Согласно сообщению в официальном WeChat-аккаунте DaXiao Robotics, в этом раунде финансирования приняли участие такие институты, как Dachen Caizhi, Shenzhen Capital Group, Shanghai Science and Technology Innovation Fund, MetaX, Shengyu Investment, Fosun RZ Capital, Huakong Fund, Lingang New Area Fund, Yuzi Zhangquan и другие, а существующий акционер Shangtang Guoxiang Capital продолжил увеличение инвестиций. Таким образом, общий объем финансирования DaXiao Robotics в первой половине 2026 года достиг уже сотен миллионов долларов США.
Это звездное финансирование, но это не просто история о горячих деньгах на треке воплощенного интеллекта. Если рассматривать в контексте эволюции бизнеса Shangtang Technology, DaXiao Robotics больше похож на новую ставку Shangtang на "физический ИИ" после Цзюэ Ин.
Это не первая попытка Shangtang поместить ИИ в физический мир. Ранее Цзюэ Ин выполнял задачу интеграции Shangtang в индустрию интеллектуальных автомобилей. Согласно открытым данным, к концу 2025 года Цзюэ Ин сотрудничал с более чем 30 китайскими и зарубежными автопроизводителями, охватив 188 моделей автомобилей, совокупный объем поставок приблизился к 5,5 миллионам единиц. К сожалению, он не попал в "хитовые" модели.
Поэтому, будучи периферийным поставщиком, Цзюэ Ин также не получил отраслевой позиции, соответствующей возможностям ИИ Shangtang.
В китайской индустрии интеллектуального вождения за последние годы не было постоянного победителя. В динамичном развитии отрасли автопроизводителям нужны уже не только поставщики алгоритмов, но и возможности инженерной поставки, контроля затрат, замкнутого цикла данных, OTA-итераций и привязки к автомобилю в целом. Huawei, опираясь на модель сотрудничества на уровне автомобиля, создал сильное присутствие. Такие компании, как Yuanrong Qixing и Qingzhou Zhihang, укрепили рыночное признание через проекты с ведущими автопроизводителями. Horizon вошел в ключевые цепочки поставок с помощью чипов и вычислительных платформ. В то же время у Цзюэ Ин есть технологии ИИ, проекты серийного производства и бренд Shangtang, но он не стал ключевой переменной в стратегиях автопроизводителей по продвинутому интеллектуальному вождению.
В некоторой степени это также объясняет логику постепенного движения Цзюэ Ин к независимому развитию после продвижения Shangtang организационной корректировки "1+X". В 2025 году выручка инновационного бизнеса X Shangtang показала спад, одной из важных причин стало то, что с августа того же года бизнес интеллектуального вождения перестал включаться в консолидированную финансовую отчетность. Для Shangtang Цзюэ Ин по-прежнему активен на треке интеллектуальных автомобилей, но с точки зрения группы он уже не играет роль основного двигателя роста.
Снова в битву за воплощенный интеллект
Рождение DaXiao Robotics в какой-то мере совпало с периодом быстрого роста рынка воплощенного интеллекта на ранних стадиях, можно сказать, родившись в нужное время.
Согласно раскрытой информации, средства этого раунда финансирования будут в основном направлены на мировую модель и коммерческие решения "железо-программное обеспечение как единое целое", включая конкретно мировую модель Kaiwu 3.0, крупномасштабное обучение воплощенных систем, прямое управление на конечных устройствах, а также коммерческие сценарии, такие как умная розничная торговля, охранное патрулирование, культурный туризм, гостиницы и т.д. Компания нацелена не на создание единого корпуса робота, а на попытку стать "мозгом" за различным роботизированным аппаратным обеспечением.
Эта история более привлекательна, чем перспективы Цзюэ Ин, и более "денежноемкая".
Мировая модель — это не обычный алгоритмический модуль. Она требует, чтобы модель понимала пространство, объекты, действия, причинно-следственные связи и физические законы, могла генерировать сцены, предсказывать изменения и направлять робота на выполнение длительных задач. По сравнению с языковыми моделями, мировая модель должна обрабатывать видео, трехмерное пространство, данные датчиков, данные действий и симулированные среды; по сравнению с интеллектуальным вождением, воплощенный интеллект сталкивается с большим количеством неструктурированных сценариев и более сложными объектами взаимодействия. Обучение такой системы по сути является долгосрочным потреблением вычислительных ресурсов, данных, инженерии и средств.
За рубежом идут тем же путем. NVIDIA Cosmos рассматривает мировую модель как инфраструктуру Physical AI для сценариев, таких как робототехника, автономное вождение и промышленное зрение. Но порог для такого пути крайне высок. Отраслевые исследования показывают, что стоимость обучения передовых моделей ИИ продолжает быстро расти. Мировая модель не только дорога в обучении, но и затраты на вывод и развертывание также могут стать узким местом коммерциализации.
Для DaXiao Robotics это непростая проблема. Совокупное финансирование DaXiao Robotics в этом году составляет сотни миллионов долларов США, что на первый взгляд является значительной суммой, но для разработки мировой модели, сбора данных из реальных сценариев, создания симуляционных платформ, развертывания на конечных устройствах, управления роботами и отраслевой поставки этих денег может оказаться недостаточно. Особенно когда цель компании смещается от демонстрации модели к коммерческой поставке, расход средств распространится от этапа обучения до адаптации оборудования, пилотных проектов в сценариях, систем эксплуатации и обслуживания, а также строительства каналов сбыта.
data-check-id="166442">Более реалистичная проблема заключается в том, что Shangtang не является материнской компанией с легким финансовым состоянием.С 2018 по 2024 год совокупные убытки Shangtang превысили 54 миллиарда юаней. В 2025 году выручка Shangtang выросла до более 5 миллиардов юаней, чистые убытки значительно сократились, но за год все равно был зафиксирован убыток в 1,782 миллиарда юаней. Генеративный ИИ уже стал новым основным источником дохода для Shangtang, компания также сокращает убытки, но это не означает, что она уже вышла из модели долгосрочных инвестиций в обмен на рост. Большие модели, AIDC, интеллектуальные агенты, визуальный ИИ, инновационный бизнес X — все это требует средств, у Shangtang не так много лишних сил для долгосрочной поддержки новой истории, которая только сжигает деньги и долго не замыкается.
Это также придает финансированию DaXiao Robotics еще один слой практического смысла. На поверхности это звездное финансирование на треке воплощенного интеллекта; при рассмотрении в системе Shangtang это больше похоже на внешнюю финансовую договоренность для инновационного бизнеса с высокой себестоимостью. Мировая модель, управление на конечных устройствах и отраслевая поставка требуют постоянных вложений, в то время как сам Shangtang все еще находится в цикле сокращения убытков. Чтобы продолжать продвигать нарратив физического ИИ, DaXiao Robotics не может полагаться только на подпитку от Shangtang, внешний капитал также должен совместно нести расходы на следующем этапе разработки и коммерциализации.
Еще одна переменная в DaXiao Robotics — это Ван Сяоган.
Текущая индустрия воплощенного интеллекта имеет яркую особенность: молодые технические основатели быстро выходят на передний план. Ван Синсин из Unitree, Пэн Чжихой из Zhiyuan Robotics, Чэнь Цзяньюй из Xingdong Jiyuan, Ван Хэ из Galaxy General, Цзян Чжэюань из Songyan Power — все они представляют различные пути предпринимателей 90-х и 95-х годов рождения в области антропоморфных корпусов роботов, управления движением, больших моделей воплощенного интеллекта и систем "железо-программное обеспечение как единое целое". У большинства из них сильный технический бэкграунд, быстрый темп финансирования, плотный выпуск продуктов, и они также более искусны в создании отраслевого резонанса через демо-версии и инженерные итерации.
В то же время Ван Сяоган, соучредитель и исполнительный директор Shangtang Technology, председатель совета директоров DaXiao Robotics, не является типичным молодым предпринимателем в этой волне воплощенного интеллекта. Он прошел через циклы коммерциализации визуального ИИ, умных городов, интеллектуального вождения и больших моделей, долгое время находясь на пересечении научных исследований в области ИИ, индустриализации и корпоративного управления. Такой опыт может придать DaXiao Robotics более сильные способности к технической организации и отраслевым ресурсам, но также может сделать компанию от природы несущей на себе инерцию крупной организации в стиле Shangtang.
Это как раз то, что делает DaXiao Robotics наиболее "особенным" по сравнению с другими звездными проектами.
Воплощенный интеллект все еще находится на ранней стадии, технические маршруты, коммерческие сценарии, структура затрат и отраслевое разделение труда еще не устоялись. Преимущество молодых команд заключается в легкости, быстроте, смелости пробовать и ошибаться; преимущество DaXiao Robotics — в технологиях, капитале и ресурсах системы Shangtang. Но опыт Shangtang за последние годы уже доказал, что технологическое лидерство не автоматически ведет к коммерческому лидерству. Умные города, интеллектуальное вождение — все это сталкивалось с помехами объективных факторов, большие модели подвергаются давлению со стороны интернет-платформ и облачных провайдеров, воплощенный интеллект также не будет оцениваться только по научным статьям, тестам и объему финансирования.
Цзюэ Ин — готовый пример для сравнения. Shangtang смог войти в индустрию интеллектуальных автомобилей, используя старые навыки, но не смог занять высокую позицию в цепочке создания стоимости интеллектуального вождения. DaXiao Robotics должна решить ту же проблему: ей необходимо быстро по-настоящему интегрировать мировую модель, данные об окружающей среде, управление на конечных устройствах и отраслевые сценарии, сформировать стабильный доход и воспроизводимую поставку, захватить любые возможности.
Капитал уже дал DaXiao Robotics высокий старт, но что действительно нужно Shangtang — это не еще один образец для финансирования, а новый бизнес, способный реализовать воображение об индустриализации ИИ. Промышленную позицию, которую не завершил Цзюэ Ин, DaXiao Robotics должна завоевать заново. Просто на этот раз поле битвы более раннее, история более грандиозная, и деньги сжигаются быстрее.
Эта статья из официального аккаунта WeChat: Jingguan Ganzhi , автор: У Юань
