De acordo com pt.wedoany.com-A empresa chinesa de cérebro incorporado de corpo inteiro geral Yuan Ce Wei Lai (Archon Robotics) concluiu recentemente uma rodada de financiamento seed de centenas de milhões de yuans, com investidores incluindo ZhenFund, Gaorong Capital, IDG Capital, 5Y Capital, bem como o fundo conjunto da Gobi Partners e da Universidade de Hong Kong, MiraclePlus, e Shanghai Chuangzhi College. A Capital Light atuou como consultor financeiro exclusivo desta rodada. Os fundos serão usados principalmente para pesquisa e desenvolvimento de modelos fundamentais de corpo inteiro humanoides, coleta de dados multimodais de movimento corporal completo, expansão da equipe de talentos, e estabelecimento de centros de P&D e ecossistemas de cooperação industrial em várias regiões, além de acelerar a implementação de modelos fundamentais humanoides de código aberto ainda este ano.
A Yuan Ce Wei Lai foi fundada em abril de 2026, com sede de P&D localizada no Parque Industrial Caohejing, distrito de Xuhui, Xangai, China. A empresa foca em modelos fundamentais humanoides de corpo inteiro geral, visando construir capacidades inteligentes de corpo inteiro para robôs humanoides. Diferente das rotas de inteligência incorporada que se concentram apenas no aprendizado de tarefas com braços robóticos, garras ou chassis com rodas, a Yuan Ce Wei Lai coloca ênfase na mobilidade, equilíbrio, uso da força do tronco, colaboração bimanual e coordenação multiarticular do corpo humanoide completo, com o objetivo de dotar robôs humanoides de capacidades de movimento e operação de corpo inteiro mais próximas das humanas.
O destaque central desta rodada de financiamento não é apenas o valor de centenas de milhões de yuans, mas também a forte composição dos investidores. Instituições como ZhenFund, Gaorong Capital, IDG Capital e 5Y Capital há muito acompanham startups de inteligência artificial, robótica e modelos fundamentais; a participação do fundo conjunto da Gobi Partners e da Universidade de Hong Kong, e do Shanghai Chuangzhi College, também confere à Yuan Ce Wei Lai um forte background de transformação de pesquisa acadêmica e plataforma de inovação regional. Para uma empresa de inteligência incorporada recém-fundada, obter apoio de múltiplas instituições de ponta já na rodada seed indica que o capital está deslocando o foco da competição em inteligência incorporada do hardware do robô para os "modelos fundamentais de robôs" e o "cérebro incorporado".
A rota técnica da Yuan Ce Wei Lai enfatiza a "inteligência de corpo inteiro". Atualmente, a maioria dos dados de treinamento para inteligência incorporada ainda se concentra em cenários como operação em mesa, vídeo em primeira pessoa, agarramento com um braço e ações de garra. Esses dados podem ajudar robôs a completar agarramentos em pontos fixos, organização de mesa e operações simples, mas dificilmente cobrem a coordenação corporal mais complexa necessária em lares reais ou ambientes abertos. Quando humanos realizam ações como abrir portas, carregar objetos pesados, agachar para pegar algo, ou passar de lado por espaços estreitos, o que realmente importa não é apenas a trajetória das mãos, mas a transferência do centro de gravidade, o ângulo do tronco, o suporte dos membros inferiores e a transmissão de força por todo o corpo.
Esta é também a razão pela qual a Yuan Ce Wei Lai escolheu modelos fundamentais humanoides de corpo inteiro. Se um robô humanoide apenas imita a trajetória do efetuador final, pode ter um bom desempenho em tarefas simples, mas terá dificuldade em lidar com variações de peso de objetos, mudanças no layout espacial e cadeias de tarefas contínuas. Um modelo fundamental humanoide de corpo inteiro precisa aprender a lógica da interação entre a postura corporal completa humana e o ambiente, unificando membros, tronco, centro de gravidade e forças de contato no treinamento do modelo. Só assim o robô pode entender "como ficar de pé, como usar a força, como se equilibrar e como operar" em ambientes reais.
A coleta de dados multimodais de movimento corporal completo será uma importante área de investimento dos fundos desta rodada. Dados de corpo inteiro são diferentes de dados de vídeo comuns; eles exigem o registro de múltiplos sinais dimensionais, como postura humana, movimentos das mãos, deslocamento dos pés, mudanças no centro de gravidade, feedback tátil, informações ambientais e objetivos da tarefa. O custo de coleta é maior, a dificuldade de anotação é maior, mas o valor dos dados também é maior. Um dado de movimento corporal completo que inclui mudanças no centro de gravidade e ângulo do tronco pode ajudar mais o robô a entender o mundo físico do que uma grande quantidade de dados de mesa que apenas registram trajetórias das mãos.
A Yuan Ce Wei Lai também planeja construir um ciclo fechado de "coleta-treinamento-feedback". O treinamento de modelos incorporados não é um processo único; à medida que a capacidade do modelo melhora, ele ajuda a equipe a determinar quais dados são mais valiosos, quais tarefas ainda falham e quais padrões de movimento precisam de coleta adicional. À medida que a cobertura de dados aumenta, a compreensão do modelo sobre movimento corporal completo e interação física também se fortalece gradualmente. Este tipo de volante de dados é a chave para que empresas de inteligência incorporada construam barreiras de longo prazo.
O background da equipe da empresa também é uma razão importante para a atenção que esta rodada de financiamento recebeu. O Dr. Li Hongyang, fundador da Yuan Ce Wei Lai, é atualmente professor assistente na Universidade de Hong Kong, vice-diretor assistente da Faculdade de Computação e Ciência de Dados, e mentor do Shanghai Chuangzhi College. Ele liderou anteriormente o projeto de direção autônoma de ponta a ponta UniAD. O cofundador e CEO, Dr. Li Tianyu, é um dos primeiros graduados do Shanghai Chuangzhi College e doutor pela Universidade de Fudan, tendo participado do desenvolvimento do esquema do motor mundial do sistema de direção autônoma em massa ADS 4.0 da Huawei; o cofundador e chefe de IA, Dr. Chen Li, é o primeiro autor do artigo do UniAD. Os membros da equipe vêm de universidades e grupos de pesquisa como Universidade de Hong Kong, Universidade Tsinghua, Universidade Jiao Tong de Xangai, Universidade de Fudan e Universidade de Zhejiang, possuindo experiência interdisciplinar em direção autônoma, robótica e grandes modelos.
Existem semelhanças nos métodos subjacentes entre direção autônoma e inteligência incorporada. A direção autônoma precisa resolver o ciclo fechado de percepção, previsão, planejamento e controle; robôs incorporados também precisam entender o ambiente, prever as consequências das ações, planejar caminhos de tarefas e controlar a execução corporal. A equipe da Yuan Ce Wei Lai, partindo da experiência em modelos de ponta a ponta e modelos mundiais de direção autônoma para robôs humanoides, ajuda a transferir a experiência complexa de engenharia de sistemas para a inteligência incorporada. A diferença é que robôs humanoides precisam lidar com movimentos corporais mais complexos e contato físico real, e o modelo deve entender a interação contínua entre mãos, pés, tronco e objetos externos.
Após a conclusão desta rodada de financiamento, a Yuan Ce Wei Lai acelerará a pesquisa e desenvolvimento de modelos fundamentais humanoides de corpo inteiro e planeja implementar modelos fundamentais humanoides de código aberto ainda este ano. Se o modelo fundamental humanoide de código aberto for lançado com sucesso, poderá fornecer uma base de inteligência de corpo inteiro mais universal para empresas de robótica, instituições de pesquisa e desenvolvedores, reduzindo a barreira de entrada para pesquisa e desenvolvimento de algoritmos de robôs humanoides. Atualmente, a indústria de inteligência incorporada ainda carece de um paradigma técnico unificado, e um modelo fundamental de código aberto pode impulsionar mais equipes a desenvolver aplicações e adaptar hardware com base na mesma capacidade fundamental.
A inteligência incorporada está passando da competição de hardware para a competição de cérebro. No passado, a indústria se concentrava mais em se o robô conseguia ficar de pé, andar, agarrar e completar tarefas de demonstração; no próximo estágio, o que realmente determinará o limite da implementação é se o robô possui capacidade de generalização, se pode se adaptar autonomamente a diferentes hardwares, diferentes lares e diferentes tarefas. A Yuan Ce Wei Lai ter obtido uma rodada de financiamento seed de centenas de milhões de yuans indica que o capital está apostando em empresas de modelos subjacentes de inteligência incorporada. Os próximos pontos-chave de observação se concentrarão no tempo de lançamento do primeiro modelo fundamental nativo humanoide, no escopo do código aberto, na construção do sistema de coleta de dados, na capacidade de migração entre diferentes hardwares, e se seu modelo pode formar desempenho verificável em tarefas de lares reais e ambientes abertos.
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