RoboScience sammelt Serie A2 im dreistelligen Millionen-Yuan-Bereich ein und wirbt mit Trainingsdaten für 0,05 Yuan pro Datensatz
Das chinesische Embodied-AI-Start-up RoboScience hat eine Serie A2 über mehrere hundert Millionen Yuan abgeschlossen, seine fünfte Runde, mitgeführt von einem Shanghaier Halbleiterfonds und mit 360 unter den Investoren. Es setzt auf billige Daten aus Simulation und Video; Pilotprojekte im Handel werden das prüfen.
RoboScience hat eine Serie A2 über mehrere hundert Millionen Yuan abgeschlossen, teilte das chinesische Embodied-AI-Start-up am 2. November Pekinger Zeit mit. Hupo Capital, Hongruida Investment und Shanghai Semiconductor Industry Investment führten die Runde gemeinsam; 360 Strategic Investment, Shuang Capital, Jinding Capital und mehrere Plattformen börsennotierter Unternehmen beteiligten sich. Es ist laut AI Tech Review die fünfte Finanzierungsrunde des Unternehmens.
RoboScience verkauft eher billige Daten als einen Roboter. CEO Tian Ye sagte PEdaily, seine Kombination aus Simulation und Video drücke die Kosten eines Trainingsdatensatzes auf 0,05 Yuan, ein Zwanzigstel bis ein Zweihundertstel herkömmlicher Verfahren. Die Video-Trainingsdaten seien von Anfang 2026 bis Oktober von 1 Million auf 4 Millionen gewachsen. Das ist die Gegenwette zu GenRobot, das am selben Tag seine Serie A+ meldete und mit tragbaren Geräten echte Menschen bei der Arbeit aufzeichnet.
RoboScience kombiniert den Physiksimulator RoboMirage mit Visics, einem Modell, das vorhersagt, wie sich Objekte in 3D bewegen, und diese Bahnen in Befehle für jeden Roboterkörper übersetzt; im August brachte es REX G1 heraus, einen Humanoiden auf Rädern. JD.com führte im Juli 2025 die Angel-Runde an; hinter Shuang Capital steht die Hongkonger Familie Lee Kum Kee. Das Geld fließt in die Weiterentwicklung des Modells und in Machbarkeitstests in Logistik, Handel und Industrie.
Partnerschaften mit Industrieunternehmen sollen bald bekannt gegeben werden, sagte Tian. An diesen Namen wirst du sehen, was die 0,05 Yuan wert sind.
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