I går meddelade Xinghaitu officiellt att det framgångsrikt hade slutfört en ny omgång av serie A -finansiering, med ett totalt finansieringsbelopp på nästan 300 miljoner yuan. Denna finansieringsrunda leddes uteslutande av ANT Group, och ett antal gamla aktieägare som Hillhouse Venture Capital, IDG Capital, Peking Robot Industry Fund, Baidu Venture Capital och Tongge Venture Capital fortsatte att öka sin vikt, vilket visade fullt ut det höga erkännandet av företagets tekniska styrka och tillväxtpotential av kapitalmarknaden och aktieägarna.
Det bör noteras att Xinghaitu på bara ett år framgångsrikt har slutfört fyra finansieringsrundor, med ett kumulativt finansieringsbelopp på nästan 100 miljoner amerikanska dollar och har snabbt blivit en av de bästa förankrade intelligenta startups i Kina.
Det rapporteras att denna runda av medel huvudsakligen kommer att användas för att påskynda forskningen och utvecklingen och verifieringen av den förkroppsliga grundmodellen, ytterligare driver det iterativa uppgraderingen av treenigheten av Xinghaitu -ontologi, intelligens och kommersialisering och bli världens ledande förankrade intelligensföretag.
Xinghaitu grundades i september 2023, grundaren Gao Jiyang föddes 92, och fysiktävlingen skickades till Department of Electronics vid Tsinghua University och studerade sedan under professor RAM på USC Iris Computer Vision Laboratory vid University of South California, avslutade sina doktorandstudier i datorvision i 3 år och gick med Waymo och Momenty.
Samtidigt har företaget två i världsklass förkroppsliga underrättelsesalgoritmforskare och biträdande professorer vid Institute for Interdisciplinary Information Sciences vid Tsinghua University, vilket gör att Xinghaitu har världens mest avancerade tekniska förståelse och innovationskapacitet inom området för uppfattning, rörelse och operation inom området förgripande intelligens.
Kärnteamet i Xinghaitu har också samlat utövare med rik erfarenhet av implementering av innovativa teknikprodukter och massproduktion av autonom körning och kan gemensamt övervinna utmaningarna med förkroppslig underrättelseteknologi med hög svårighet, hög komplexitet och bred disciplinär. Genom att förlita sig på den knappa fullstackens kapacitetskonfiguration för förkroppsligad intelligens och starkt teamutförande fortsätter Xinghaitu också att visa världens ursprungliga störande teknikimplementering och enastående produktleveransprestationer.
Från början av sin etablering har Xinghaitu etablerat en utvecklingsväg som tar de landningsbara agentprodukterna som utgångspunkt och bygger gradvis en realistisk verksamhet sluten slinga och en dataad slinga. Företaget anser fast att nyckelmanifestationen av förkroppslig intelligens ligger i "en hjärnpolymorfism", och hjärnintelligens är nyckelkortspunkten för förverkligandet av förankrad intelligens. Baserat på detta har företaget byggt en förkroppsligad grundmodell (EFM) och en rumslig intelligensmotor (Real2Sim2Real, RSR).
Vid världsrobotkonferensen 2024 avslöjade Xinghaitu för första gången den fulla hjulets dubbelmassa förkroppsligade kropp R1, som är helt autonom och framåtutvecklad från hårdvara till programvara. R1 kan effektivt utföra all-scene, terräng- och all-space-passage och kompletta driftsuppgifter som rörliga lådor, plocka upp delar, öppna och stänga dörrar och trycka på knappar.
At the beginning of January this year, Xinghaitu launched the R1 series of humanoid general-purpose robots, including the data acquisition double-arm mobile platform R1Lite, the full-size humanoid robot R1 and the new generation of humanoid general-purpose robot R1Pro, with a maximum of 26 degrees of freedom for the whole body of the robot, a maximum load of 10kg for both arms, and a price starting at 199, 000 Yuan.
In terms of commercialization, Xinghaitu is committed to building a cutting-edge ecosystem of embodied intelligence around the technological boundaries of intelligence, continuously exploring the application potential in intelligent manufacturing, warehousing and logistics, cross-border e-commerce, and household scenarios, and exploring the fastest landing speed of embodied intelligence scenario applications with clear deployment paths and close upstream and downstream joint samskapande.