Tampilan:0 Penulis:Editor Situs Publikasikan Waktu: 2025-05-13 Asal:Situs
Berita kemarin mengungkapkan bahwa robot variabel independen dari Perusahaan Intelijen yang diwujudkan baru -baru ini menyelesaikan ratusan juta Yuan dalam pembiayaan Seri A, yang dipimpin oleh Meituan Zhantou dan diikuti oleh Meituan Longzhu.
Dilaporkan bahwa putaran pembiayaan ini akan digunakan untuk terus mempercepat iterasi sinkron dari model besar dan badan robot yang diwujudkan universal yang diwujudkan sendiri sepenuhnya, serta kerjasama dan implementasi solusi cerdas untuk berbagai skenario aplikasi di masa depan.
Selain ratusan juta pembiayaan putaran pra-A ++ yuan yang dipimpin oleh fotosintesis Lightspeed dan modal Junlian, yang diungkapkan kepada publik pada bulan Februari tahun ini, robot variabel independen juga menyelesaikan ratusan juta pembiayaan ronde Yuan Pra-A ++ yang diinvestasikan oleh Huaying Capital, Yunqi Capital, dan Guangfa Xinde Tingginya. Dalam waktu kurang dari satu setengah tahun sejak didirikan, robot variabel independen telah menyelesaikan 7 putaran pembiayaan, dengan jumlah pembiayaan kumulatif melebihi 1 miliar yuan.
Robot variabel independen didirikan pada bulan Desember 2023, yang didedikasikan untuk mencapai tujuan akhir robot universal melalui pengembangan model umum cerdas yang diwujudkan - robot universal dapat secara mandiri melakukan tugas melalui interaksi, persepsi, dan tindakan seperti manusia, dengan generalisasi yang efisien dan kemampuan transfer.
Perusahaan ini berfokus pada penelitian dan pengembangan 'model besar yang diwujudkan secara universal ' dan merupakan perusahaan paling awal di Cina untuk mencapai model besar yang diwujudkan dari ujung ke ujung. Saat ini, Wall-A dari Great Wall Operation Seri Model Besar, yang dikembangkan secara independen oleh variabel independen, telah mencapai tingkat terkemuka kelas dunia dalam berbagai aspek kinerja, memungkinkan robot untuk secara mandiri memahami, menilai, dan beroperasi untuk menyelesaikan tugas-tugas dunia fisik yang kompleks dan tepat.
Dalam hal tim, pendiri dan CEO perusahaan, Wang Qian, lulus dari Universitas Tsinghua dengan gelar sarjana dan master. Dia adalah salah satu peneliti paling awal di dunia yang mengusulkan mekanisme perhatian dalam jaringan saraf. Selama studi doktoralnya, ia berpartisipasi dalam berbagai proyek penelitian robotika pembelajaran di laboratorium robotika terkemuka di Amerika Serikat, yang mencakup hampir semua bidang yang terkait dengan operasi robot dan robot layanan rumah.
Co Pendiri dan CTO Wang Hao memegang gelar PhD dalam Fisika Komputasi dari Universitas Peking. Dia sebelumnya menjabat sebagai pemimpin algoritma tim Fengshen List Big Model di The Idea Research Institute di Greater Bay Area di Guangdong, Hong Kong, dan Makau. Dia memimpin pengembangan Ziya, model besar miliaran tingkat pertama di Cina dan salah satu model besar miliar model besar.
Di forum ketiga tentang pengembangan industri robot cerdas yang diwujudkan baru-baru ini, Wang Hao, co-founder dan CTO robot variabel independen, berbicara tentang otomatisasi industri tradisional dan teknologi robot memiliki banyak bottleneck, seperti pra pemrograman dan teknologi lintasan tetap, yang tidak dapat menyelesaikan masalah interaksi yang kompleks di dunia fisik nyata.
Wang Hao menunjukkan bahwa pengembangan model besar telah membawa peluang untuk menembus langit -langit robotika tradisional, memungkinkannya untuk menangani adegan yang tidak terstruktur dan beragam tugas, mengganti beberapa model kecil dengan model besar universal, dan mengurangi kebutuhan untuk pemodelan awal. Meskipun kinerja perangkat keras robot melampaui tangan manusia, mereka masih gagal dalam pengoperasian tugas -tugas kompleks yang otonom, dengan masalah -masalah seperti ketidakstabilan sistem dan kegagalan sensor yang membatasi kinerja mereka. Keacakan dan kompleksitas dunia fisik tidak dapat sepenuhnya dirasakan, direncanakan sebelumnya, atau bahkan sepenuhnya dijelaskan dalam bahasa. Manusia mempelajari tugas -tugas kompleks melalui pengalaman dan interaksi pribadi, sementara robot hanya mengandalkan deskripsi bahasa untuk menguasai keterampilan yang sama. Arah masa depan adalah untuk memungkinkan robot belajar seperti manusia, membentuk pengalaman melalui evaluasi diri, refleksi, dan penyesuaian perilaku, dan mempromosikan pembelajaran yang lebih baik.
Praktek dan eksplorasi robot variabel independen pada umumnya model kecerdasan yang diwujudkan - memungkinkan robot untuk belajar seperti manusia - adalah lompatan utama bagi robot untuk mencapai kecerdasan umum.
