大河财立方2024年11月16日发布:研发对标Phyical Intelligence的具身大脑,「千诀科技」完成数千万元天使轮融资丨36氪首发
作者:Ethan | 责任编辑:Admin
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作者丨邱晓芬
编辑丨苏建勋
36 氪获悉,专注于具身大脑的创新企业「千诀科技」完成数千万元人民币的天使轮融资,由英诺天使基金领投,水木清华校友种子基金、启迪之星创投、九尚资本、龚虹嘉先生家族办公室嘉道功程等共同投资。
本次融资将用于加大研发投入,推进产品迭代和市场拓展,为客户提供更为先进可靠的具身大脑解决方案。
具身智能可以被拆分为两个部分——负责决策的大脑部分、负责运动执行的小脑。不过,在具身智能狂潮掀起的一年多时间里,绝大多数国内公司专注于小脑的研究,也因此诞生了RT、RDT、WALL-A等运动控制和复杂操作模型。
相比之下,国内具身智能大脑的发展有限,基本停留在直接调用多模态基座模型的阶段,鲜少有真正面向机器人行业、产品级的“具身大脑”。
具身智能大脑作为推动机器人进入通用应用场景的关键要素,近期备受行业关注,代表性案例是——11月初,美国具身大脑初创公司“Physical Intelligence”就完成了亚马逊创始人杰夫 贝索斯、OpenAI在内的4亿美元融资,估值快速飙升至20亿美元,三个月内飙升了六倍。
“「千诀科技」创始人高海川告诉36氪,学界在这个领域的探索由来已久,过去7年里,清华类脑中心的研究就有覆盖过Physical Intelligence创始团队的341篇重要论文,并综合了该领域其他全球前沿的研究路线,最终所选的技术路线与“Physical Intelligence”核心成员Sergey Levine的技术研究路线不谋而合,「千诀科技」的技术路线与其直接对标。
「千诀科技」的核心技术研发得到了清华大学类脑中心和自动化系VIPLAB的支持,借鉴“类脑”技术路线,将“类脑”技术路线应用于机器人的感知、决策、控制。
当前的生成式大模型没有办法解决具身智能落地的难题——尽管现有的大模型实现了网络环境中的通用智能,但涉及与真实物理世界交互的机器人应用场景时,还面临着缺少物体细颗粒度感知信息、无法进行多步骤动态推理决策、幻觉、操作数据获取难、本地计算高功耗等方面的巨大挑战。
针对以上问题,「千诀科技」打造了国内目前唯一的产品级机器人感知与决策大模型,可以全自主工作、动态应对环境变化,让通用机器人也能跨形态、跨环境、跨任务和跨对象,实现真正的泛化。
举个例子——当机械狗集成了千诀的大脑,只需要打开箱子按下电源,机械狗就会主动跳到沙发上,与人握手、贴贴,在全陌生环境中进行自主认知和行为决策,不需要人类下达命令,也不需要和往常一样经过“专业的机器训练”。
在硬件方面,「千诀科技」围绕Tianjic系列类脑芯片,打造机器人专属端侧软硬一体计算方案“脑坞”,并且走国产化路线,摆脱对云端算力和英伟达算力的依赖。据了解,目前“脑坞”支持13B具身大模型推理,可同时兼容千诀大脑和合作伙伴的小脑模型,性能与“英伟达4090”匹敌,功耗还降了1-2个数量级。
「千诀科技」产品
团队方面,「千诀科技」创始人兼CEO高海川2018年开始作为组长,带领类脑双臂机器人团队,从0到1设计多款双臂自主决策机器人;首席技术顾问陈峰教授为中国首批类脑研究专家,承担多项中国脑计划重大课题。至2024年10月,千诀科技已积累亿级规模的具身感知、决策预训练数据集,涉及极广的应用场景。
对于此次投资,英诺天使基金合伙人王晟表示,英诺非常看好千诀科技,不仅因为它是国内第一家也是唯一一家专注具身智能大脑的企业,同时千诀科技在大脑决策智能上的探索对机器人产业链的完善、协同具有重要的价值。高海川博士和团队的创业,不仅是有实力团队的商业化实践,更将推动真正机器人“大脑”共识的形成,我们很高兴看到千决科技填补了这一块空白。
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对于此次投资,英诺天使基金合伙人王晟表示,英诺非常看好千诀科技,不仅因为它是国内第一家也是唯一一家专注具身智能大脑的企业,同时千诀科技在大脑决策智能上的探索对机器人产业链的完善、协同具有重要的价值。...
最新评论
克莱夫·斯坦登 2024-11-15 15:21
不过,在具身智能狂潮掀起的一年多时间里,绝大多数国内公司专注于小脑的研究,也因此诞生了RT、RDT、WALL-A等运动控制和复杂操作模型。
IP:24.88.3.*
Wahlgren 2024-11-15 24:19
具身智能大脑作为推动机器人进入通用应用场景的关键要素,近期备受行业关注,代表性案例是——11月初,美国具身大脑初创公司“Physical Intelligence”就完成了亚马逊创始人杰夫 贝索斯、OpenAI在内的4亿美元融资,估值快速飙升至20亿美元,三个月内飙升了六倍。
IP:38.49.2.*
坂本洋子 2024-11-15 19:16
至2024年10月,千诀科技已积累亿级规模的具身感知、决策预训练数据集,涉及极广的应用场景。
IP:58.72.6.*