По данным AI Investment, сегодня (13 июля) компания «Цинъянь Цзинчжунь» объявила о завершении двух раундов финансирования на общую сумму в несколько сотен миллионов юаней в течение июня, официально завершив серию финансирования серии B.
Проявился состав «государственных структур + половины автопрома»: раунд B2 на сумму в несколько сотен миллионов юаней возглавил фонд Xingyuan Capital, за ним последовал Jilin Fucheng, а раунд B3 возглавил BAIC Capital, за ним последовала Yulon Group. Также в этом раунде добавился фонд Guojing Industrial Fund.
Ещё в июне 2026 года Министерство промышленности и информатизации и Госсовет КНР совместно запустили «План действий по практическому обучению гуманоидных роботов и воплощённого интеллекта в реальных условиях», требуя, чтобы воплощённый интеллект не оставался только в лабораториях, а должен был войти на реальные рабочие места заводов и начать «режим работы».
Ещё до этого «Цинъянь Цзинчжунь» уже заняла позицию инженерной основы физического AI, благодаря 8-летним накоплениям на промышленных объектах, позволяя воплощённым роботам «научиться работать» в реальных, сложных и суровых промышленных сценариях, что действительно способствует их внедрению.
Редкие инвестиции госфондов
Окинув взглядом, отраслевые ресурсы в этом раунде финансирования «Цинъянь Цзинчжунь» весьма богаты.
Среди них присутствует и фонд госпредприятия — Guojing Industrial Fund.
Ещё более редким является формирование нечасто встречающейся капитальной матрицы автопрома — весь раунд B собрал 6 автопроизводителей: BAIC Capital, Xingyuan Capital, Jilin Fucheng, Great Wall Capital, Shaanxi Automobile Capital, Yulon Group. Плотные инвестиции автопроизводителей означают, что инженерная основа физического AI и система тестирования и верификации «Цинъянь Цзинчжунь» уже встроены в ключевые цепочки поставок основных китайских автопроизводителей. Это признание от всей автомобильной производственно-сбытовой цепочки.
Высокая специализация и сильно выраженный отраслевой характер состава инвесторов доказывает, что логика инвестиций на рынке капитала во второй половине эры воплощённого интеллекта уже изменилась — капитал больше не слепо гонится за демонстрационными роликами гуманоидных роботов, а вкладывает крупные средства в те компании, которые владеют реальными промышленными сценариями, имеют качественный замкнутый цикл данных и обладают способностями к инженерному внедрению инфраструктуры физического AI.
Чтобы физический AI действительно внедрялся, необходимо преодолеть этапы разработки продукта, цепочки поставок, поставки на место, обслуживания клиентов и постоянного технического обслуживания. Другими словами, нужны реальные испытания и возможность использования на производственной линии.
Только глубокая интеграция капитала и бизнеса может гарантировать наличие постоянного и стабильного входа в реальные промышленные сценарии, формируя таким образом положительный цикл.
Как упоминается в «Плане действий по практическому обучению», к концу 2026 года ключевые продукты, такие как гуманоидные роботы, должны в первую очередь пройти проверку применимости и быть регулярно развёрнуты в ряде репрезентативных сценариев, запустив режим работы; сформировать и отобрать более ста сценариев применения высокой ценности, ещё больше обогатить спектр приложений воплощённого интеллекта и способствовать формированию способности к внедрению в масштабе десятков тысяч единиц.
«Цинъянь Цзинчжунь» точно заняла свою позицию: эти два раунда финансирования сопровождались ключевым поворотом: начиная с замыкания цикла физического интеллекта в новой энергетике, постепенно продвигаясь к более широким промышленным сценариям, стремясь создать инженерную основу промышленного физического AI и глубоко развернуться в области воплощённого интеллекта.
С этой точки зрения, её прорыв — это не просто точечная технология, а комплексный барьер, сформированный из реального входа в сценарии, способности производства данных, системы тестирования и оценки, возможностей инженерного внедрения и способностей мировой модели, более того, это полное развёртывание всей цепочки, завершённое заранее до прихода политики.
Объединение сильных: Цинхуа, Стэнфорд, ветераны робототехники
Основатель и генеральный директор «Цинъянь Цзинчжунь» Дун Хан получил докторскую степень в Университете Цинхуа под руководством академика Китайской инженерной академии профессора Ли Кэцяна. Он официально основал «Цинъянь Цзинчжунь» в июне 2018 года при инкубации Университетом Цинхуа.
За 8 лет существования «Цинъянь Цзинчжунь» внедрила продукты AI-инспекции, симуляции, тестирования и верификации в ключевые цепочки поставок почти всех отечественных автопроизводителей и производителей силовых батарей, выпустив более десяти тысяч единиц, внедрив в более чем 30 странах, а клиенты из промышленности охватывают ключевые направления, такие как новые энергетические автомобили, силовые батареи, накопление энергии, ключевые компоненты, горнодобывающая промышленность, электроэнергетика и другие.
(Слева направо
CEO направления воплощённого интеллекта «Цинъянь Цзинчжунь» и компании «Цзинчжунь Шицзе» Цао Цитун имеет академический бэкграунд в области инженерии Стэнфордского университета, ранее занималась междисциплинарными исследованиями в области наук о жизни и AI в Стэнфордском исследовательском институте компьютерных наук, соответствующие результаты были опубликованы в качестве первого автора в поджурнале «Nature». В «Цинъянь Цзинчжунь» Цао Цитун в основном координирует маршрут переноса и итерации технологий компании, а также коммерческое внедрение сценариев, подчёркивая ключевые преимущества предприятия в преодолении последнего километра внедрения промышленного воплощённого интеллекта.
Её ключевая область исследований связана с выводом законов эволюции системного состояния на основе многомерных, многомодальных, динамических данных, переносимых в промышленные сценарии, где суть проблемы аналогична: робот видит не просто деталь, а динамическую физическую систему, состоящую из зрения, силового восприятия, тактильных ощущений, технологических параметров и переменных среды. Это полностью соответствует промышленной мировой модели, построенной «Цинъянь Цзинчжунь».
Главный инженер по воплощённому интеллекту «Цинъянь Цзинчжунь», технический директор «Цзинчжунь Шицзе» Чжао Жань ранее занимал должность ответственного за инфраструктуру воплощённого интеллекта в двух ведущих компаниях в области воплощённого интеллекта стоимостью 20 миллиардов юаней — Qianxun AI и Zhipingfang Technology. Присоединение доктора Чжао Жаня обеспечило прочную основу для создания «Цинъянь Цзинчжунь» инфраструктуры воплощённого интеллекта и его инженерного воплощения. Как член команды академика Дин Ханя, патриарха в области робототехники, доктор Чжао Жань углублённо занимается областью робототехники более десяти лет, сочетая прочный академический багаж и опыт промышленного внедрения.
Он возглавлял команду по созданию с нуля платформ теледействия, сбора данных, базового замкнутого цикла данных и симуляции. Более чем десятилетний опыт работы в робототехнике позволяет ему более системно объединять ключевые звенья, такие как платформа, данные, симуляция и модели, формируя ключевые способности, необходимые для создания инфраструктуры воплощённого интеллекта. Его опыт платформенности и инженерии, объединяясь с глубокими накоплениями команды в области разработки, ещё больше продвигает слияние «академических генов, устремлённых в высоту» и «практических способностей промышленной инженерии».
С этого момента команда, объединившая мировое дальновидное видение, промышленный инженерный фундамент и проверку на коммерческих проектах в десятки миллиардов юаней, уже вышла на передний край индустриализации воплощённого интеллекта в Китае, став признанным в отрасли «технологическим стабилизатором» и «лидером внедрения».
Инженерная основа физического AI
На этой основе «Цинъянь Цзинчжунь» успешно завершила стратегическое обновление и расширение возможностей — от компании по инспекции автомобилей новой энергетики до инженерной основы физического AI, чтобы стать физической основой AI для внедрения воплощённого интеллекта в промышленной сфере.
Соответствуя «Плану действий по практическому обучению», промышленные объекты, накопленные «Цинъянь Цзинчжунь» за многие годы, уже давно готовы. В различных промышленных областях более 2000 их промышленных сенсорных узлов, накопленных за время работы, развёрнуты на реальных рабочих местах, от PACK-инспекции силовых батарей новой энергетики до общей сборки автомобиля, от заводских цехов до подземных шахт, превращая ключевые рабочие места в поля данных и тренировочные площадки для воплощённого интеллекта. В этих сценариях есть данные, есть рабочие места, есть реальная работа, что лучше всего подтверждает ценность.
Модель воплощения — это «мозг», а «Цинъянь Цзинчжунь» предоставляет тренировочную базу и учебные материалы, которые позволяют мозгу «научиться координации тела» и проверить его способности; она не производит роботов (платформы), но создаёт способность роботов работать на промышленных объектах.
Кроме того, в «Плане действий по практическому обучению» упоминается, что необходимо придерживаться ориентации на применение, через обучение в реальных сценариях постоянно оптимизировать алгоритмы моделей воплощённого интеллекта, накапливать высококачественные реальные данные с устройств.
А нынешняя «Цинъянь Цзинчжунь» является, по сути, поставщиком основы данных для физического AI.
«Цинъянь Цзинчжунь» самостоятельно разработала многомодальный инженерный конвейер данных TsingLoop — он преобразует разбросанные в разных системах исходные сигналы, через единое выравнивание по времени-пространству-семантике, в стандартизированные, пригодные для повторного использования пакеты данных. Данные, собранные один раз, после обработки конвейером, превращаются из сырых данных в «активы данных» для промышленности; исторические данные могут автоматически сливаться с новыми, постоянно итерируясь, формируя постоянно растущее колесо данных.
Кроме того, на основе многомодального инженерного конвейера данных TsingLoop «Цинъянь Цзинчжунь» строит систему тестирования Robot-in-the-Loop (робот в цикле) для промышленных сценариев.
Эту систему можно понимать как замкнутый цикл «сбор-симуляция-верификация-оценка-итерация» для промышленного воплощённого интеллекта: робот или рабочий выполняет задачу на реальном рабочем месте, TsingLoop одновременно собирает многомодальные данные: визуальные, силовые, тактильные, траектории, технологические параметры, состояние оборудования и результаты выполнения; затем система на основе реальных данных воссоздаёт цифровой двойник сценария, воспроизводит исторические рабочие условия в симулированной среде, воссоздаёт аномальные образцы и проводит низкозатратное, высокочастотное предположительное моделирование различных стратегий действий.
Но симуляция — не конечная точка. Промышленному роботу в конечном итоге нужно войти в реальный цех, преодолев разрыв между виртуальным и реальным. Поэтому «Цинъянь Цзинчжунь» дополнительно внедряет тестирование с роботом в цикле: замыкая в цикл взаимодействие реальной роботизированной платформы, контроллера, концевого исполнительного механизма, датчиков и симулированной среды, что позволяет заранее, без прямого использования клиентской производственной линии, проверить стратегии действий, границы силового управления, безопасные ограничения и механизмы перехвата аномалий.
После развёртывания на объекте модуль оценки будет постоянно выдавать стандартизированные отчёты об оценке, включая такие показатели, как успешность выполнения задачи, время такта, частота аномалий, риск столкновений, энергопотребление, длительность стабильной работы и т.д. Эти результаты оценки — не только основа для приёмки, но и поступают обратно в конвейер данных TsingLoop, стимулируя дальнейшую оптимизацию модели и постоянное обновление стратегий.
Системно отвечая на три более ключевых вопроса: может ли стабильно выполнять задачи в реальных рабочих условиях, может ли пройти приёмку клиентом, может ли быть повторно использована на следующей производственной линии. Таким образом достигается основа данных.
Пройдя путь до сих пор, «Цинъянь Цзинчжунь» обрисовала конечное видение: «одна основа, один мозг, сотни прикладных сценариев в вертикалях», где система инженерии данных является основой, промышленная когнитивная мировая модель — мозгом, а в сотнях чётко очерченных промышленных задач в электроэнергетике, строительной технике, производстве новой энергетики, горнодобывающей промышленности и других, накапливается пригодный для повторного использования физический интеллект.
В ключевой момент перехода физического AI от концепции к промышленному внедрению, отраслевой капитал активно инвестирует в «Цинъянь Цзинчжунь», видя именно её незаменимую способность внедрения в сценарии.
Пока отрасль всё ещё спорит о маршрутах алгоритмов, «Цинъянь Цзинчжунь», укоренившаяся на промышленных объектах и молчаливо выковывающая инженерную основу физического AI, уже незаметно стала ключевым поставщиком инструментов в эпоху воплощённого интеллекта.
Во второй половине игры важность этого уже не требует слов.
