Автор | Цю Сяофэнь
Редактор | Юань Сылай
Эксклюзивно от Hardcore стало известно, что компания в области воплощенного искусственного интеллекта «Юаньли Линцзи» недавно завершила новый раунд финансирования, основными инвесторами стали несколько крупных компаний в области больших моделей, включая Zhipu AI, Stepfun, SenseTime. Кроме того, Huaqin, SAIC Hengxu и другие инвесторы из индустриального сектора продолжают увеличивать свои вложения.
«Юаньли Линцзи» — это компания, занимающаяся разработкой универсальных больших моделей для воплощенного ИИ. Она была основана в марте 2025 года сооснователем и техническим директором Megvii Тан Вэньбинем, ключевые члены команды основателей являются бывшими сотрудниками Megvii.
Интересно, что этот раунд финансирования также стал редким «союзом» двух бывших конкурентов, SenseTime и Megvii, в ажиотаже вокруг воплощенного ИИ.
Кроме того, если добавить Alibaba, которая была эксклюзивным ведущим инвестором в раунде A+, это означает редкое для сектора воплощенного ИИ одновременное присутствие четырех крупных китайских производителей больших моделей — ранее Zhipu AI инвестировала в область воплощенного ИИ лишь в ограниченных масштабах через Z-фонд, а Stepfun практически не делала инвестиций в эту сферу.
Это коллективное действие также посылает сигнал: когда основная битва в конкуренции больших моделей смещается с Token на Action, воплощенные модели, обладающие способностью взаимодействовать с физическим миром, становятся следующим рубежом, на который нацеливаются компании-разработчики моделей.
Вместе с этим финансированием Тан Вэньбинь также консолидирует активы в области робототехники.
Эксклюзивно от Hardcore стало известно, что «Юаньли Линцзи» недавно путем приобретения акций завершила слияние с компанией по производству логистических роботов «Atomix» (также известной как «Юаньли Цзюхэ»), нацелившись на масштабное внедрение и глобальную экспансию воплощенного ИИ.
Бизнес-гены «Atomix» восходят к 2016 году — в то время Тан Вэньбинь внутри Megvii руководил бизнесом в области интеллектуальной логистики и управления роботами (система Hetu), продвигая решения на основе роботов различных типов для логистики.
В июле 2024 года, в связи с изменениями в бизнесе Megvii, Тан Вэньбинь выделил бизнес по производству логистических роботов из структуры Megvii в независимую компанию, основав «Atomix».
После нескольких лет исследований продажи паллетных многонаправленных машин «Atomix» достигли второго места в мире, накопленное количество реализованных проектов превысило 500, клиентами являются такие компании, как UNIQLO, Mixue Ice Cream & Tea, CATL и другие, годовая выручка компании приближается к десяти миллиардам юаней.
По мере приближения к зрелости цепочки поставок аппаратного обеспечения для воплощенного ИИ, отрасль приближается к той высокой стене, которую необходимо преодолеть: «мозг» воплощенного существа. По сравнению с четкой эволюционной траекторией языковых моделей, для моделей воплощенного ИИ в настоящее время даже не существует дешевых, массовых и качественных данных, не говоря уже о нахождении конвергентной парадигмы обучения. Можно сказать, что вся отрасль находится в состоянии хаоса и поисков.
В такой ситуации интеграция «тела», «мозга» и данных, возможно, станет новой нормой для сектора воплощенного ИИ.
Всегда идеальным состоянием для отрасли воплощенного ИИ было создание настоящего маховика данных. Однако реальность такова, что отрасль находится в состоянии «узла данных» — модели нуждаются в данных об ошибках из реальных сценариев для эволюции, но без оснащения хорошей моделью роботы не могут попасть в сценарии и, следовательно, не могут собирать реальные данные.
Поэтому, как сообщают информированные источники, суть слияния двух компаний заключается в замыкании цикла модели и сценария, развязывании узла данных.
Как ранее упоминал Тан Вэньбинь в интервью, Picking (захват) — это именно «атомарная задача» эпохи воплощенного ИИ — Picking для воплощенного ИИ подобно Coding для больших моделей, а «Atomix» подобен непрерывно работающему двигателю данных Picking.
Робот «Юаньли Линцзи» готовит завтрак (Источник изображения/компания)
Как сообщается, в будущем реальные данные, полученные «Atomix» в более чем 500 проектах в более чем 20 странах, напрямую станут топливом для обучения модели «Юаньли Линцзи»; а обученные «Юаньли Линцзи» модели воплощенного ИИ также быстро реализуют совместную работу с существующими роботами «Atomix».
Эта концепция, возможно, не является замком на песке, а основана на определенной технологической базе. До этого «Юаньли Линцзи» уже выпустила универсальную большую модель для воплощенного ИИ «DM0».
Тан Вэньбинь ранее в интервью упоминал, что на уровне данных «Юаньли Линцзи» завершила первое в отрасли «большое слияние трех типов данных» — смешанное обучение на данных семантики интернета, физических правил автономного вождения и практических данных роботов, что повышает масштаб и качество данных.
Такой метод кросс-доменного смешанного обучения позволяет «DM0» выйти за рамки зависимости от конкретных аппаратных параметров, подобно опытному «старому водителю», абстрагирующему общие физические законы из огромного массива гетерогенных данных, и, игнорируя различия в аппаратном обеспечении, мигрировать между различными по конструкции «телами» роботов, реализуя универсальную логику операций.
Робот «Юаньли Линцзи» готовит коктейль (Источник изображения/компания)
Что еще более важно, «Юаньли Линцзи» также пытается распространить «рассуждение по цепочке мыслей» больших моделей на физическое пространство — это позволяет «DM0» при небольшом размере параметров всего в 2,4B достичь точности операций на уровне ниже миллиметра, значительно повысив успешность выполнения длительных непрерывных задач.
Благодаря серии комплексных мер «DM0» пытается преодолеть традиционные боли воплощенных моделей: однообразие данных, неработоспособность при смене аппаратного обеспечения и раздутость параметров.
После этого слияния и финансирования китайская индустрия воплощенного ИИ встречает мощного игрока. Что еще важнее, это также указывает на то, что отрасль вступает в следующий этап — поиск scaling law для воплощенных моделей.
Этот барьер определенно нельзя преодолеть, просто нагромождая «тела» роботов.
На этой же неделе СМИ сообщили, что ByteDance активно нанимает технического руководителя в области воплощенного ИИ, нацелившись непосредственно на ключевых технических специалистов ведущих стартапов; в то же время зарубежная звездная компания в области воплощенного ИИ Skild AI только что завершила приобретение бизнеса по автоматизации роботов Zebra Technologies.
Действия гигантов внутри Китая и за рубежом идентичны — по мере того, как производители «тел», владельцы данных, разработчики моделей и операторы сценариев начинают ускоряться и объединяться, отрасль официально вступает в глубокие воды.
Изображение на главной | Интернет
Верстка | Фань Синья
Добро пожаловать к общению
