Views:0 Pengarang:Editor tapak Masa Terbitkan: 2025-05-13 Asal:Tapak
Berita semalam mendedahkan bahawa robot pembolehubah bebas syarikat perisikan terkandung baru -baru ini telah menyelesaikan ratusan juta yuan dalam pembiayaan Siri A, yang diketuai oleh Meituan Zhantou dan diikuti oleh Meituan Longzhu.
Dilaporkan bahawa pusingan pembiayaan ini akan digunakan untuk terus mempercepatkan lelaran segerak sepenuhnya model-model besar dan badan robot yang diwarnai secara serentak sepenuhnya pada masa depan.
Sebagai tambahan kepada beratus-ratus juta pembiayaan bulat Yuan Pre-A ++ yang diketuai oleh fotosintesis lampu dan modal Junlian, yang didedahkan kepada orang ramai pada bulan Februari tahun ini, robot pembolehubah bebas juga menyelesaikan ratusan juta yuan pra-a+ Dalam masa kurang dari satu setengah tahun sejak penubuhannya, robot pembolehubah bebas telah menyelesaikan 7 pusingan pembiayaan, dengan jumlah pembiayaan kumulatif melebihi 1 bilion yuan.
Robot pembolehubah bebas ditubuhkan pada bulan Disember 2023, yang didedikasikan untuk mencapai matlamat utama robot sejagat melalui pembangunan model umum pintar yang terkandung - robot sejagat dapat secara autonomi melaksanakan tugas melalui interaksi, persepsi, dan tindakan seperti manusia, dengan penyebaran yang efisien dan keupayaan pemindahan.
Syarikat ini memberi tumpuan kepada penyelidikan dan pembangunan 'Model Besar yang diwujudkan oleh Universal ' dan merupakan syarikat terawal di China untuk mencapai model besar yang diwarnai oleh akhir-ke-akhir. Pada masa ini, Wall-A dari Siri Model Besar Operasi Besar, yang dibangunkan secara bebas oleh pemboleh ubah bebas, telah mencapai tahap utama bertaraf dunia dalam pelbagai aspek prestasi, membolehkan robot untuk melihat secara autonomi, menilai, dan beroperasi untuk menyelesaikan tugas-tugas dunia fizikal yang kompleks dan tepat.
Dari segi pasukan, pengasas dan Ketua Pegawai Eksekutif syarikat, Wang Qian, lulus dari Universiti Tsinghua dengan ijazah sarjana muda dan sarjana. Beliau adalah salah seorang penyelidik terawal di dunia untuk mencadangkan mekanisme perhatian dalam rangkaian saraf. Semasa kajian kedoktorannya, beliau mengambil bahagian dalam pelbagai projek penyelidikan pembelajaran robotik di makmal robotik teratas di Amerika Syarikat, yang meliputi hampir semua bidang yang berkaitan dengan operasi robot dan robot perkhidmatan rumah.
Pengasas Co dan CTO Wang Hao memegang PhD dalam Fizik Komputasi dari Universiti Peking. Beliau sebelum ini berkhidmat sebagai pemimpin algoritma pasukan Fengshen List Big Model di Institut Penyelidikan IDEA di Greater Bay Area di Guangdong, Hong Kong, dan Macau. Beliau mengetuai pembangunan Ziya, model besar bilion peringkat pertama di China dan salah satu daripada model terawal yang paling awal daripada model besar.
Di Forum Ketiga mengenai pembangunan industri robot pintar yang terkandung baru-baru ini, Wang Hao, pengasas bersama dan CTO robot pembolehubah bebas, bercakap tentang teknologi automasi dan robot industri tradisional mempunyai banyak kesesakan, seperti pengaturcaraan pra dan teknologi trajektori tetap, yang tidak dapat menyelesaikan masalah interaksi yang kompleks di dunia fizikal yang sebenar.
Wang Hao menegaskan bahawa perkembangan model besar telah membawa peluang untuk memecahkan siling robotik tradisional, membolehkannya mengendalikan adegan yang tidak berstruktur dan tugas yang pelbagai, menggantikan pelbagai model kecil dengan model besar sejagat, dan mengurangkan keperluan untuk pemodelan awal. Walaupun prestasi perkakasan robot melampaui tangan manusia, mereka masih kurang dalam operasi autonomi tugas -tugas yang kompleks, dengan isu -isu seperti ketidakstabilan sistem dan kegagalan sensor yang mengehadkan prestasi mereka. Rawak dan kerumitan dunia fizikal tidak dapat dilihat sepenuhnya, dirancang terlebih dahulu, atau bahkan digambarkan sepenuhnya dalam bahasa. Manusia mempelajari tugas -tugas yang kompleks melalui pengalaman peribadi dan interaksi, sementara robot hanya bergantung pada deskripsi bahasa untuk menguasai kemahiran yang sama. Arah masa depan adalah untuk membolehkan robot belajar seperti manusia, membentuk pengalaman melalui penilaian diri, refleksi, dan pelarasan tingkah laku, dan mempromosikan pembelajaran yang lebih baik.
Amalan dan penerokaan robot pembolehubah bebas dalam model perisikan yang diwujudkan umum - membolehkan robot untuk belajar seperti manusia - adalah lompatan utama untuk robot untuk mencapai kecerdasan umum.
