Gewu Tongzhi schließt Angel-Runde von fast RMB 100 Millionen ab, um Roboter-Tastsinn aus Video zu rekonstruieren

Das Hangzhouer Embodied-AI-„Gehirn“-Start-up Gewu Tongzhi hat eine Angel-Runde von fast RMB 100 Millionen abgeschlossen, berichtete der Hardware-Desk von 36Kr am 18. Oktober. Peak Investment, Hongfu Assets, Hangzhou Capital, Hangzhou Talent Group, ein ungenannter Provinzfonds für Embodied-AI-Industrie und mehrere ungenannte börsennotierte Unternehmen investierten laut 36Kr; Maple Pledge war der exklusive Private-Equity-Finanzierungsberater.

Die Wette hinter der Runde lautet, dass ein Roboter seinen Tastsinn vor allem aus taktilen Signalen lernen kann, die aus gewöhnlichem Video rekonstruiert werden, und dabei die Handschuh-Erfassung für den Großteil der Daten überspringt. Gewu Tongzhi sagt, sein physikalisches Inversions-Weltmodell leite aus sichtbarer Bewegung verborgene physikalische Informationen wie Kontakt und Kraft für großangelegtes Pretraining ab, eine Route, die das Unternehmen nach eigener Aussage zuerst vorgeschlagen habe. Echtes Kraft- und Tast-Feedback kalibriere es anschließend und ergänze Aktionsdaten um physikalische Labels. Gründer und CEO Cai Jia sagt nur, die rekonstruierten Signale seien voraussichtlich genau genug für Pretraining; reale Vor-Ort-Daten würden sie weiter angleichen. Die erste PoC-Lieferung, die das Unternehmen bis Ende 2026 anstrebt, ist deshalb der Punkt, an dem diese Wette erstmals auf eine Fabrik trifft.

Handschuhe sind der Engpass, den das Unternehmen überspringen will

Cai sagte, Tast-Daten nur mit taktilen Handschuhen zu sammeln sei teuer und langsam, und Handschuhe behinderten die normale Arbeit der Beschäftigten, sodass die Handschuh-Datenmengen sehr begrenzt blieben. Er hat einen Doktortitel der Northwestern Polytechnical University und leitete zuvor das Weltmodell-Grundlagenmodell bei Huaweis Car BU, berichtet 36Kr.

36Kr hält fest, dass taktile Signale üblicherweise nur Dutzende Dimensionen haben, Bilder dagegen Millionen, weshalb beides in einem Modell unterzubringen weiterhin schwer ist.

Cai setzt Fabrikanforderungen zwischen ±0,1 mm und 1-2 mm Genauigkeit, Zykluszeiten von Millisekunden bis Minuten, Erfolgsraten von 90 % bis 99 % und zuverlässigem Lauf von 8 bis 24 Stunden an und sagt, die aktuelle Stufe sei „30 % Modell und 70 % Engineering“.

Peak hat eine strategische Kooperationsvereinbarung unterzeichnet, unter der Gewu Tongzhi auf die Schuhfertigungsanforderung „zweifache Flexibilität plus hohe Präzision“ hinarbeitet — flexible Fertigung, flexible Materialien und Submillimeter-Präzision —, um früh Volumenaufträge zu gewinnen und gemeinsam Einsatz sowie industrielle Validierung voranzutreiben. Gewu Tongzhi führt gemeinsame Innovations-PoCs mit Kunden in Textil und Bekleidung, optischen Modulen und Autoteilen und erwartet, die erste PoC-Lieferung bis Ende 2026 abzuschließen; Schuhe gehören nicht zu den von 36Kr genannten PoC-Branchen. Auf welcher dieser Linien wird der rekonstruierte Tastsinn sich zuerst beweisen?