AI visual. Pengembangan Model Dunia dan solusi robotika terpadu perangkat lunak dan keras untuk Da Xiao Robot membutuhkan biaya yang sangat tinggi dan berkelanjutan. Oleh karena itu, Da Xiao Robot tidak dapat hanya mengandalkan pendanaan dari Shangtang. Melibatkan modal eksternal adalah langkah penting untuk bersama-sama menanggung biaya penelitian, pengembangan, dan komersialisasi di tahap selanjutnya, memastikan kelangsungan narasi 'AI Fisik' ini.

Bacaan Terkait

Nvidia CPU Berdatangan, RISC-V China Menyambut Tantangan: Pengamatan Mendalam Industri Semikonduktor Bagian Empat

NVIDIA akan meluncurkan CPU Vera berbasis Arm ke pasar Tiongkok pada Agustus, dengan harga per unit melebihi US$20.000. Langkah ini memicu pertanyaan kritis di Tiongkok: apakah ketergantungan pada arsitektur x86 dan Arm dalam infrastruktur AI harus terus berlanjut? RISC-V muncul sebagai jawaban potensial. Artikel ini membahas perjalanan RISC-V Tiongkok dari segmen embedded ke komputasi kinerja tinggi (HPC) dan AI. Dijelaskan "segitiga mustahil" industri CPU—kemakmuran, kendali, dan kemandirian—di mana RISC-V dipandang sebagai satu-satunya jalur yang dapat mencapai ketiganya secara bersamaan berkat sifatnya yang terbuka, modular, dan standar internasional. Dorongan utama di Tiongkok berasal dari kombinasi permintaan AI yang meledak, pembatasan ekspor chip yang memperketat pasokan, potensi pengurangan biaya struktural melalui open-source, serta dukungan kebijakan pemerintah. Beberapa tim Tiongkok telah berhasil mencapai atau melampaui tolok ukur performa kunci, seperti skor SPECint 15 per GHz, dan mengembangkan subsistem komputasi lengkap termasuk jaringan on-chip (NoC) yang koheren. Namun, tantangan besar tetap ada. Fragmentasi ekosistem akibat instruksi kustom, kesenjangan dalam rantai alat EDA dan verifikasi, serta kebutuhan untuk mengejar efisiensi dan kinerja inti tunggal adalah beberapa rintangan nyata. Meski produk server RISC-V yang patuh pada standar RVA23 telah ada, jalan menuju paritas penuh dengan x86 dan Arm di data center masih panjang. Kesimpulannya, RISC-V menawarkan jalur mandiri bagi Tiongkok dalam komputasi kinerja tinggi. Meski belum dapat menggantikan solusi seperti NVIDIA Vera dalam waktu dekat, fokusnya adalah membangun fondasi untuk kemandirian jangka panjang, memastikan Tiongkok tidak lagi sepenuhnya bergantung pada arsitektur pihak asing di masa depan.

marsbit1j yang lalu

Nvidia CPU Berdatangan, RISC-V China Menyambut Tantangan: Pengamatan Mendalam Industri Semikonduktor Bagian Empat

marsbit1j yang lalu

Panel Taruhan Coding Meraup Untung, Tapi Polymarket Bukan Tempat 'Arbitrase' yang Baik

Artikel ini membahas pengalaman penulis menggunakan panel taruhan buatannya sendiri di Polymarket, platform prediksi berbasis blockchain. Meski panel tersebut membantu menghasilkan keuntungan sekitar 30% dari modal $1600 dalam beberapa minggu, penulis menekankan bahwa Polymarket bukanlah tempat yang ideal untuk mencari peluang arbitrase yang mudah dan aman. Penulis menjelaskan panelnya yang terdiri dari dua bagian utama: "Dasbor Portofolio" untuk memantau posisi terbuka dengan fitur manajemen risiko, dan "Pemantauan Peluang" sebagai watchlist. Panel ini dirancang untuk mengubah keputusan taruhan yang subjektif menjadi kerangka kerja yang lebih terstruktur dan terkendali. Poin kunci dari artikel ini adalah analisis tentang jebakan ekspektasi matematis di Polymarket. Di sini, meskipun suatu taruhan tampak memiliki ekspektasi positif, risiko kehilangan seluruh modal (100%) dalam satu perdagangan tetap ada. Oleh karena itu, penulis menerapkan prinsip diversifikasi dan manajemen posisi ketat dengan membagi taruhan menjadi tiga tingkatan (T1, T2, T3) berdasarkan keyakinan dan waktu penyelesaian, serta membatasi eksposur per taruhan dan per tema. Kesimpulan penulis adalah bahwa peluang di Polymarket lebih bergantung pada perbedaan informasi dan diversifikasi portofolio yang cermat, bukan pada arbitrase bebas risiko. Setiap taruhan memiliki risiko tinggi berupa kehilangan seluruh modal. Platform ini lebih cocok digunakan sebagai alat pelatihan untuk menguji ketajaman analisis terhadap peristiwa dunia, dengan disiplin manajemen risiko yang ketat untuk menghindari kerugian besar.

marsbit4j yang lalu

Panel Taruhan Coding Meraup Untung, Tapi Polymarket Bukan Tempat 'Arbitrase' yang Baik

marsbit4j yang lalu

Analisis Pertumbuhan Notion: Dari Alat Catatan hingga 100 Juta Pengguna, Bagaimana Notion Membangun Tiga Roda Gigi Pertumbuhan Produk, Template, dan Komunitas

Notion telah berkembang dari alat catatan sederhana menjadi platform kolaborasi global dengan lebih dari 100 juta pengguna. Kesuksesannya didorong oleh tiga roda pertumbuhan yang saling terkait. **Pertama, Product-Led Growth (PLG):** Produk yang mudah digunakan dan gratis memungkinkan pengguna merasakan nilainya dengan cepat, sementara fitur berbagi dan kolaborasi menciptakan penyebaran alami. **Kedua, Ekonomi Template:** Template yang dibuat oleh pengguna dan kreator mengubah kemampuan abstrak Notion menjadi solusi praktis, mengurangi hambatan bagi pengguna baru dan membuka berbagai skenario penggunaan. **Ketiga, Komunitas:** Komunitas pengguna yang kuat berfungsi sebagai jaringan pertumbuhan terdesentralisasi, memproduksi tutorial, studi kasus, dan konten lokal, memperkuat identitas merek dan mendorong adopsi global. Perjalanan Notion dimulai dari kegagalan awal karena kompleksitas, yang mengarah pada pendekatan modular seperti "blok bangunan". Ini memungkinkan "plastisitas" – kemampuan untuk menyesuaikan alat untuk berbagai kebutuhan seperti manajemen proyek, wiki, atau kalender konten. Strategi ini akhirnya membawa Notion dari pengguna individu ke pasar perusahaan melalui adopsi "bottom-up", di mana tim yang sudah menggunakan alat ini mendorong adopsi formal di tingkat organisasi. Di era AI, Notion mengintegrasikan kecerdasan buatan langsung ke dalam alur kerja yang ada, meningkatkan nilai template dan pengelolaan pengetahuan. Yang sulit ditiru oleh pesaing bukanlah fitur teknisnya, melainkan ekosistem yang telah dibangun: aset pengetahuan pengguna, jaringan kreator template, dan komunitas yang setia. Notion telah berubah dari sekadar alat perangkat lunak menjadi sistem ekosistem yang memperkuat dirinya sendiri, di mana pengguna juga adalah kontributor, memastikan pertumbuhan yang berkelanjutan.

marsbit6j yang lalu

Analisis Pertumbuhan Notion: Dari Alat Catatan hingga 100 Juta Pengguna, Bagaimana Notion Membangun Tiga Roda Gigi Pertumbuhan Produk, Template, dan Komunitas

marsbit6j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片