Китайският стартъп за въплътен интелект Simplexity Robotics завърши пет кръга на финансиране за по-малко от шест месеца от основаването си, като набра общо 2 милиарда RMB (около 280 милиона долара) и стана най-младият еднорог в сектора на въплътения AI.
Инвеститорите на компанията сега включват водещи фирми за рисков капитал като Yuanjing Capital, BlueRun Ventures, Sequoia China, Legend Capital, CAS Star и Gaorong Ventures, заедно с основните стратегически инвеститори Tencent и Alibaba Group. Последният кръг беше препоръчан от Lighthouse Capital.
Трябва да се отбележи, че едновременното участие на Tencent и Alibaba в един и същ кръг на финансиране е рядкост във въплътеното пространство на AI. Повечето ранни инвеститори – включително Tencent, Sequoia China, BlueRun Ventures и Legend Capital – продължиха да увеличават залозите си в множество кръгове от първоначалната си инвестиция.
Основана през юли 2025 г., Simplexity Robotics се фокусира върху разработването на въплътени AI продукти с висока стойност, изградени върху унифицирана моделна архитектура с голям капацитет, ефективни вериги за обратна връзка с данни и високонадежден роботизиран хардуер, с цел предоставяне на роботизирани решения за сценарии от реалния свят и напредък в бъдещето на човешката продуктивност.
По-малко известен е бързият ранен темп на развитие на компанията: отнеха по-малко от 45 дни от пристигането на първия й служител до дебюта на първия й собственоразработен прототип на робот.
Компанията следва вътрешна стратегия за научноизследователска и развойна дейност, като изгражда както хардуер, така и софтуер вътрешно. Неговата техническа рамка се съсредоточава върху това, което нарича архитектурата на „Четирите О“ – един модел, на устройство, едно тяло, един час – проектирана да създаде рационализирана и ефективна роботизирана система, в която моделите дефинират тялото на робота, а софтуерът дефинира хардуерните възможности.
В основата на системата е унифициран световен модел и VLA (Vision-Language-Action) архитектура, изградена върху една рамка Transformer. Този подход съвместно моделира езикова логика, визуална семантика, 3D пространствени структури и състояние на робота, позволявайки унифицирани разсъждения, разбиране и прогнозиране, като същевременно намалява ръчното инженерство и подобрява ефективността на мащабиране.
Simplexity Robotics въведе няколко ключови технологии:
-
Основният модел LaST₀ LaST₀ интегрира разбирането и прогнозирането на физическата среда от световния модел с възможностите на VLA за „бързо и бавно мислене“, като значително подобрява способността на роботите да разсъждават за динамични физически среди и им позволява да мислят, докато действат в реално време.
-
Модел на задачи с дълъг хоризонт на ManualVLA Създаден върху основата на LaST₀, ManualVLA се фокусира върху това да позволи на роботите да разбират и изпълняват сложни задачи с дълъг хоризонт. Започвайки от целевия резултат, моделът може автоматично да генерира мултимодално „ръководство с инструкции“, подобно на начина, по който хората планират задачи, позволявайки на роботите да разсъждават върху задачите, преди да действат. Научната статия е приета на CVPR 2026.
-
TwinRL Real-World Reinforcement Learning Framework След като роботите придобият способности за разсъждение и изпълнение, предизвикателството се превръща в непрекъснато подобряване в реални среди. TwinRL използва дигитални симулации на близнаци, за да разшири пространството за изследване за обучение с подсилване с истински роботи. В няколко задачи роботите могат да постигнат 100% успеваемост в настолна среда за по-малко от 20 минути, демонстрирайки бързо обучение в реални условия.
В момента Simplexity Robotics установи стратегическо присъствие в три града в Пекин, Шанхай и Суджоу, изгради съвместни лаборатории с водещи университети и стартира глобален център за иновации в Суджоу.
Компанията продължава да усъвършенства своите AI модели, докато ги превръща в търговски продукти. Той вече е разработил две поколения тела на роботи, насочени както към корпоративните, така и към потребителските пазари, инициира производство на малки партиди и започна цялостно валидиране на Proof-of-Concept (PoC).
Източник: IPOzaozhidao
Source link
Like this:
Like Loading…
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта