Diperoleh oleh Investing.ai, hari ini (13 Juli), Qingyan Precision mengumumkan telah menyelesaikan dua putaran pendanaan dengan nilai ratusan juta yuan dalam waktu 6 bulan, menandai finalisasi resmi dari rangkaian pendanaan Seri B.
"Tim Nasional + Setengah Lingkaran Otomotif" Muncul: Ratusan juta yuan untuk B2 dipimpin oleh Xingyuan Capital, dengan partisipasi FAW Fusheng; Diikuti dengan putaran B3, dipimpin oleh BAIC Industrial Investment, dengan partisipasi Yulon Group. Kali ini, juga menambahkan Guoxin Machinery Industry Fund.
Pada Juni 2026, Kementerian Perindustrian dan Informatika bersama Komisi Aset dan Manajemen Negara meluncurkan "Inisiatif Aksi Pelatihan Berbasis Situasi Nyata untuk Robot Humanoid dan Kecerdasan Embodied", yang menuntut agar kecerdasan embodied tidak hanya beroperasi di laboratorium, tetapi harus masuk ke posisi kerja pabrik nyata, memulai "mode operasi".
Sebelumnya, Qingyan Precision telah mengambil posisi dalam landasan rekayasa AI Fisik. Melalui akumulasi 8 tahun di lokasi industri, mereka memungkinkan robot embodied "belajar bekerja" di lingkungan industri yang nyata, kompleks, dan ketat, benar-benar mencapai implementasi.
Modal Perusahaan Milik Negara Langka Melangkah
Melirik ke sekeliling, sumber daya industri dalam putaran pendanaan ini sangat kaya.
Di antaranya terdapat dana perusahaan milik negara — Guoxin Machinery Industry Fund.
Yang lebih langka adalah terbentuknya matriks modal lingkaran otomotif yang tidak umum — seluruh putaran B menghimpun 6 perusahaan mobil: BAIC Industrial Investment, Xingyuan Capital, FAW Fusheng, Great Wall Capital, Shaanxi Auto Capital, Yulon Group. Injeksi modal yang padat dari pabrikan mobil ini berarti landasan rekayasa AI Fisik dan sistem pengujian validasi Qingyan Precision telah tertanam dalam rantai pasokan inti pabrikan mobil domestik utama. Ini adalah pengakuan dari hulu dan hilir rantai industri otomotif.
Susunan investor yang sangat vertikal dan dengan atribut industri yang kuat membuktikan logika investasi modal di babak kedua kecerdasan embodied telah berubah — modal tidak lagi mengejar video demo robot humanoid secara membabi buta, tetapi bertaruh besar pada perusahaan infrastruktur AI Fisik yang menguasai skenario industri nyata, memiliki siklus data berkualitas tinggi, dan memiliki kemampuan implementasi rekayasa.
Dan agar AI Fisik benar-benar terimplementasi, harus melampaui tahapan pengembangan produk, rantai pasokan, penyerahan di lokasi, layanan pelanggan, dan pemeliharaan berkelanjutan. Dengan kata lain, harus ada uji coba nyata, mampu digunakan di lini produksi.
Modal dan bisnis yang terikat secara mendalam dapat memastikan akses berkelanjutan dan stabil ke skenario industri nyata, sehingga membentuk siklus yang sehat.
Seperti yang disebutkan dalam "Inisiatif Aksi Pelatihan Berbasis Situasi Nyata", pada akhir 2026, produk-produk penting seperti robot humanoid diharapkan telah menyelesaikan verifikasi aplikasi dan penyebaran rutin di sejumlah skenario perwakilan, memulai mode operasi; mengkristal membentuk lebih dari seratus skenario aplikasi bernilai tinggi, lebih memperkaya spektrum aplikasi kecerdasan embodied, mendorong pembentukan kemampuan implementasi skala puluhan ribu unit.
Qingyan Precision dapat dikatakan tepat menempatkan posisinya. Dua putaran pendanaan ini disertai dengan perubahan kunci: dari memulai dengan menutup siklus kecerdasan fisik energi terbarukan, secara bertahap menuju skenario industri yang lebih luas, berkomitmen untuk membangun landasan rekayasa AI Fisik industri, dan mendalamkan tata letak di bidang kecerdasan embodied.
Dari sudut pandang ini, terobosan mereka bukan hanya teknologi tunggal, tetapi hambatan komposit yang dibentuk oleh akses skenario nyata, kemampuan produksi data, sistem pengujian evaluasi, kemampuan pengiriman rekayasa, dan kemampuan model dunia, serta telah menyelesaikan tata letak rantai lengkap sebelum kebijakan datang.
Tsinghua, Stanford, Veteran Industri Robot, Bergabung Kuat
Pendiri dan CEO Qingyan Precision, Dong Han, menempuh pendidikan doktoral di Universitas Tsinghua, di bawah bimbingan Profesor Li Keqiang, anggota Akademi Teknik China. Dia secara resmi mendirikan Qingyan Precision di bawah inkubasi Universitas Tsinghua pada Juni 2018.
Selama 8 tahun sejak didirikan, Qingyan Precision telah memasukkan produk deteksi AI, simulasi, dan validasi pengujian ke dalam rantai pasokan inti hampir semua pabrikan mobil dan perusahaan baterai daya di China, dengan pengiriman lebih dari sepuluh ribu unit, diimplementasikan di lebih dari 30 negara, klien industri mencakup inti sektor seperti kendaraan energi terbarukan, baterai daya, penyimpanan energi, komponen inti, pertambangan, dan tenaga listrik.
(Dari kiri ke kanan
CEO bidang Kecerdasan Embodied Qingyan Precision — Presiden Direktur Jingzhun Vision Cao Qitong, memiliki latar belakang akademik teknik Universitas Stanford, pernah melakukan penelitian interdisipliner ilmu kehidupan dan AI di Institut Riset Komputer Stanford, dengan hasil terkait yang dipublikasikan sebagai penulis pertama di jurnal anak "Nature". Di Qingyan Precision, Cao Qitong terutama mengoordinasikan rute migrasi dan iterasi teknologi perusahaan serta implementasi skenario komersial, menyoroti keunggulan inti perusahaan dalam mengatasi kilometer terakhir implementasi kecerdasan embodied industri.
Bidang penelitian intinya melibatkan sistem deduksi data multidimensi, multimodal, dinamis untuk mengungkap pola evolusi status sistem. Ketika dimigrasikan ke skenario industri, masalah dasarnya serupa: yang dilihat robot bukan hanya satu benda kerja, tetapi sistem fisik dinamis yang dibentuk bersama oleh parameter visual, gaya, sentuhan, proses, dan variabel lingkungan. Ini sangat sesuai dengan model dunia fisik industri yang dibangun Qingyan Precision.
Kepala Insinyur Kecerdasan Embodied Qingyan Precision, CTO Jingzhun Vision Zhao Ran, sebelumnya menjabat sebagai kepala Infrastruktur Embodied di dua perusahaan embodied terkemuka bernilai 200 miliar, Qianxun Intelligent dan Zhipingfang Technology. Bergabungnya Dr. Zhao Ran memberikan jaminan yang kokoh bagi Qingyan Precision dalam membangun infrastruktur embodied dan rekayasa. Sebagai anggota tim akademisi robot terkemuka Ding Han, Dr. Zhao Ran telah mendalami bidang robot selama lebih dari sepuluh tahun, memiliki akumulasi akademik yang solid dan pengalaman implementasi industri.
Dia pernah memimpin tim dalam membangun platform teleoperasi, akuisisi data, siklus data dasar, dan simulasi dari nol. Akumulasi teknologi robot lebih dari sepuluh tahun memungkinkannya secara lebih sistematis menghubungkan tautan kunci seperti tubuh, data, simulasi, dan model, membentuk kemampuan inti yang dibutuhkan untuk pembangunan infrastruktur kecerdasan embodied. Pengalaman platform dan rekayasanya yang membentuk sinergi dengan akumulasi pengembangan tim yang mendalam, lebih lanjut mendorong integrasi mendalam gen akademik "tinggi" dan kemampuan rekayasa industri "berbasis bumi".
Sejak itu, tim yang menghimpun visi prospektif tingkat dunia, kekayaan rekayasa industri, dan validasi komersial miliaran yuan, telah berdiri di garis terdepan industrialisasi kecerdasan embodied China, menjadi "penentu teknologi" dan "pemandu implementasi" yang diakui industri.
Landasan Rekayasa AI Fisik
Di atas dasar-dasar ini, Qingyan Precision berhasil menyelesaikan peningkatan strategis dan luapan kemampuan — dari perusahaan deteksi kendaraan energi baru melonjak menjadi landasan rekayasa AI Fisik, bertindak sebagai landasan AI Fisik untuk implementasi kecerdasan embodied di bidang industri.
Berdasarkan "Inisiatif Aksi Pelatihan Berbasis Situasi Nyata", akumulasi bertahun-tahun Qingyan Precision di lokasi industri telah siap. Di berbagai bidang industri, lebih dari 2000 node persepsi industri yang mereka akumulasi telah ditempatkan di posisi kerja nyata, mulai dari deteksi PACK baterai daya energi baru hingga perakitan akhir kendaraan, dari pabrik darat hingga tambang bawah tanah, mengubah posisi kerja kunci menjadi medan data dan pelatihan untuk kecerdasan embodied. Skenario ini memiliki data, posisi kerja, dan operasi nyata, paling mampu memvalidasi nilai.
Model embodied adalah "otak", sementara Qingyan Precision menyediakan basis pelatihan dan materi ajar yang membuat otak belajar "koordinasi tubuh" dan memvalidasi kemampuannya; mereka tidak membuat robot (tubuh), tetapi menciptakan kemampuan robot untuk bekerja di lokasi industri.
Selain itu, "Inisiatif Aksi Pelatihan Berbasis Situasi Nyata" menyebutkan, berpegang pada penarikan aplikasi, melalui pelatihan skenario nyata, terus mengoptimalkan algoritma model kecerdasan embodied, mengakumulasi data mesin nyata berkualitas tinggi.
Dan kini, Qingyan Precision telah menjadi penyedia landasan data AI Fisik.
Qingyan Precision secara mandiri mengembangkan pipeline data multimodal TsingLoop — yang mengubah sinyal asli yang tersebar di banyak sistem, melalui penyelarasan waktu-ruang-semantik yang terpadu, menjadi paket aset data yang terstandarisasi dan dapat digunakan kembali. Data yang dikumpulkan sekali, setelah diproses melalui pipeline, meningkatkan data mentah menjadi "aset data" industri; data historis dapat secara otomatis menyatu dengan data baru, terus beriterasi, membentuk roda data yang terus tumbuh.
Selain itu, berdasarkan pipeline data multimodal TsingLoop, Qingyan Precision sedang membangun serangkaian sistem pengujian Robot-in-the-Loop yang berorientasi pada skenario industri.
Sistem ini dapat dipahami sebagai siklus tertutup "pengumpulan-simulasi-verifikasi-evaluasi-iterasi" versi kecerdasan embodied industri: robot atau pekerja menjalankan tugas di posisi kerja nyata, TsingLoop secara bersamaan mengumpulkan data multimodal seperti visual, gaya, sentuhan, lintasan, parameter proses, status peralatan, dan hasil eksekusi; kemudian, sistem merekonstruksi skenario kembar digital berdasarkan data nyata, memutar ulang kondisi kerja historis, mereproduksi sampel abnormal di lingkungan simulasi, dan melakukan deduksi hipotesis frekuensi tinggi dan biaya rendah terhadap berbagai strategi tindakan.
Tapi simulasi bukanlah akhir. Robot industri akhirnya harus masuk ke bengkel nyata, harus melampaui kesenjangan virtual-nyata. Oleh karena itu, Qingyan Precision lebih lanjut memperkenalkan pengujian robot dalam lingkaran: membuat tubuh robot nyata, pengontrol, aktuator akhir, sensor, dan skenario simulasi membentuk interaksi siklus tertutup, memvalidasi strategi tindakan, batas kontrol gaya, amplop keamanan, dan mekanisme pengambilalihan abnormal terlebih dahulu tanpa langsung menggunakan lini produksi klien.
Setelah diterapkan di lokasi, modul evaluasi akan terus menghasilkan laporan evaluasi terstandarisasi, termasuk indikator seperti tingkat keberhasilan tugas, waktu siklus, tingkat abnormal, risiko tabrakan, konsumsi energi, dan durasi operasi stabil. Hasil evaluasi ini bukan hanya dasar penerimaan, tetapi juga akan masuk kembali ke pipeline data TsingLoop, mendorong model untuk terus dioptimalkan dan strategi diperbarui.
Sistem ini menjawab tiga pertanyaan yang lebih kritis: dapatkah menyelesaikan tugas dengan stabil dalam kondisi kerja nyata, dapatkah lolos penerimaan klien, dan dapatkah digunakan kembali di lini produksi berikutnya. Dengan demikian, sebuah landasan data tercapai.
Berjalan hingga saat ini, Qingyan Precision menggambarkan visi akhir: "satu set landasan, satu otak, seratus aplikasi skenario vertikal", dengan sistem rekayasa data sebagai landasan, model dunia kognitif industri sebagai otak, dalam lebih dari seratus tugas industri dengan batas yang jelas seperti tenaga listrik, mesin konstruksi, manufaktur energi baru, pertambangan, mengendapkan kecerdasan fisik yang dapat digunakan kembali.
Pada titik kunci AI Fisik bergerak dari konsep ke implementasi industri, modal industri bertaruh pada Qingyan Precision, yang melihat kemampuan implementasi skenarionya yang tidak tergantikan.
Saat industri masih memperdebatkan rute algoritma, Qingyan Precision yang berakar di lokasi industri, secara diam-diam menempa landasan rekayasa AI Fisik, telah menjadi penyedia alat inti di era kecerdasan embodied.
Di babak kedua, pentingnya ini sudah jelas.
