# Сопутствующие статьи по теме Воплощенный ИИ

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Воплощенный ИИ", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Стартап StarryEra привлек 25 миллиардов за два месяца: государственный капитал присоединяется

Китайская компания по воплощенному искусственному интеллекту (ИИ) Starry Pulse за два месяца привлекла финансирование в размере 25 миллиардов юаней, в которое вошли государственные фонды, такие как Chengtong Fund. Компания, основанная в августе 2023 года как единственная компания в области воплощенного ИИ с долей участия Университета Цинхуа, следует принципу AI Native, самостоятельно разрабатывая полный стек технологий: от данных и "мозга" до управления движением, ловких рук и корпуса робота. Основатель Чэнь Цзяньюй, самый молодой профессор Университета Цинхуа, выдвинул концепцию "мировой модели" (world model) для воплощенного ИИ. Компания сосредоточена на разработке ловких манипуляторов (руки), которые служат ключевым звеном для сбора высококачественных данных из физического мира, необходимых для обучения более совершенных моделей ИИ. Это создает цикл положительной обратной связи. Starry Pulse уже применяет свои технологии в логистике (сотрудничество с SF Express, China Post), высокотехнологичном производстве (Samsung, Lenovo) и сфере услуг. Ее роботы выполняют задачи сортировки и манипулирования объектами, работая круглосуточно. Компания утверждает, что обладает одним из крупнейших в мире наборов данных, собранных с помощью реальных ловких манипуляторов. Финансирование 2026 года ускорилось: три раунда за три месяца при участии государственных, финансовых и отраслевых инвесторов. Это отражает растущий акцент рынка на коммерциализации и масштабируемости технологий воплощенного ИИ.

marsbit07/06 01:36

Стартап StarryEra привлек 25 миллиардов за два месяца: государственный капитал присоединяется

marsbit07/06 01:36

Докторант-поколение 95-х посвящает себя мировой модели, компания FaceMind привлекла десятки миллионов юаней в рамках финансирования.

Компания FaceMind, занимающаяся разработкой мировых моделей ИИ, привлекла десятки миллионов юаней в рамках финансирования раунда Pre-A. Основным инвестором выступил Xinglian Capital, а предыдущий инвестор 360 продолжил поддержку с увеличенным вкладом. Основатель компании — 95-ый исследователь Лу Хунъюань, доктор наук, выпускник Китайского университета Гонконга. Изначально компания занималась разработкой мультимодальных моделей для устройств, но затем сместила фокус на фундаментальные исследования мировых моделей. Мировая модель предназначена для прогнозирования изменений в окружающей среде, что критически важно для таких приложений, как GUI-агенты и воплощённый искусственный интеллект. Работа команды Лу Хунъюаня по проблемам низкочастотных слов (SLoW) и закону Адама (Adam's Law) привлекла внимание, в том числе со стороны Anthropic. FaceMind разрабатывает собственную систему мировой модели с упором на рекуррентную архитектуру и параметрическую эффективность для улучшения долгосрочного прогнозирования. Инвесторы высоко оценили глубокие исследовательские способности, техническое видение и скорость выполнения задач командой. После привлечения инвестиций компания продолжит разработку мировой модели и её валидацию в различных сценариях, включая симуляции, GUI-агентов и робототехнику, стремясь стать частью новой базовой инфраструктуры ИИ.

marsbit06/26 01:50

Докторант-поколение 95-х посвящает себя мировой модели, компания FaceMind привлекла десятки миллионов юаней в рамках финансирования.

marsbit06/26 01:50

JD.com и бывший технический директор Open AI Мира Мурати сделали ставку на одну и ту же нишу в сфере ИИ

Технологический гигант JD.com представил JoyAI-VL-Interaction — первую в мире полностью открытую модель визуально-языкового взаимодействия, работающую в реальном времени. В отличие от традиционных «пошаговых» ИИ, ожидающих запросов пользователя, эта модель способна автономно анализировать непрерывный видеопоток, самостоятельно определяя, когда нужно реагировать, молчать или делегировать сложные задачи фоновым моделям. Эта разработка отражает растущую отраслевую тенденцию: переход ИИ от пассивной обработки информации к активному участию в физическом мире, от «предсказания следующего токена» к «предсказанию следующего физического состояния». Аналогичное направление — «интерактивные модели» — одновременно исследует Thinking Machines Lab под руководством Миры Мурати, что подтверждает его перспективность. Ключевое преимущество JD.com — доступ к уникальным данным из реальных физических операций в сферах ритейла, логистики и промышленности. Модель, имеющая 8 млрд параметров, достаточно легка для развертывания на оборудовании уровня видеокарты NVIDIA 3090. Она открыта полностью, включая код, модели и наборы данных, чтобы ускорить разработку приложений для ухода за пожилыми людьми, помощи слабовидящим, спортивных трансляций, инспекции объектов и робототехники. Этот шаг является частью более масштабной стратегии JD.com по созданию инфраструктуры для «воплощенного интеллекта» и укреплению позиций в качестве центра управления физическим миром.

marsbit06/24 10:25

JD.com и бывший технический директор Open AI Мира Мурати сделали ставку на одну и ту же нишу в сфере ИИ

marsbit06/24 10:25

Главный соперник Unitree снова разделился?

Старый конкурент Yushu, компания Zhiyuan, выделила в отдельную компанию своё направление по сбору и обработке данных для искусственного интеллекта воплощённого действия (ИИВД). Новая компания, Mifeng Technology, привлекла стратегические инвестиции и ставит амбициозную цель по созданию платформы для сбора, обработки и распространения данных. В статье подчёркивается, что для развития ИИВД, в отличие от больших языковых моделей, критически важны высококачественные данные из реального физического мира (зрительные, тактильные, двигательные). Однако в отрасли наблюдается острый дефицит таких данных. Текущие методы сбора (удалённое управление роботами) дороги и медленны. Mifeng предлагает два решения: традиционный сбор данных с помощью роботов и новый метод «без-тела», при котором операторы используют носимые устройства (например, очки или захваты) для записи действий в реальных сценариях. Это позволяет снизить затраты и масштабировать сбор. Компания также разрабатывает платформу для автоматизированной обработки и очистки сырых данных, стремясь сделать их готовыми для обучения моделей. Ключевым вызовом для Mifeng является обеспечение нейтральности и доверия со стороны других компаний-роботостроителей, включая прямых конкурентов своего основателя — Zhiyuan. Компания заявляет о строгом разделении данных и рыночных принципах работы даже с материнской структурой. На этом рынке уже присутствуют и другие игроки, например, JD.com. Таким образом, конкурентная борьба в области ИИВД смещается с самих роботов-платформ на инфраструктурный уровень — сбор и поставку данных. Успех Mifeng будет зависеть от её способности построить масштабируемую, эффективную и, что самое главное, доверенную отраслью платформу для данных.

marsbit06/23 10:12

Главный соперник Unitree снова разделился?

marsbit06/23 10:12

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

В венчурном рынке «мировые модели» стали горячей темой, но Пит Флоренс, сооснователь и бывший ведущий исследователь Google DeepMind, публично отверг этот ярлык для своей компании Generalist AI. Несмотря на то, что он был ключевым разработчиком архитектуры VLA, лежащей в основе многих современных «мировых моделей», Флоренс считает, что акцент должен делаться на конкретных целях, а не на модных терминах. Его цель — создать роботов, способных с высокой надежностью выполнять самые разные задачи без специального обучения для каждой. Недавно Generalist AI привлекла $4 млрд в ходе раунда финансирования при оценке в $20 млрд. Среди инвесторов — NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, фонд NFDG, сооснователь Xiaomi Линь Бинь, основатель Zoom Эрик Юань и известный ученый в области ИИ Ли Фэйфэй. Подход Флоренса сформировался под влиянием его научного руководителя в MIT, Рус Тедрейка, который делал акцент на понимании физики. В Generalist AI этот подход выражается в последовательной разработке моделей, нацеленных на практическую полезность. Их первая модель, GEN-0, продемонстрировала, что законы масштабирования, как у больших языковых моделей, применимы и к физическим действиям. В апреле 2026 года была представлена GEN-1, обученная на более чем 50 тысячах часов данных, собранных с помощью специальных перчаток. Она достигает 99% успеха в таких задачах, как складывание коробок, и работает в три раза быстрее предыдущей версии. Флоренс считает, что производительность GEN-1 приближается к переломному моменту, необходимому для коммерческого развертывания. Финансирование, полученное после ее демонстрации, подтверждает веру инвесторов в его целеориентированный подход к созданию универсальных роботов, которые могут изменить экономику физического труда.

marsbit06/20 06:07

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

marsbit06/20 06:07

Цзюэ Ин не завершен, DaXiao Robotics быстро "привлекает деньги"

По информации из публикации в WeChat, компания DaXiao Robotics привлекла финансирование от ряда инвесторов, включая Dachen Cai Zhi, Shenzhen Capital Group и других. С начала 2026 года общий объем финансирования компании достиг нескольких сотен миллионов долларов США. Эта сделка отражает не просто ажиотаж вокруг embodied AI (воплощенного искусственного интеллекта). В контексте эволюции бизнеса SenseTime, DaXiao Robotics представляет собой новую ставку компании на «физический ИИ» после проекта Jueying. Ранее SenseTime уже пыталась интегрировать ИИ в физический мир через Jueying, проект для автомобильной промышленности. Хотя к концу 2025 года Jueying сотрудничал с более чем 30 автопроизводителями, ему не удалось стать ключевым игроком в цепочке поставок для продвинутых систем автономного вождения. Это отчасти объясняет, почему Jueying стал развиваться более независимо после реорганизации SenseTime. DaXiao Robotics появилась в период роста инвестиций в embodied AI. Средства будут направлены на разработку мировой модели (world model) версии 3.0, обучение воплощенного ИИ, управление и коммерческие решения для ритейла, безопасности и других сфер. Компания стремится стать «мозгом» для различной робототехники. Однако создание мировой модели требует огромных затрат на вычисления, данные и инженерию. Несколько сотен миллионов долларов финансирования могут оказаться недостаточными для исследований, сбора данных и коммерческого внедрения. Кроме того, SenseTime, материнская компания, сама продолжает нести убытки, поэтому DaXiao Robotics необходимо привлекать внешний капитал для финансирования своих амбициозных планов. Руководит DaXiao Robotics Ван Сяоган, сооснователь SenseTime. В отличие от многих молодых технических предпринимателей в этой сфере, он обладает опытом в научных исследованиях, коммерциализации и корпоративном управлении. Это может дать компании преимущества в виде технологий и ресурсов SenseTime, но также привнести элементы корпоративной инерции. Главный вызов для DaXiao Robotics — превратить технологическое лидерство в коммерческий успех и надежную доставляемую продукцию. Jueying не смог занять сильные позиции в автомобильной индустрии, и DaXiao Robotics теперь необходимо достичь этого на новом, более раннем, сложном и затратном поле битвы — в области воплощенного искусственного интеллекта.

marsbit06/15 08:42

Цзюэ Ин не завершен, DaXiao Robotics быстро "привлекает деньги"

marsbit06/15 08:42

Эксклюзив от Hardcore Tech: Компания в области океанической воплощенной робототехники «Shihang Intelligent» привлекла рекордное финансирование в 10 млрд юаней, Чжу Сяоху и Temasek сделали ставку

Компания «世航智能» (Shihang Intelligence), специализирующаяся на морской робототехнике с воплощенным искусственным интеллектом, привлекла более 10 млрд юаней в рамках раунда финансирования серии A. Эта сумма стала рекордной для отрасли морских роботов в мире. Инвесторами выступили фонд Shanghe Momentum, Vertex Growth (платформа Сингапура),上市公司大洋电机 и другие. Существующие инвесторы, включая фонд Джона Чжу, также увеличили свои вложения. Основатель и CEO Чэнь Сяобо (1989 г.р.) является экспертом в области подводных роботов. Компания разрабатывает ключевые технологии, охватывающие шесть основных систем: силовую, управления, датчиков, навигации, герметизации и спуска. Роботы «世航智能» способны работать на глубинах до 10 000 метров, выполнять сложные маневры и автономную навигацию. Они уже применяются для очистки судов, подводной безопасности, обслуживания морских ветряных электростанций, рыбных ферм и инспекций. Только за первое полугодие 2026 года объем заказов превысил 10 млрд юаней. В апреле компания представила большую модель воплощенного ИИ для морской среды «Cangqiong CEORION». Эта сквозная архитектура объединяет восприятие, понимание задач и генерацию действий, позволяя одному роботу выполнять 12 типов подводных работ без переключения моделей. В симуляциях成功率 выполнения задач превышает 90%, а способность к адаптации к новым условиям без дополнительного обучения — более 70%. Встроенный модуль физических рассуждений снижает риск столкновений на 80%. «世航智能» также стала партнером национальной программы Сингапура по проверке и очистке корпусов судов. Компания планирует направлять средства на НИОКР, глобальную экспансию и развитие экосистемы.

marsbit06/15 01:59

Эксклюзив от Hardcore Tech: Компания в области океанической воплощенной робототехники «Shihang Intelligent» привлекла рекордное финансирование в 10 млрд юаней, Чжу Сяоху и Temasek сделали ставку

marsbit06/15 01:59

Роботы начинают "поедать данные": от индийских фабрик данных до тайной производственной цепи роботов-гуманоидов стоимостью в десятки миллиардов долларов

Роботы всё больше нуждаются в данных для обучения, и это породило новую индустрию — сбор данных о человеческих действиях. В отличие от больших языковых моделей, которые обучаются на текстах из интернета, роботам требуются данные из физического мира, которые гораздо сложнее получить. Ключевую роль играют видео от первого лица (Ego Data), снятые, например, рабочими в Индии с камер на голове во время выполнения таких задач, как складывание одежды или уборка на кухне. Эти данные помогают роботам понять, как люди взаимодействуют с окружением. После предварительного обучения на таких видео модели дообучаются на небольшом количестве данных, собранных непосредственно с роботов. Данные различаются по ценности и стоимости, образуя «пирамиду»: от дешёвых интернет-видео до очень дорогих данных с дистанционно управляемых роботов и симуляций. В ответ на спрос возникли различные компании-поставщики данных: от «фабрик данных», использующих дешёвую рабочую силу для сбора Ego Data, до фирм, специализирующихся на сложной задаче перевода человеческих движений в команды для роботов, и компаний, создающих синтетические данные в симуляторах. Крупные робототехнические компании часто комбинируют подходы: покупают общие данные о человеческих действиях у сторонних поставщиков, но самостоятельно собирают уникальные данные, специфичные для их собственных роботов и реальных условий эксплуатации. Эти уникальные данные становятся их конкурентным преимуществом. Таким образом, формируется скрытая производственная цепочка: от рабочих, собирающих данные в таких странах, как Индия, до мировых лидеров в области робототехники. Основная задача индустрии смещается с создания «железа» на обеспечение роботов большими объёмами качественных данных для обучения.

marsbit06/13 03:36

Роботы начинают "поедать данные": от индийских фабрик данных до тайной производственной цепи роботов-гуманоидов стоимостью в десятки миллиардов долларов

marsbit06/13 03:36

Манифест мира Ли Фэйфэй

«Декларация о моделях мира» Ли Фэйфэй: Почему ИИ должен понимать физику, а не только язык В своем блоге специалист по ИИ Ли Фэйфэй, ссылаясь на Витгенштейна, утверждает, что современные генеративные ИИ, подобные ChatGPT, могут говорить о мире, но не понимают его физической сущности. Она призывает к смещению фокуса с текстовой статистики на понимание физических законов пространства и времени как ключевому шагу к воплощенному интеллекту. Ли Фэйфэй систематизирует хаос вокруг термина «модель мира», выделяя три ключевых компонента: 1. **Визуализатор:** Генерирует правдоподобные пиксели (например, Sora), но создает лишь видимость, не понимая физической структуры. 2. **Симулятор:** Моделирует строгие физические законы (масса, трение, столкновения). Это сложнейший, но критически важный для робототехники и промышленности узел, связывающий визуализацию и планирование. Лидер здесь — NVIDIA с платформой Omniverse. 3. **Планировщик:** Отвечает за принятие решений и действия в мире. Основная трудность — нехватка данных с физической разметкой и риск «артефактов» (например, «проглядывания» объектов) в промышленных применениях. Однако границы между этими компонентами размываются. Будущее — за единой базовой моделью, способной и реалистично визуализировать сцену, и точно моделировать её физическое состояние. В конечном итоге, развитие пространственного интеллекта и моделей мира — это не гонка вычислений, а установление цифровых стандартов физической реальности. Это путь от машин, которые говорят о мире, к машинам, которые взаимодействуют с ним. Как отмечает Ян Лекун, до уровня даже собачьего интеллекта машинам может понадобиться еще 5-10 лет.

marsbit06/09 00:38

Манифест мира Ли Фэйфэй

marsbit06/09 00:38

Эксклюзивно от Hardcore | Тан Вэньбинь «Юаньли Линцзи» приобретает компанию по производству логистических роботов и получает инвестиции от Zhipu AI, SenseTime, Stepfun и других

Компания в области воплощенного искусственного интеллекта (Embodied AI) «原力灵机» (Yuanli Lingji), основанная в марте 2025 года соучредителем и техническим директором Megvii Тан Вэньбинем, привлекла новый раунд финансирования от крупных китайских компаний, разрабатывающих большие языковые модели, включая Zhipu AI, Stepfun и SenseTime, а также от промышленных инвесторов, таких как Huaqin и SAIC Capital. Параллельно с финансированием «原力灵机» объединилась через поглощение акций с компанией по производству логистических роботов «Atomix» (ранее известной как «原力聚合»), также основанной Тан Вэньбинем. «Atomix», вышедшая из подразделения Megvii, является глобальным поставщиком логистических роботов с годовым доходом, приближающимся к миллиарду юаней, и портфелем из более чем 500 проектов для клиентов, включая Uniqlo и CATL. Эта стратегическая консолидация направлена на преодоление ключевой проблемы в развитии воплощенного ИИ — «порочного круга данных». Модели нуждаются в реальных данных для обучения, но без эффективных моделей роботы не могут работать в реальных условиях для сбора этих данных. Объединение призвано создать замкнутый цикл: реальные рабочие данные с тысяч роботов «Atomix» по всему миру станут топливом для обучения модели «原力灵机», а ее усовершенствованные модели воплощенного ИИ, в свою очередь, будут развернуты для управления флотом роботов «Atomix». «原力灵机» уже разработала базовую модель воплощенного ИИ «DM0», которая, как утверждается, использует смешанное обучение на семантических, автомобильных и роботизированных данных для достижения обобщенных физических навыков, не зависящих от конкретного оборудования. Модель демонстрирует высокоточные операции при относительно небольшом размере (2.4B параметров). Эта сделка знаменует собой растущую тенденцию в отрасли, где конкуренция смещается от чисто языковых моделей к моделям, способным взаимодействовать с физическим миром (от Token к Action). Аналогичные стратегические движения наблюдаются и у других крупных игроков, таких как ByteDance и Skild AI, что указывает на вступление отрасли воплощенного ИИ в новую, более комплексную фазу интеграции разработки моделей, аппаратного обеспечения, данных и реальных сценариев применения.

marsbit06/05 01:08

Эксклюзивно от Hardcore | Тан Вэньбинь «Юаньли Линцзи» приобретает компанию по производству логистических роботов и получает инвестиции от Zhipu AI, SenseTime, Stepfun и других

marsbit06/05 01:08

活动图片