Thegioidautu.vn được biết, hôm nay (13/7), Qingyan Jingzhun thông báo đã hoàn thành hai vòng gọi vốn hàng trăm triệu nhân dân tệ chỉ trong tháng 6, từ đó chính thức ổn định đợt gọi vốn Series B.
"Đội quốc gia + nửa giới xe hơi" xuất hiện: Hàng trăm triệu nhân dân tệ vòng B2 do Xingyuan Capital dẫn đầu, FAW Fuxin đầu tư theo; Ngay sau đó vòng B3, do BAIC Capital dẫn đầu, Yulon Group đầu tư theo. Lần này, cũng có sự gia nhập của Quỹ Công nghiệp Quốc cơ (国机产业基金).
Vào tháng 6/2026, Bộ Công nghiệp và Công nghệ Thông tin cùng Ủy ban Giám sát và Quản lý Tài sản Nhà nước đã phối hợp khởi động "Chương trình hành động đào tạo thực tế robot hình người và trí tuệ thể hiện", yêu cầu trí tuệ thể hiện không chỉ chạy trong phòng thí nghiệm mà phải bước vào các vị trí làm việc thực tế trong nhà máy, mở ra "chế độ làm việc".
Trước đó, Qingyan Jingzhun đã định vị chỗ đứng cho nền tảng công nghệ hóa AI vật lý, thông qua 8 năm tích lũy tại hiện trường công nghiệp, giúp robot thể hiện "học cách làm việc" trong các bối cảnh công nghiệp thực tế, phức tạp và khắc nghiệt, thực sự hiện thực hóa việc triển khai.
Vốn từ doanh nghiệp trung ương hiếm khi ra tay
Nhìn rộng ra, nguồn lực công nghiệp của vòng gọi vốn này của Qingyan Jingzhun rất phong phú.
Trong đó không thiếu quỹ từ doanh nghiệp trung ương - Quỹ Công nghiệp Quốc cơ.
Hiếm gặp hơn nữa là đã hình thành ma trận vốn trong giới xe hơi không mấy phổ biến - toàn bộ vòng B tập hợp 6 doanh nghiệp xe hơi: BAIC Capital, Xingyuan Capital, FAW Fuxin, Great Wall Capital, Shaanxi Automobile Capital, Yulon Group. Việc các hãng xe tập trung rót vốn có nghĩa là nền tảng công nghệ hóa AI vật lý và hệ thống kiểm tra xác nhận của Qingyan Jingzhun đã được nhúng vào chuỗi cung ứng cốt lõi của các doanh nghiệp xe hơi chủ lực trong nước. Đây là sự công nhận từ các công ty thượng nguồn và hạ nguồn trong chuỗi công nghiệp ô tô.
Cấu trúc đầu tư có tính chất công nghiệp cực cao và chuyên sâu đã chứng minh logic đầu tư của thị trường vốn trong hiệp hai của trí tuệ thể hiện đã thay đổi - vốn không còn đuổi theo video demo robot hình người một cách mù quáng, mà đặt cược lớn vào những doanh nghiệp cơ sở hạ tầng AI vật lý nắm giữ bối cảnh công nghiệp thực tế, sở hữu vòng lặp dữ liệu chất lượng cao, có khả năng hiện thực hóa công nghệ.
Và để AI vật lý thực sự được triển khai, chắc chắn phải vượt qua các khâu phát triển sản phẩm, chuỗi cung ứng, giao hàng hiện trường, dịch vụ khách hàng và vận hành bảo trì liên tục. Nói cách khác, phải có sự thử thách thực tế, có thể sử dụng được trên dây chuyền sản xuất.
Chỉ khi vốn và nghiệp vụ liên kết sâu sắc mới đảm bảo có lối vào bối cảnh công nghiệp thực tế liên tục, ổn định, từ đó hình thành vòng lặp lành mạnh.
Như đã đề cập trong "Chương trình hành động đào tạo thực tế", đến cuối năm 2026, các sản phẩm trọng điểm như robot hình người sẽ hoàn tất xác nhận ứng dụng và triển khai thường xuyên đầu tiên trong một số bối cảnh tiêu biểu, mở ra chế độ làm việc; tích lũy hình thành hơn một trăm bối cảnh ứng dụng giá trị cao, làm phong phú thêm phổ ứng dụng của trí tuệ thể hiện, thúc đẩy hình thành năng lực triển khai quy mô hàng chục nghìn đơn vị.
Qingyan Jingzhun có thể nói là đã định vị chính xác, hai vòng gọi vốn này đều đi kèm với sự chuyển hướng then chốt: bắt đầu từ việc thông suốt vòng lặp trí tuệ vật lý năng lượng mới, dần tiến tới bối cảnh công nghiệp rộng lớn hơn, nỗ lực xây dựng nền tảng công nghệ hóa AI vật lý công nghiệp, bố trí sâu vào lĩnh vực trí tuệ thể hiện.
Từ góc độ này, sự đột phá của họ không chỉ là công nghệ đơn điểm, mà là rào cản phức hợp được hình thành bởi lối vào bối cảnh thực tế, năng lực sản xuất dữ liệu, hệ thống kiểm tra đánh giá, năng lực giao hàng công nghệ và năng lực mô hình thế giới cùng nhau, hơn nữa còn hoàn thành bố trí toàn chuỗi trước khi chính sách đến.
Tsinghua, Stanford, lão làng ngành robot, liên kết mạnh mẽ
Người sáng lập kiêm CEO Qingyan Jingzhun Dong Han, học tiến sĩ tại Đại học Thanh Hoa, theo học Giáo sư Lý Khắc Cường, Viện sĩ Viện Kỹ thuật Trung Quốc. Ông chính thức thành lập Qingyan Jingzhun dưới sự ươm mầm của Đại học Thanh Hoa vào tháng 6/2018.
Trong 8 năm thành lập, Qingyan Jingzhun đã đưa sản phẩm kiểm tra AI, mô phỏng và xác nhận kiểm tra vào chuỗi cung ứng cốt lõi của hầu như tất cả các nhà sản xuất xe nguyên chiếc và doanh nghiệp pin động lực trong nước, xuất xưởng hơn mười nghìn đơn vị, triển khai tại hơn 30 quốc gia, khách hàng công nghiệp bao phủ các lĩnh vực chủ chốt như xe nguyên chiếc năng lượng mới, pin động lực, lưu trữ năng lượng, linh kiện cốt lõi, khai thác mỏ, điện lực.
(Từ trái sang phải
Bộ phận trí tuệ thể hiện của Qingyan Jingzhun - CEO Jingzhun Shijie Cao Qitong, có nền tảng học thuật kỹ thuật từ Đại học Stanford, từng nghiên cứu đề tài giao thoa khoa học sự sống và AI tại Viện Nghiên cứu Máy tính Stanford, kết quả liên quan từng được đăng với tư cách tác giả đầu trên tạp chí con của "Nature". Tại Qingyan Jingzhun, Cao Qitong chủ yếu điều phối lộ trình di chuyển và lặp lại công nghệ của công ty cũng như triển khai bối cảnh thương mại, nổi bật ưu thế cốt lõi của doanh nghiệp trong việc đột phá cây số cuối cùng triển khai trí tuệ thể hiện công nghiệp.
Lĩnh vực nghiên cứu cốt lõi của cô liên quan đến việc suy luận quy luật tiến hóa trạng thái hệ thống từ dữ liệu đa phương thức, đa chiều, động, di chuyển sang bối cảnh công nghiệp, vấn đề bản chất cũng tương tự: robot nhìn thấy không chỉ là một chi tiết, mà là một hệ thống vật lý động được cấu thành bởi thị giác, xúc giác lực, xúc giác tiếp xúc, thông số công nghệ và biến môi trường cùng nhau. Điều này phù hợp cao với mô hình thế giới vật lý công nghiệp mà Qingyan Jingzhun xây dựng.
Tổng công trình sư trí tuệ thể hiện Qingyan Jingzhun, CTO Jingzhun Shijie Zhao Ran, từng đảm nhiệm vị trí người phụ trách hạ tầng cơ bản trí tuệ thể hiện tại hai doanh nghiệp hàng đầu trị giá 20 tỷ nhân dân tệ là Qianxun Zhineng và Zhipingfang Keji, sự gia nhập của Tiến sĩ Zhao Ran đã cung cấp đảm bảo vững chắc cho Qingyan Jingzhun xây dựng cơ sở hạ tầng và công nghệ hóa trí tuệ thể hiện. Là thành viên nhóm của Viện sĩ Ding Han, bậc thầy trong lĩnh vực robot, Tiến sĩ Zhao Ran đã đào sâu lĩnh vực robot hơn mười năm, vừa có tích lũy học thuật vững chắc vừa có kinh nghiệm triển khai công nghiệp.
Ông từng dẫn dắt đội ngũ xây dựng từ 0 đến 1 nền tảng điều khiển từ xa, thu thập dữ liệu, vòng lặp dữ liệu cơ bản và mô phỏng, hơn mười năm tích lũy công nghệ robot giúp ông có thể thông suốt một cách hệ thống hơn các khâu then chốt như bản thể, dữ liệu, mô phỏng và mô hình, hình thành năng lực cốt lõi cần thiết cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng trí tuệ thể hiện. Kinh nghiệm nền tảng hóa, công nghệ hóa của ông cùng với sự tích lũy nghiên cứu phát triển sâu sắc của đội ngũ tạo thành sức mạnh tổng hợp, thúc đẩy hơn nữa sự hòa quyện sâu sắc giữa gen học thuật "đỉnh cao" và năng lực công nghệ công nghiệp "hiện thực".
Từ đó, đội ngũ đã tập hợp tầm nhìn tiên phong đẳng cấp thế giới, bản lĩnh công nghệ hóa công nghiệp, xác nhận thương mại hàng chục tỷ vào một thân, đã đứng trên tuyến đầu nhất của ngành hóa trí tuệ thể hiện Trung Quốc, trở thành "sao định vị công nghệ" và "người dẫn đường triển khai" được công nhận trong ngành.
Nền tảng công nghệ hóa AI vật lý
Trên cơ sở này, Qingyan Jingzhun hoàn thành suôn sẻ nâng cấp chiến lược và tràn năng lực - từ doanh nghiệp kiểm tra xe năng lượng mới nhảy vọt trở thành nền tảng công nghệ hóa AI vật lý, muốn đóng vai trò nền tảng AI vật lý cho việc triển khai trí tuệ thể hiện trong lĩnh vực công nghiệp.
Ứng với "Chương trình hành động đào tạo thực tế", hiện trường công nghiệp mà Qingyan Jingzhun tích lũy nhiều năm đã sẵn sàng. Trong các lĩnh vực công nghiệp khác nhau, hơn 2000 điểm cảm nhận công nghiệp họ tích lũy được triển khai tại các vị trí làm việc thực tế, từ kiểm tra PACK pin động lực năng lượng mới đến lắp ráp tổng xe nguyên chiếc, từ nhà máy mặt đất đến hầm mỏ dưới lòng đất, biến các vị trí làm việc then chốt thành sân dữ liệu và sân tập luyện cho trí tuệ thể hiện, những bối cảnh này có dữ liệu, có vị trí làm việc, có công việc thực tế, có thể xác nhận giá trị nhất.
Mô hình thể hiện là "não bộ", còn Qingyan Jingzhun cung cấp cơ sở đào tạo thực tế và tài liệu giúp não bộ học cách "phối hợp cơ thể" và xác nhận năng lực của nó; họ không chế tạo robot (bản thể), nhưng họ tạo ra khả năng robot làm việc tại hiện trường công nghiệp.
Ngoài ra, "Chương trình hành động đào tạo thực tế" đề cập, kiên trì ứng dụng kéo dẫn, thông qua đào tạo bối cảnh thực tế, liên tục tối ưu thuật toán mô hình trí tuệ thể hiện, tích lũy dữ liệu máy thật chất lượng cao.
Mà Qingyan Jingzhun ngày nay, rõ ràng là nhà cung cấp nền tảng dữ liệu AI vật lý.
Qingyan Jingzhun tự chủ nghiên cứu và phát triển đường ống dữ liệu công nghệ đa phương thức TsingLoop - nó chuyển hóa các tín hiệu gốc phân tán trong nhiều hệ thống, thông qua căn chỉnh thời gian - không gian - ngữ nghĩa thống nhất, thành các gói tài sản dữ liệu tiêu chuẩn hóa, có thể tái sử dụng. Dữ liệu thu thập một lần, sau khi xử lý qua đường ống, nâng cấp dữ liệu gốc thành "tài sản dữ liệu" công nghiệp; dữ liệu lịch sử có thể tự động hòa trộn, liên tục lặp lại với dữ liệu mới, hình thành bánh xe dữ liệu tăng trưởng liên tục.
Ngoài ra, dựa trên đường ống dữ liệu công nghệ đa phương thức TsingLoop, Qingyan Jingzhun đang xây dựng một bộ hệ thống kiểm tra Robot-in-the-Loop (robot trong vòng lặp) hướng đến bối cảnh công nghiệp.
Bộ hệ thống này có thể hiểu là vòng lặp "thu thập - mô phỏng - xác nhận - đánh giá - lặp lại" phiên bản trí tuệ thể hiện công nghiệp: robot hoặc công nhân thực hiện nhiệm vụ tại vị trí làm việc thực tế, TsingLoop đồng bộ thu thập dữ liệu đa phương thức như thị giác, xúc giác lực, xúc giác tiếp xúc, quỹ đạo, thông số công nghệ, trạng thái thiết bị và kết quả thực hiện; sau đó, hệ thống dựa trên dữ liệu thực tế xây dựng lại bối cảnh song sinh số, phát lại điều kiện làm việc lịch sử, tái hiện mẫu bất thường trong môi trường mô phỏng, và tiến hành suy luận giả định tần suất cao, chi phí thấp cho các chiến lược hành động khác nhau.
Nhưng mô phỏng không phải là điểm kết thúc. Robot công nghiệp cuối cùng phải vào xưởng thực tế, phải vượt qua khoảng cách ảo - thực. Vì vậy, Qingyan Jingzhun sẽ đưa vào thêm kiểm tra robot trong vòng lặp: để bản thể robot thực, bộ điều khiển, thiết bị thực hiện cuối, cảm biến và bối cảnh mô phỏng hình thành liên kết vòng lặp, trong trường hợp không chiếm dụng trực tiếp dây chuyền sản xuất của khách hàng, xác nhận trước chiến lược hành động, biên giới điều khiển lực, bao bọc an toàn và cơ chế tiếp quản bất thường.
Sau khi triển khai đến hiện trường, mô-đun đánh giá sẽ liên tục xuất báo cáo đánh giá tiêu chuẩn hóa, bao gồm các chỉ số như tỷ lệ thành công nhiệm vụ, thời gian nhịp, tỷ lệ bất thường, rủi ro va chạm, tiêu hao năng lượng, thời gian chạy ổn định, v.v. Những kết quả đánh giá này không chỉ là cơ sở nghiệm thu, mà cũng sẽ phản hồi ngược vào đường ống dữ liệu TsingLoop, thúc đẩy mô hình tiếp tục tối ưu, chiến lược liên tục cập nhật.
Hệ thống trả lời ba câu hỏi then chốt hơn: có thể hoàn thành nhiệm vụ ổn định trong điều kiện làm việc thực tế không, có thể thông qua nghiệm thu của khách hàng không, có thể tái sử dụng ở dây chuyền sản xuất tiếp theo không. Như vậy, một nền tảng dữ liệu đã đạt được.
Đi đến nay, Qingyan Jingzhun phác họa tầm nhìn cuối cùng: "một bộ nền tảng, một bộ não, hàng trăm ứng dụng bối cảnh chuyên sâu", lấy hệ thống công nghệ dữ liệu làm nền tảng, lấy mô hình thế giới nhận thức công nghiệp làm não bộ, trong hàng trăm nhiệm vụ công nghiệp có ranh giới rõ ràng như điện lực, máy móc công trình, sản xuất năng lượng mới, khai thác mỏ, tích lũy trí tuệ vật lý có thể tái sử dụng.
Tại thời điểm then chốt AI vật lý đi từ khái niệm đến triển khai công nghiệp, vốn công nghiệp lần lượt đặt cược vào Qingyan Jingzhun, nhìn trúng chính là năng lực triển khai bối cảnh không thể thay thế của họ.
Khi ngành còn tranh luận về lộ trình thuật toán, Qingyan Jingzhun bám sát hiện trường công nghiệp, lặng lẽ rèn nền tảng công nghệ hóa AI vật lý, đã trở thành người bán xẻng cốt lõi nhất trong thời đại trí tuệ thể hiện.
Trong hiệp hai, tầm quan trọng này đã không cần phải nói.
