es.wedoany.com Noticia: La empresa china de cerebro general para cuerpos completos incorporados, YuanCe Future (Archon Robotics), completó recientemente una ronda de financiación semilla de cientos de millones de yuanes, con inversores que incluyen ZhenFund, Gaorong Capital, IDG Capital, 5Y Capital, así como el fondo conjunto de Gobi Partners y la Universidad de Hong Kong, MiraclePlus, y Shanghai Chuangzhi College. LightCap actuó como asesor financiero exclusivo en esta ronda. Los fondos se utilizarán principalmente para la investigación y desarrollo del modelo base humanoide de cuerpo completo, la recopilación de datos multimodales de movimiento corporal completo, la expansión del equipo de talento, y la construcción de centros de I+D en múltiples ubicaciones y un ecosistema de cooperación industrial, acelerando la implementación este año de un modelo base humanoide de código abierto.
YuanCe Future fue fundada en abril de 2026, con su sede de I+D ubicada en la Zona de Desarrollo de Caohejing, Distrito de Xuhui, Shanghái, China. La empresa se centra en modelos base humanoides de cuerpo completo de uso general, con el objetivo de construir capacidades de inteligencia corporal completa para robots humanoides. A diferencia de las rutas de inteligencia incorporada que solo se centran en el aprendizaje de tareas con brazos robóticos, pinzas o chasis con ruedas, YuanCe Future pone énfasis en el movimiento, el equilibrio, la transferencia de fuerza del torso, la colaboración bimanual y la coordinación multiarticular del cuerpo humanoide completo, con el objetivo de dotar a los robots humanoides de capacidades de movimiento y manipulación corporal completa más cercanas a las humanas.
El punto central de esta ronda de financiación no solo es el monto, que alcanza cientos de millones de yuanes, sino también la sólida composición de los inversores. Instituciones como ZhenFund, Gaorong Capital, IDG Capital y 5Y Capital han seguido de cerca durante mucho tiempo las startups de inteligencia artificial, robótica y modelos base; la participación del fondo conjunto de Gobi Partners y la Universidad de Hong Kong, así como de Shanghai Chuangzhi College, también otorga a YuanCe Future un trasfondo más sólido en la transferencia de investigación académica universitaria y plataformas de innovación regional. Para una empresa de inteligencia incorporada recién establecida, obtener el apoyo de múltiples instituciones líderes en la ronda semilla indica que el capital está trasladando el foco de la competencia en inteligencia incorporada del hardware del robot a los "modelos base de robots" y al "cerebro incorporado".
La ruta técnica de YuanCe Future enfatiza la "inteligencia corporal completa". Actualmente, la mayoría de los datos de entrenamiento de inteligencia incorporada se concentran en escenarios como operaciones de escritorio, videos en primera persona, agarre con un solo brazo y acciones de pinzas. Estos datos pueden ayudar a los robots a completar agarres en puntos fijos, organización de escritorios y operaciones simples, pero difícilmente cubren las coordinaciones corporales más complejas en entornos domésticos reales o abiertos. Cuando los humanos realizan acciones como abrir una puerta, levantar objetos pesados, agacharse para recoger algo o girar el cuerpo para pasar por un espacio estrecho, lo verdaderamente crucial no es solo la trayectoria de la mano, sino la transferencia del centro de gravedad, el ángulo del torso, el soporte de las extremidades inferiores y la transmisión de fuerza de todo el cuerpo.
Esta es también la razón por la que YuanCe Future eligió el modelo base humanoide de cuerpo completo. Si un robot humanoide solo imita la trayectoria del efector final, puede funcionar bien en tareas simples, pero tendrá dificultades para manejar cambios en el peso de los objetos, variaciones en la disposición espacial y cadenas de tareas continuas. El modelo base humanoide de cuerpo completo necesita aprender la lógica de la interacción entre la postura corporal completa humana y el entorno, integrando las extremidades, el torso, el centro de gravedad y las fuerzas de contacto en el entrenamiento del modelo. Solo así el robot podrá comprender en entornos reales "cómo pararse, cómo transferir fuerza, cómo mantener el equilibrio y cómo operar".
La recopilación de datos multimodales de movimiento corporal completo será un área importante de inversión de los fondos de esta ronda. Los datos de cuerpo completo son diferentes de los datos de video ordinarios; requieren registrar múltiples señales dimensionales como la postura humana, los movimientos de las manos, el desplazamiento de los pies, los cambios en el centro de gravedad, la retroalimentación táctil, la información del entorno y los objetivos de la tarea. El costo de recopilación es más alto, la dificultad de anotación es mayor, pero el valor de los datos también es más significativo. Un dato de movimiento corporal completo que incluya el desplazamiento del centro de gravedad y los cambios en el ángulo del torso puede ayudar más al robot a comprender el mundo físico que una gran cantidad de datos de escritorio que solo registran trayectorias de la mano.
YuanCe Future también planea construir un ciclo cerrado de "recopilación-entrenamiento-retroalimentación". El entrenamiento de modelos incorporados no es un proceso que se complete de una vez; a medida que mejora la capacidad del modelo, este ayudará al equipo a determinar qué datos son más valiosos, qué tareas aún fallan y qué patrones de movimiento necesitan recopilación adicional. A medida que los datos cubren más escenarios, la comprensión del modelo sobre el movimiento corporal completo y la interacción física también se fortalecerá gradualmente. Este tipo de volante de datos es clave para que las empresas de inteligencia incorporada construyan barreras a largo plazo.
El trasfondo del equipo de la empresa también es una razón importante por la que esta ronda de financiación ha atraído atención. El fundador de YuanCe Future, el Dr. Li Hongyang, es actualmente profesor asistente en la Universidad de Hong Kong, subdirector de la Facultad de Ciencias de la Computación y Datos, y mentor de Shanghai Chuangzhi College. Anteriormente lideró el proyecto de conducción autónoma de extremo a extremo UniAD. El cofundador y CEO, el Dr. Li Tianyu, es uno de los primeros graduados de Shanghai Chuangzhi College y doctor por la Universidad de Fudan. Participó en el desarrollo del plan del motor mundial del sistema de conducción autónoma de producción en masa ADS 4.0 de Huawei. El cofundador y responsable de IA, el Dr. Chen Li, es el primer autor del artículo de UniAD. Los miembros del equipo provienen de universidades y equipos de investigación como la Universidad de Hong Kong, la Universidad de Tsinghua, la Universidad Jiao Tong de Shanghái, la Universidad de Fudan y la Universidad de Zhejiang, y poseen experiencia interdisciplinaria en conducción autónoma, robótica y modelos grandes.
Existen similitudes en los métodos subyacentes entre la conducción autónoma y la inteligencia incorporada. La conducción autónoma debe resolver el ciclo cerrado de percepción, predicción, planificación y control; los robots incorporados también necesitan comprender el entorno, predecir las consecuencias de las acciones, planificar la ruta de la tarea y controlar la ejecución del cuerpo. El equipo de YuanCe Future, al aplicar su experiencia en modelos de extremo a extremo y modelos mundiales de conducción autónoma a los robots humanoides, ayuda a transferir la experiencia en ingeniería de sistemas complejos a la inteligencia incorporada. La diferencia radica en que los robots humanoides necesitan manejar movimientos corporales más complejos y contacto físico real, y el modelo debe comprender la interacción continua entre manos, pies, torso y objetos externos.
Tras completar esta ronda de financiación, YuanCe Future acelerará la investigación y el desarrollo del modelo base humanoide de cuerpo completo y planea implementar un modelo base humanoide de código abierto este año. Si el modelo base humanoide de código abierto se lanza con éxito, podría proporcionar una base de inteligencia corporal completa más universal para empresas de robótica, instituciones de investigación y desarrolladores, reduciendo el umbral de investigación y desarrollo de algoritmos para robots humanoides. Actualmente, la industria de la inteligencia incorporada aún carece de un paradigma técnico unificado, y un modelo base de código abierto podría impulsar a más equipos a desarrollar aplicaciones y adaptar hardware sobre la misma capacidad básica.
La inteligencia incorporada está pasando de la competencia por el hardware a la competencia por el cerebro. En el pasado, la industria se centraba más en si el robot podía mantenerse firme, caminar, agarrar y completar tareas de demostración; en la siguiente etapa, lo que realmente determinará el límite de la implementación es si el robot posee capacidad de generalización, si puede adaptarse de forma autónoma a diferentes cuerpos, diferentes hogares y diferentes tareas. La obtención de una ronda de financiación semilla de cientos de millones de yuanes por parte de YuanCe Future indica que el capital está apostando por empresas de modelos subyacentes de inteligencia incorporada. Los puntos clave a seguir serán el momento de lanzamiento del primer modelo base nativo humanoide, el alcance del código abierto, la construcción del sistema de recopilación de datos, la capacidad de transferencia entre diferentes cuerpos, y si su modelo puede demostrar un rendimiento verificable en tareas de entornos domésticos reales y abiertos.
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