de.wedoany.com-Bericht: Das chinesische Unternehmen für universelle, vollkörperliche verkörperte Intelligenz „Yuan Ce Wei Lai“ (Archon Robotics) hat kürzlich eine Seed-Finanzierung in Höhe von mehreren hundert Millionen Yuan abgeschlossen. Zu den Investoren zählen ZhenFund, Gaorong Capital, IDG Capital, 5Y Capital sowie der gemeinsame Fonds von Gobi Partners und der University of Hong Kong, MiraclePlus und Shanghai Chuangzhi Academy. Die LightSource Capital fungierte als exklusiver Finanzberater dieser Finanzierungsrunde. Die Mittel werden hauptsächlich für die Entwicklung eines grundlegenden Ganzkörper-Humanoid-Modells, die Erfassung multimodaler Ganzkörper-Bewegungsdaten, die Erweiterung des Talentteams sowie den Aufbau mehrerer Forschungs- und Entwicklungszentren und eines industriellen Kooperationsökosystems verwendet. Zudem soll die Markteinführung eines quelloffenen humanoiden Basismodells noch in diesem Jahr beschleunigt werden.
Yuan Ce Wei Lai wurde im April 2026 gegründet und hat seinen Forschungs- und Entwicklungshauptsitz im Bezirk Caohejing, Xuhui, Shanghai, China. Das Unternehmen konzentriert sich auf universelle, vollkörperliche humanoide Basismodelle und versucht, eine Ganzkörper-Intelligenzfähigkeit für humanoide Roboter aufzubauen. Im Gegensatz zu Ansätzen der verkörperten Intelligenz, die sich nur auf das Aufgabenlernen mit Roboterarmen, Greifern oder Radfahrwerken konzentrieren, legt Yuan Ce Wei Lai den Schwerpunkt auf die Bewegung, das Gleichgewicht, die Kraftübertragung des Rumpfes, die Zusammenarbeit beider Hände und die mehrgelenkige Koordination des gesamten menschlichen Körpers. Das Ziel ist es, humanoide Roboter mit menschenähnlicheren Ganzkörper-Bewegungs- und Manipulationsfähigkeiten auszustatten.
Der Kernpunkt dieser Finanzierungsrunde liegt nicht nur im Betrag von mehreren hundert Millionen Yuan, sondern auch in der starken Zusammensetzung der Investoren. Institutionen wie ZhenFund, Gaorong Capital, IDG Capital und 5Y Capital verfolgen langfristig Start-ups in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Robotik und Basismodelle. Die Beteiligung des gemeinsamen Fonds von Gobi Partners und der University of Hong Kong sowie der Shanghai Chuangzhi Academy verleiht Yuan Ce Wei Lai zudem einen stärkeren Hintergrund in der universitären Forschungstransformation und regionalen Innovationsplattformen. Für ein erst kürzlich gegründetes Unternehmen für verkörperte Intelligenz, das bereits in der Seed-Phase Unterstützung von mehreren führenden Institutionen erhält, zeigt dies, dass das Kapital den Wettbewerbsfokus der verkörperten Intelligenz vom Roboter-Körper auf „Robotik-Basismodelle“ und das „verkörperte Gehirn“ verlagert.
Die technologische Ausrichtung von Yuan Ce Wei Lai betont die „Ganzkörper-Intelligenz“. Derzeit konzentrieren sich die meisten Trainingsdaten für verkörperte Intelligenz noch auf Szenarien wie Tischoperationen, First-Person-Videos, Einarm-Greifen und Greiferbewegungen. Diese Daten helfen Robotern, feste Punktgriffe, Tischaufräumarbeiten und einfache Manipulationen durchzuführen, decken jedoch kaum die komplexeren körperlichen Koordinationen in realen Haushalten oder offenen Umgebungen ab. Wenn Menschen Aktionen wie das Öffnen einer Tür, das Heben schwerer Gegenstände, das Bücken zum Aufheben von Dingen oder das seitliche Durchqueren enger Räume ausführen, sind nicht nur die Handbewegungen entscheidend, sondern auch die Verlagerung des Schwerpunkts, der Rumpfwinkel, die Unterstützung der unteren Gliedmaßen und die Kraftübertragung des gesamten Körpers.
Dies ist auch der Grund, warum Yuan Ce Wei Lai sich für das vollkörperliche humanoide Basismodell entschieden hat. Wenn ein humanoider Roboter nur die Bewegungen des Endeffektors nachahmt, kann er bei einfachen Aufgaben gut abschneiden, hat jedoch Schwierigkeiten mit wechselnden Objektgewichten, räumlichen Anordnungen und kontinuierlichen Aufgabenketten. Ein vollkörperliches humanoides Basismodell muss die Logik der Interaktion zwischen der gesamten menschlichen Körperhaltung und der Umgebung erlernen und Gliedmaßen, Rumpf, Schwerpunkt und Kontaktkräfte einheitlich in das Modelltraining einbeziehen. Nur so kann der Roboter in realen Umgebungen verstehen, „wie man steht, wie man Kraft überträgt, wie man das Gleichgewicht hält und wie man manipuliert“.
Die Erfassung multimodaler Ganzkörper-Bewegungsdaten wird ein wichtiger Schwerpunkt der Mittelverwendung in dieser Runde sein. Ganzkörperdaten unterscheiden sich von gewöhnlichen Videodaten; sie müssen mehrdimensionale Signale wie menschliche Körperhaltung, Handbewegungen, Fußbewegungen, Schwerpunktverlagerungen, taktiles Feedback, Umgebungsinformationen und Aufgabenziele aufzeichnen. Die Erfassungskosten sind höher, die Annotation ist schwieriger, aber der Datenwert ist ebenfalls höher. Ein Datensatz einer Ganzkörperbewegung, der Schwerpunktverlagerungen und Rumpfwinkeländerungen enthält, könnte einem Roboter mehr helfen, die physikalische Welt zu verstehen, als viele Datensätze, die nur Handbewegungen auf einem Tisch aufzeichnen.
Yuan Ce Wei Lai plant zudem den Aufbau einer geschlossenen „Erfassungs-Trainings-Feedback“-Schleife. Das Training verkörperter Modelle ist kein einmaliger Prozess. Mit der Verbesserung der Modellfähigkeiten kann das Team besser beurteilen, welche Daten wertvoller sind, welche Aufgaben noch fehlschlagen und welche Bewegungsmuster zusätzlich erfasst werden müssen. Mit zunehmender Abdeckung der Daten durch verschiedene Szenarien wird auch das Verständnis des Modells für Ganzkörperbewegungen und physikalische Interaktionen schrittweise verbessert. Diese Art von Datenfließband ist der Schlüssel für Unternehmen der verkörperten Intelligenz, um langfristige Wettbewerbsvorteile aufzubauen.
Der Hintergrund des Unternehmens-Teams ist ebenfalls ein wichtiger Grund für das Interesse an dieser Finanzierungsrunde. Der Gründer von Yuan Ce Wei Lai, Dr. Li Hongyang, ist derzeit Assistenzprofessor an der University of Hong Kong, stellvertretender Dekan der School of Computing and Data Science und Mentor der Shanghai Chuangzhi Academy. Er leitete zuvor das End-to-End-Autonome-Fahrprojekt UniAD. Der Mitgründer und CEO, Dr. Li Tianyu, ist einer der ersten Absolventen der Shanghai Chuangzhi Academy und promovierte an der Fudan University. Er war an der Entwicklung des weltmodellbasierten Systems ADS 4.0 für die Serienproduktion autonomen Fahrens bei Huawei beteiligt. Der Mitgründer und KI-Leiter, Dr. Chen Li, ist der Erstautor der UniAD-Publikation. Die Teammitglieder stammen von Universitäten und Forschungsteams wie der University of Hong Kong, der Tsinghua University, der Shanghai Jiao Tong University, der Fudan University und der Zhejiang University und verfügen über interdisziplinäre Erfahrung in den Bereichen autonomes Fahren, Robotik und große Modelle.
Autonomes Fahren und verkörperte Intelligenz weisen in den grundlegenden Methoden Gemeinsamkeiten auf. Autonomes Fahren muss die geschlossene Schleife von Wahrnehmung, Vorhersage, Planung und Steuerung lösen; verkörperte Roboter müssen ebenfalls die Umgebung verstehen, Aktionsfolgen vorhersagen, Aufgabenpfade planen und die Körperausführung steuern. Das Team von Yuan Ce Wei Lai bringt seine Erfahrung mit End-to-End-Modellen und Weltmodellen aus dem autonomen Fahren in humanoide Roboter ein, was dazu beiträgt, komplexe systemtechnische Erfahrungen auf die verkörperte Intelligenz zu übertragen. Der Unterschied besteht darin, dass humanoide Roboter komplexere Körperbewegungen und reale Kontakte bewältigen müssen; das Modell muss die kontinuierliche Interaktion zwischen Händen, Füßen, Rumpf und externen Objekten verstehen.
Nach Abschluss dieser Finanzierungsrunde wird Yuan Ce Wei Lai die Entwicklung des vollkörperlichen humanoiden Basismodells beschleunigen und plant, noch in diesem Jahr ein quelloffenes humanoides Basismodell auf den Markt zu bringen. Wenn die Einführung des quelloffenen humanoiden Basismodells erfolgreich verläuft, könnte es Robotikunternehmen, Forschungseinrichtungen und Entwicklern eine universellere Ganzkörper-Intelligenzplattform bieten und die Einstiegshürde für die Algorithmenentwicklung humanoider Roboter senken. Derzeit fehlt es der Branche der verkörperten Intelligenz noch an einem einheitlichen technologischen Paradigma; ein quelloffenes Basismodell könnte mehr Teams dazu bringen, auf derselben grundlegenden Fähigkeit Anwendungen zu entwickeln und Anpassungen an verschiedene Roboter-Körper vorzunehmen.
Die verkörperte Intelligenz bewegt sich von der Phase des Wettbewerbs um den Roboter-Körper in die Phase des Wettbewerbs um das Gehirn. In der Vergangenheit konzentrierte sich die Branche mehr darauf, ob ein Roboter stabil stehen, gehen, greifen und Demonstrationsaufgaben ausführen kann; in der nächsten Phase wird die Obergrenze der praktischen Anwendung durch die Generalisierungsfähigkeit des Roboters bestimmt – ob er sich autonom an verschiedene Roboter-Körper, verschiedene Haushalte und verschiedene Aufgaben anpassen kann. Die Seed-Finanzierung in Höhe von mehreren hundert Millionen Yuan für Yuan Ce Wei Lai zeigt, dass das Kapital auf Unternehmen für grundlegende Modelle der verkörperten Intelligenz setzt. Die nächsten wichtigen Beobachtungspunkte werden der Zeitpunkt der Veröffentlichung des ersten nativen humanoiden Basismodells, der Umfang der Quelloffenlegung, der Aufbau des Datenerfassungssystems, die Fähigkeit zur Übertragung auf verschiedene Roboter-Körper und die Frage sein, ob das Modell in realen Haushalts- und offenen Umgebungsaufgaben nachweisbare Leistungen erbringen kann.
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