es.wedoany.com Noticia: 6 de junio: Yuanli Lingji completó recientemente la fusión con la empresa de robótica logística Atomix mediante adquisición de acciones, y al mismo tiempo cerró una nueva ronda de financiamiento estratégico. Los inversores de esta ronda incluyen a Zhipu, Stepfun, SenseTime, Alibaba, así como a los capitales industriales Huaqin y SAIC Hengxu. Tras la fusión, la compañía se centrará en formar una arquitectura integral más completa en torno a modelos grandes de inteligencia física, infraestructura robótica, plataformas de hardware y escenarios de aplicación logística.
El valor central de esta fusión radica en integrar dentro de una misma empresa las "capacidades de modelos físicos" y los "datos reales de escenarios logísticos". La mayor diferencia entre la inteligencia física y los modelos grandes de software puro es que el modelo debe completar percepción, planificación, control y ejecución en el mundo físico; los datos de entrenamiento no pueden provenir solo de texto, imágenes o videos, sino que también requieren datos de dispositivos reales, tareas reales y procesos operativos reales. Los escenarios logísticos tienen características de alta frecuencia, estandarización, cuantificabilidad y escalabilidad. La clasificación en almacenes, el transporte, la selección, la planificación de rutas, la programación de estanterías y la colaboración multirobot generan continuamente datos relacionados con movimientos robóticos, cambios ambientales, tasas de finalización de tareas y manejo de anomalías. Atomix ha acumulado previamente en el campo de la robótica logística una red de almacenamiento flexible que cubre más de 20 países y casi un centenar de marcas, con clientes como Uniqlo, Coca-Cola y Mixue Bingcheng, manejando un envío diario de más de 600,000 artículos. Para Yuanli Lingji, estos datos operativos reales y escenarios de clientes pueden proporcionar combustible clave para que el modelo grande físico pase del entrenamiento en laboratorio a un ciclo industrial cerrado.
Tang Wenbin, fundador y CEO de Yuanli Lingji, afirmó que el escalado de los modelos grandes físicos debe pasar de la recolección artificial a escenarios industriales reales, y los datos logísticos masivos acumulados por Atomix son el combustible clave para impulsar el volante.
El principal cuello de botella que enfrenta actualmente la industria de la inteligencia física ha pasado de "si hay un robot" a "si el robot puede ejecutar tareas de manera confiable en escenarios complejos". La cadena de suministro de hardware se está volviendo gradualmente madura, con una disponibilidad creciente de brazos robóticos, bases móviles, sensores, controladores y efectores finales. Sin embargo, lo que realmente dota a los robots de capacidad de generalización y transferencia es cómo el modelo entiende escenarios, descompone tareas, se adapta a diferentes dispositivos y aprende continuamente en entornos reales. Yuanli Lingji lanzó anteriormente el modelo grande físico nativo DM0, el marco de código abierto para robots generales Dexbotic, y cofundó con HuggingFace la plataforma de evaluación de robots reales RoboChallenge; Atomix aporta robots logísticos, automatización de almacenes flexibles y una red de clientes comerciales. Tras la integración, Yuanli Lingji puede conectar el entrenamiento de modelos, el software y hardware robótico, la plataforma de evaluación y las operaciones reales de almacenamiento en una cadena, permitiendo que el modelo no solo se quede en demostraciones e investigaciones, sino que sea directamente validado por operaciones logísticas de alta frecuencia. Información pública muestra que Yuanli Lingji planea lanzar el 15 de junio un sistema de clasificación logística de tres niveles basado en DM0 que admite operaciones mixtas de múltiples robots, y planea lanzar en julio el nuevo modelo grande DM0.5, el primer robot general y una nueva infraestructura de aplicaciones. Si estos productos pueden implementarse, Yuanli Lingji tendrá la oportunidad de pasar de ser una empresa de modelos de inteligencia física a una plataforma robótica con capacidad de entrega en escenarios.
La estructura de los inversores en esta ronda de financiamiento también merece atención. La entrada simultánea de empresas de modelos grandes e IA como Zhipu, Stepfun, SenseTime y Alibaba indica que la inteligencia física se está convirtiendo en una dirección importante para que las empresas de modelos pasen de la competencia de tokens a la competencia de acciones. Los modelos grandes de software resuelven la comprensión de información, la generación de contenido y la planificación de tareas, mientras que los modelos físicos necesitan conectar además la ejecución mecánica, el entorno físico y los procesos industriales. Los escenarios logísticos, debido a su alta densidad de datos, valor comercial claro y ROI relativamente fácil de evaluar, se están convirtiendo en una pista importante para la validación a gran escala de la inteligencia física. La participación de los capitales industriales Huaqin y SAIC Hengxu también significa que la inteligencia física no solo atrae la atención de las empresas de modelos, sino que también forma vínculos más estrechos con la fabricación inteligente, la cadena de suministro, la industria automotriz y la capacidad de ingeniería de hardware. Para los inversores, la estructura de "modelo + hardware + escenario + datos" formada tras la fusión de Yuanli Lingji y Atomix está más cerca de un ciclo comercial cerrado sostenible que simplemente apostar por un solo robot o un solo algoritmo de modelo.
Los desafíos clave posteriores para Yuanli Lingji se centrarán en la eficiencia de la integración posterior a la fusión, la replicación a escala de escenarios logísticos, la estabilidad del sistema robótico y la capacidad de generalización del modelo físico. La red de almacenes y los recursos de clientes que aporta Atomix pueden proporcionar una entrada comercial real, pero para que el sistema robótico funcione de manera estable en diferentes almacenes, diferentes productos, diferentes ritmos operativos y diferentes entornos de colaboración humano-robot, aún se requiere una verificación de ingeniería a largo plazo. Si esta fusión puede impulsar un ciclo positivo entre las capacidades del modelo y los datos logísticos, Yuanli Lingji tiene la oportunidad de convertirse en una muestra importante en China de cómo la inteligencia física pasa de la demostración técnica a la implementación industrial.
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