de.wedoany.com-Bericht: Kürzlich hat Daimon Robotics eine Series-A-Finanzierung in Höhe von 100 Millionen Yuan abgeschlossen, an der sich der Industriefonds Inovance Industry Investment der Inovance Technology sowie China Telecom beteiligten. Die Mittel aus dieser Finanzierungsrunde werden für den weiteren Aufbau eines extrem großen Datensatzes mit physischen Interaktionsinformationen verwendet, um die Forschung und Entwicklung von physikalischen Weltmodellen zu unterstützen und einen Daten-Feedback-Kreislauf sowie einen kommerziellen Kreislauf in realen physischen Szenarien zu schaffen.
Die Finanzierungsrichtung von Daimon Robotics zielt auf die derzeit knappste grundlegende Ressource der Embodied-Intelligence-Branche ab: reale physische Interaktionsdaten. Im Vergleich zu Text-, Bild- und Videodaten müssen die für das Training von Robotern erforderlichen Daten nicht nur aufzeichnen, „was gesehen wurde", sondern auch Kräfte, Gleiten, Verformungen, Reibung, Trajektorien, Fehlerursachen und Betriebsrückmeldungen während des Kontaktprozesses. In Szenarien wie der industriellen Montage, der Logistiksortierung, der Laborautomatisierung, der medizinischen Rehabilitation und häuslichen Dienstleistungen handelt es sich bei vielen Aufgaben nicht um einfaches Greifen, sondern um Einführen, Drehen, Drücken, Schieben, Anheben, die Handhabung flexibler Objekte und die Bedienung winziger Komponenten. Ohne ausreichend reichhaltige taktile und physische Interaktionsdaten ist es für Robotermodelle schwierig, von der Demonstration zu einem stabilen Betrieb überzugehen und eine Generalisierungsfähigkeit über verschiedene Objekte, Materialien und Umgebungen hinweg zu entwickeln. Die aktuelle Finanzierungsrunde von Daimon Robotics, die weiterhin in Datensätze und physikalische Weltmodelle fließt, zeigt, dass sich ihr technologischer Ansatz von taktilen Hardwarekomponenten und geschickten Manipulationen hin zur Daten-infrastruktur der Embodied Intelligence erstreckt.
Daimon Robotics hat zuvor den taktilen, multimodalen Embodied-Intelligence-Datensatz für die physische Welt, Daimon-Infinity, veröffentlicht und treibt die Arbeit in Bereichen wie taktile Wahrnehmung, geschickte Hände, Teleoperations-Erfassungssysteme und visuell-taktile Sprachoperationsmodelle kontinuierlich voran. Der Zufluss von Kapital aus der Industrie und von Telekommunikationsbetreibern wird eine stärkere Ressourcenunterstützung für die anschließende groß angelegte Datenerfassung, das Modelltraining und die Validierung in realen Szenarien bieten.
Die Beteiligung von Inovance Industry Investment und China Telecom verleiht dieser Finanzierungsrunde auch eine deutlichere industrielle Synergie. Inovance Technology ist seit langem in der industriellen Automatisierung tätig und deckt Bereiche wie Steuerung, Antriebe, Servosysteme, Industrieroboter und intelligente Fertigungsszenarien ab. Die Beteiligung ihres Industriefonds ist vorteilhaft, um die taktilen Wahrnehmungs- und geschickten Manipulationsfähigkeiten von Daimon Robotics weiter in die Anforderungen von Industriefertigungslinien, Präzisionsmontage und flexibler Fertigung zu integrieren. China Telecom hingegen verfügt über Cloud-, Netz-, Rechenleistungs-, Daten- und Branchenkundenressourcen und bietet infrastrukturelle Vorteile bei der Fernsteuerung von Robotern, Edge Computing, Datenerfassung, Modelltraining und der Bereitstellung in Branchenszenarien. Für Daimon Robotics benötigen physikalische Weltmodelle nicht nur Labordaten, sondern auch kontinuierliches Feedback aus realen Szenarien; die Kombination von Industriekapital und Betreiberressourcen trägt dazu bei, die Hardwareerfassung, Modelliteration, Szenarienvalidierung und kommerzielle Auslieferung zu einem geschlossenen Kreislauf zu verbinden.
Nach Abschluss dieser Finanzierungsrunde wird sich Daimon Robotics auf drei Hauptbereiche konzentrieren: Erstens die Vergrößerung des Datenumfangs mit taktilen und physischen Interaktionsinformationen, um das Verständnis der Roboteroperationsmodelle für die reale Welt zu verbessern; zweitens die Förderung des physikalischen Weltmodells von Einzelpunktaufgaben hin zu einem generalisierten Training über mehrere Szenarien, Objekte und Werkzeuge hinweg; drittens die Beschleunigung der kommerziellen Validierung von taktilen Greifern, geschickten Händen, Teleoperationssystemen und Roboteroperationsmodellen in Szenarien wie Industrie, Logistik und wissenschaftlichen Experimenten. Mit dem Übergang der Embodied Intelligence von „sich bewegen können" zu „arbeiten können" werden taktile Daten, physikalische Interaktionsmodelle und reproduzierbare Bewertungssysteme zu den entscheidenden Fähigkeiten, die bestimmen, ob ein Roboterunternehmen die industrielle Hürde überwinden kann.
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