🤖 #Разработка
🤖 #Разработка Универсальный мозг для роботов: семантическая модель мира и обучение по Тьюрингу Китайский стартап Fangqi Technology, специализирующийся на разработке универсального «мозга» для роботов с воплощённым интеллектом, закрыл ангельский раунд на сумму в десятки миллионов юаней. Инвесторами выступили Tsinghua Ventures и другие профильные фонды. Собранные средства пойдут на развитие ключевой технологии — семантической модели мира. Она объединяет зрительные данные, язык и физическое состояние в единое трёхмерное семантическое пространство. Робот перестаёт просто распознавать объекты — он начинает понимать сцену, прогнозировать последствия действий и принимать самостоятельные решения. Второй столп подхода — «тьюринговая парадигма обучения». Вместо тупого копирования движений из телеметрии робот проходит четыре этапа: курсы, задачи, практику и рефлексию. Так он учится не только «как», но и «почему», накапливая навыки, которые можно переносить между разными моделями роботов. Основатель и CEO Ван Синьчжоу — выпускник Tsinghua, команда объединяет экспертов по VLA-алгоритмам, облачным системам и коммерциализации. Технология уже проверена в коммерческой уборке: Fangqi заняла 2-е место на Stanford BEHAVIOR 2026, заключила партнёрства с UDI Robot и Jiangsu Longhuan. Ближайшая цель — отточить решение на «стереоуборке» как стартовом полигоне, а затем масштабировать на другие сервисные сценарии. Долгосрочно компания хочет стать инфраструктурой обучаемого мозга для любых роботов — от уборщиков до манипуляторов. Если модель сработает, отрасль получит эффективный способ тиражирования навыков без гигантских массивов реальных данных. #УчиДрон
Канал в каталоге Максиметера
2 224 подписчиков · IT и технологии