Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
DigiNews

Компания Simplexity Robotics привлекла 2 миллиарда юаней всего за полгода, став самым быстрым «единорогом» в сфере Embodied AI

Китайский стартап в сфере воплощенного ИИ Simplexity Robotics привлек $280 млн менее чем за полгода, став самым быстрым «единорогом» в секторе при поддержке Tencent и Alibaba. — pandaily.com Китайский стартап в области воплощенного интеллекта Simplexity Robotics завершил пять раундов финансирования менее чем за шесть месяцев с момента основания, привлекая в общей сложности 2 миллиарда юаней (около 280 миллионов долларов США) и став самым молодым «единорогом» в секторе воплощенного ИИ (embodied AI). Среди инвесторов компании теперь ведущие фирмы венчурного капитала, такие как Yuanjing Capital, BlueRun Ventures, Sequoia China, Legend Capital, CAS Star и Gaorong Ventures, а также крупные стратегические инвесторы Tencent и Alibaba Group. Последний раунд сопровождала компания Lighthouse Capital. Примечательно, что одновременное участие Tencent и Alibaba в одном раунде финансирования является редкостью в сфере воплощенного ИИ. Большинство ранних инвесторов — включая Tencent, Sequoia China, B

Китайский стартап в сфере воплощенного ИИ Simplexity Robotics привлек $280 млн менее чем за полгода, став самым быстрым «единорогом» в секторе при поддержке Tencent и Alibaba. — pandaily.com

Китайский стартап в области воплощенного интеллекта Simplexity Robotics завершил пять раундов финансирования менее чем за шесть месяцев с момента основания, привлекая в общей сложности 2 миллиарда юаней (около 280 миллионов долларов США) и став самым молодым «единорогом» в секторе воплощенного ИИ (embodied AI).

Среди инвесторов компании теперь ведущие фирмы венчурного капитала, такие как Yuanjing Capital, BlueRun Ventures, Sequoia China, Legend Capital, CAS Star и Gaorong Ventures, а также крупные стратегические инвесторы Tencent и Alibaba Group. Последний раунд сопровождала компания Lighthouse Capital.

Примечательно, что одновременное участие Tencent и Alibaba в одном раунде финансирования является редкостью в сфере воплощенного ИИ. Большинство ранних инвесторов — включая Tencent, Sequoia China, BlueRun Ventures и Legend Capital — продолжали увеличивать свои доли в течение нескольких раундов с момента первоначальных инвестиций.

Основанная в июле 2025 года, Simplexity Robotics сосредоточена на разработке высокоценных продуктов воплощенного ИИ, построенных на основе унифицированной архитектуры с высокой пропускной способностью, эффективных контурах обратной связи данных и высоконадежном роботизированном оборудовании. Цель компании — предоставление роботизированных решений для реальных сценариев и продвижение будущего производительности труда человека.

Менее известно, что компания демонстрирует быстрые темпы раннего развития: с момента прихода первого сотрудника до дебюта первого самостоятельно разработанного прототипа робота прошло менее 45 дней.

Компания придерживается стратегии полного цикла собственных НИОКР, разрабатывая как аппаратное, так и программное обеспечение внутри компании. Ее технический каркас основан на архитектуре, которую она называет «Четыре О» (Four O’s): One Model (Одна Модель), On Device (На Устройстве), One Body (Одно Тело), One Hour (Один Час). Эта архитектура призвана создать оптимизированную и эффективную роботизированную систему, в которой модели определяют тело робота, а программное обеспечение — возможности аппаратного обеспечения.

В основе системы лежит унифицированная модель мира и архитектура VLA (Vision-Language-Action — Зрение-Язык-Действие), построенная на едином фреймворке Transformer. Такой подход совместно моделирует языковую логику, визуальную семантику, 3D-пространственные структуры и состояние робота, обеспечивая унифицированное рассуждение, понимание и прогнозирование, одновременно сокращая ручное проектирование и повышая эффективность масштабирования.

Simplexity Robotics представила несколько ключевых технологий:

  1. Базовая модель LaST₀
    LaST₀ интегрирует понимание и прогнозирование физической среды базовой моделью мира с возможностями «быстрого и медленного мышления» VLA, что значительно улучшает способность роботов рассуждать о динамических физических средах и позволяет им мыслить в процессе действия в реальном времени.
  2. Модель задач с долгосрочной перспективой ManualVLA
    Основанная на базовой модели LaST₀, ManualVLA фокусируется на том, чтобы роботы могли понимать и выполнять сложные задачи с долгосрочной перспективой. Начиная с целевого результата, модель может автоматически генерировать мультимодальное «руководство по эксплуатации», подобно тому, как люди планируют задачи, позволяя роботам обдумывать задачи перед выполнением. Научная статья принята к публикации на CVPR 2026.
  3. Фреймворк обучения с подкреплением в реальном мире TwinRL
    После того как роботы приобретают способности к рассуждению и выполнению, задача состоит в непрерывном совершенствовании в реальных условиях. TwinRL использует симуляции цифровых двойников для расширения пространства исследования при обучении с подкреплением с использованием реальных роботов. В ряде задач роботы могут достигать 100% показателей успеха в настольной среде менее чем за 20 минут, демонстрируя быстрое обучение в реальных условиях.

В настоящее время Simplexity Robotics создала стратегическое присутствие в трех городах — Пекине, Шанхае и Сучжоу, наладила работу совместных лабораторий с ведущими университетами и открыла глобальный инновационный центр в Сучжоу.

Компания продолжает совершенствовать свои модели ИИ, одновременно преобразуя их в коммерческие продукты. Она уже разработала два поколения роботизированных платформ, нацеленных как на корпоративный, так и на потребительский рынки, инициировала мелкосерийное производство и приступила к всесторонней проверке концепции (PoC).

Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.

Автор – Pandaily

Оригинал статьи