Репортаж от Wedoany，Китайская компания Archon Robotics, специализирующаяся на создании универсального «мозга» для полнотельных человекоподобных роботов, недавно завершила посевной раунд финансирования на сумму в сотни миллионов юаней. Инвесторами выступили ZhenFund, Gaorong Ventures, IDG Capital, 5Y Capital, а также совместный фонд Gobi Partners и Гонконгского университета, MiraclePlus, Shanghai Chuangzhi College и другие организации. Эксклюзивным финансовым консультантом данного раунда выступила компания LightSource Capital. Полученные средства будут направлены в первую очередь на разработку фундаментальной модели для полнотельного человекоподобного робота, сбор мультимодальных данных о движениях всего тела, расширение команды талантов, а также на создание нескольких исследовательских центров и экосистемы промышленного сотрудничества. Кроме того, это ускорит реализацию плана по выпуску в этом году модели человекоподобного робота с открытым исходным кодом.
Компания YuanCe Future была основана в апреле 2026 года, её штаб-квартира по исследованиям и разработкам находится в зоне развития Цаохэцзин района Сюйхуэй города Шанхай. Компания фокусируется на создании универсальной фундаментальной модели для полнотельного человекоподобного робота, стремясь сформировать интеллектуальные способности всего тела, ориентированные на человекоподобных роботов. В отличие от подходов к воплощённому интеллекту, которые ограничиваются обучением задачам с использованием только механических манипуляторов, захватов или колёсных шасси, YuanCe Future делает акцент на передвижении, балансе, использовании силы корпуса, координации обеих рук и многосуставной взаимосвязи полноценного человеческого тела. Цель — наделить человекоподобных роботов способностями к передвижению и манипуляциям всем телом, максимально приближенными к человеческим.
Ключевая особенность этого раунда финансирования заключается не только в сумме, достигающей сотен миллионов юаней, но и в сильном составе инвесторов. Такие организации, как ZhenFund, Gaorong Ventures, IDG Capital и 5Y Capital, давно следят за стартапами в области искусственного интеллекта, робототехники и фундаментальных моделей. Участие совместного фонда Gobi Partners и Гонконгского университета, а также Shanghai Chuangzhi College также обеспечивает YuanCe Future более сильную платформу для трансформации университетских научных исследований и региональных инноваций. Для компании в сфере воплощённого интеллекта, которая была основана совсем недавно, получение поддержки от нескольких ведущих институтов уже на посевном раунде указывает на то, что капитал смещает фокус конкуренции в области воплощённого интеллекта с самого робота на «фундаментальные модели роботов» и «воплощённый мозг».
Технический подход YuanCe Future подчёркивает важность «интеллекта всего тела». В настоящее время большинство обучающих данных для воплощённого интеллекта по-прежнему сосредоточено на таких сценариях, как манипуляции на столе, видео от первого лица, захват одной рукой и действия захватом. Эти данные помогают роботам выполнять захват в фиксированных точках, уборку на столе и простые операции, но им сложно охватить более сложную координацию тела в реальных домашних условиях или открытой среде. Когда человек выполняет такие действия, как открывание двери, поднятие тяжестей, наклон за предметом или проход боком через узкое пространство, ключевое значение имеют не только траектории рук, но и перенос центра тяжести, угол наклона корпуса, опора нижних конечностей и передача силы по всему телу.
Именно это является причиной, по которой YuanCe Future выбрала путь создания полнотельной фундаментальной модели для человекоподобного робота. Если человекоподобный робот просто имитирует траектории конечного исполнительного органа, он может хорошо справляться с простыми задачами, но ему будет трудно обрабатывать изменения веса объектов, пространственной компоновки и последовательные цепочки задач. Полнотельная фундаментальная модель человекоподобного робота должна изучать логику взаимодействия позы всего тела человека с окружающей средой, объединяя конечности, корпус, центр тяжести и контактные силы в единый процесс обучения модели. Только так робот сможет понимать в реальной среде «как стоять, как использовать силу, как сохранять равновесие, как манипулировать».
Сбор мультимодальных данных о движениях всего тела станет важным направлением использования средств данного раунда. Данные о движениях всего тела отличаются от обычных видеоданных; они требуют записи многомерных сигналов, таких как поза человека, движения рук, перемещение ног, изменение центра тяжести, тактильная обратная связь, информация об окружающей среде и цели задачи. Стоимость сбора выше, сложность маркировки больше, но и ценность данных также выше. Один набор данных о движении всего тела, включающий перемещение центра тяжести и изменение угла корпуса, может помочь роботу понять физический мир лучше, чем большое количество данных о траекториях рук на столе.
YuanCe Future также планирует создать замкнутый цикл «сбор — обучение — обратная связь». Обучение воплощённой модели — это не одноразовый процесс. По мере повышения возможностей модели, она, в свою очередь, помогает команде определить, какие данные более ценны, какие задачи всё ещё не выполняются, а какие модели движений требуют дополнительного сбора. По мере того, как данные охватывают всё больше сценариев, понимание моделью движений всего тела и физического взаимодействия будет постепенно усиливаться. Такое «колесо данных» является ключом к формированию долгосрочного барьера для компаний в сфере воплощённого интеллекта.
Состав команды компании также является важной причиной, по которой этот раунд финансирования привлёк внимание. Основатель YuanCe Future, доктор Ли Хунъян, в настоящее время является доцентом Гонконгского университета, заместителем декана факультета вычислительных и информационных наук, а также наставником Shanghai Chuangzhi College. Ранее он руководил проектом сквозного автономного вождения UniAD. Сооснователь и генеральный директор, доктор Ли Тяньюй, является выпускником первого набора Shanghai Chuangzhi College и доктором наук Фуданьского университета. Он участвовал в разработке схемы «мирового движка» для серийной системы автономного вождения Huawei ADS 4.0. Сооснователь и руководитель направления ИИ, доктор Чэнь Ли, является первым автором статьи по UniAD. Члены команды имеют опыт работы в таких университетах и исследовательских группах, как Гонконгский университет, Университет Цинхуа, Шанхайский университет транспорта, Фуданьский университет, Чжэцзянский университет и другие, обладая междисциплинарным опытом в области автономного вождения, робототехники и больших языковых моделей.
Автономное вождение и воплощённый интеллект имеют общие черты в базовых подходах. Автономное вождение должно решать замкнутый цикл восприятия, прогнозирования, планирования и управления. Воплощённому роботу также необходимо понимать окружающую среду, прогнозировать последствия действий, планировать путь выполнения задачи и управлять телом для её исполнения. Команда YuanCe Future, используя свой опыт в области сквозных моделей и моделей мира для автономного вождения, переходит к человекоподобным роботам, что помогает перенести опыт решения сложных системных задач в область воплощённого интеллекта. Разница заключается в том, что человекоподобным роботам необходимо обрабатывать более сложные движения тела и реальный физический контакт; модель должна понимать непрерывное взаимодействие между руками, ногами, корпусом и внешними объектами.
После завершения этого раунда финансирования YuanCe Future ускорит разработку полнотельной фундаментальной модели человекоподобного робота и планирует в этом году выпустить базовую модель человекоподобного робота с открытым исходным кодом. Если выпуск базовой модели с открытым исходным кодом пройдёт успешно, это может предоставить предприятиям-производителям роботов, научно-исследовательским институтам и разработчикам более универсальную основу для интеллекта всего тела, снизив порог для разработки алгоритмов человекоподобных роботов. В настоящее время в индустрии воплощённого интеллекта всё ещё отсутствует единая технологическая парадигма, и базовая модель с открытым исходным кодом может способствовать тому, чтобы больше команд разрабатывали приложения и адаптировали свои собственные платформы на основе единой базовой функциональности.
Воплощённый интеллект переходит от этапа конкуренции аппаратных платформ к этапу конкуренции «мозгов». Раньше отрасль больше关注ила, может ли робот устойчиво стоять, ходить, захватывать предметы и выполнять демонстрационные задачи. На следующем этапе реальным пределом внедрения станет способность робота к обобщению, его способность автономно адаптироваться к различным платформам, разным домам и разным задачам. Получение YuanCe Future сотен миллионов юаней в рамках посевного раунда финансирования указывает на то, что капитал делает ставку на компании, разрабатывающие базовые модели для воплощённого интеллекта. Ключевыми моментами для наблюдения в будущем станут время выпуска первой нативной фундаментальной модели человекоподобного робота, объём открытого исходного кода, построение системы сбора данных, способность к переносу между различными платформами, а также способность модели демонстрировать проверяемые результаты в реальных домашних условиях и задачах в открытой среде.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
