52495 高通用性具身智能技術(shù)研發(fā)商跨維智能完成數(shù)億元A1和A2輪融資

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高通用性具身智能技術(shù)研發(fā)商跨維智能完成數(shù)億元A1和A2輪融資
8小時前
成都科創(chuàng)投、洪泰基金領(lǐng)投,天鷹資本、四川院士基金、南山戰(zhàn)新投、一村資本、探元創(chuàng)投等跟投,老股東聯(lián)想創(chuàng)投等持續(xù)加碼。
本文來自于微信公眾號“獵云網(wǎng)”(ID:ilieyun),作者:王非,投融界經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

近日,高通用性具身智能技術(shù)研發(fā)商跨維智能完成數(shù)億元A1和A2輪融資,成都科創(chuàng)投、洪泰基金領(lǐng)投,天鷹資本、四川院士基金、南山戰(zhàn)新投、一村資本、探元創(chuàng)投等跟投,老股東聯(lián)想創(chuàng)投等持續(xù)加碼。

跨維智能創(chuàng)始人賈奎教授表示:“跨維智能將進一步加大在技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品創(chuàng)新方面的投入,在技術(shù)研發(fā)方面,公司基于Engine-driven Sim2Real VLA的創(chuàng)新范式,重點打造引擎驅(qū)動的具身智能模型底座,持續(xù)優(yōu)化 Sim2Real 技術(shù)體系,提升模型的通用性與泛化能力,為具身智能的發(fā)展提供更強大的技術(shù)支撐。同時,跨維智能將加速 X-Wiz 具身大腦的迭代升級,拓展其在多機器人協(xié)作、復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行等方面的應(yīng)用能力。在產(chǎn)品端,公司將基于現(xiàn)有DexForce W1等人形機器人產(chǎn)品,不斷拓展應(yīng)用場景,豐富產(chǎn)品陣列,推出更多滿足行業(yè)需求的解決方案。通過持續(xù)創(chuàng)新與迭代,跨維智能朝著實現(xiàn)通用具身智能和通用物理世界智能的目標堅實邁進?!?/span>

跨維(深圳)智能數(shù)字科技有限公司成立于2021年6月,創(chuàng)始人賈奎是香港中文大學(深圳)數(shù)據(jù)科學學院教授,曾先后于中科院深圳先進技術(shù)研究院、香港中文大學、UIUC下屬新加坡高等研究院從事研究工作,主要研究領(lǐng)域是機器學習與計算機視覺??缇S智能的雛形,正來自他在華南理工大學牽頭成立的“幾何感知與智能實驗室”。公司核心團隊匯聚了來自人工智能/大模型、機器人、傳感器、物理引擎等領(lǐng)域的頂尖專家,擁有深厚的技術(shù)積累與豐富的行業(yè)經(jīng)驗。

作為一家以Sim2Real為核心,研發(fā)高通用性具身智能技術(shù)的國家高新技術(shù)企業(yè),跨維智能憑借在3D生成式AI、多模態(tài)大模型及三維成像方面的長期技術(shù)積累,打造了軟硬一體的產(chǎn)品矩陣,包含DexVerse?具身智能引擎、基于3D VLA(3D Vision Language Action)大模型的成像感知套件等產(chǎn)品,率先實現(xiàn)了具身智能核心技術(shù)的規(guī)?;虡I(yè)落地。

在商業(yè)化落地方面,跨維智能圍繞“具身大腦超級工作臺”的思路,逐步打穿包括AnyPick、AnyPlace、AnyInsert、AnyScrew等在內(nèi)的多個垂直技能,在汽車零部件、新能源、3C電子、航空航天、物流、家電、化工、醫(yī)療、教育等50+細分行業(yè)實現(xiàn)通用級別落地,覆蓋頭部車廠、新能源電池廠商、新銳潮玩、果鏈廠商、化工巨頭、航天集團等知名終端客戶。

聯(lián)想創(chuàng)投史晨星提到,在產(chǎn)業(yè)落地上,在其他家爭相發(fā)Demo的時候,跨維已經(jīng)累計開發(fā)完成上百家客戶,落地數(shù)十個場景,年營收達到億元級,是具身智能工業(yè)場景落地第一名。

值得一提的是,今年6月,跨維智能剛剛發(fā)布最新研究成果:GAT-Grasp。它教會了機器人一種全新的、超越語言的溝通方式,即直接看懂人類的手勢,從而精確理解并執(zhí)行復(fù)雜的抓取任務(wù)。

高通用性具身智能技術(shù)研發(fā)商跨維智能完成數(shù)億元A1和A2輪融資

來源:跨維智能

據(jù)介紹,GAT-Grasp的巧妙之處,在于它將人類的意圖分解為兩個簡單直觀的動作:

1. “指哪” (Pointing Gesture):用戶首先用手指指向目標物體,就像在說“看那里”。這個動作能幫助機器人瞬間鎖定大致的操作范圍,排除環(huán)境干擾。

2. “怎么抓” (Grasp Gesture):接著,用戶做出一個模仿任務(wù)的抓取手勢,比如一個“握住茶杯把手”或“捏起一支筆”的動作。這個手勢蘊含了極其豐富的幾何與功能信息,精確地告訴了機器人“抓哪里”和“用什么姿態(tài)抓”。

這種“指向+抓取”的雙重引導(dǎo),將人類腦海中復(fù)雜的空間意圖,以一種機器人能直接“看到”和“理解”的方式進行了傳遞,遠比任何語言描述都來得更直接、更精確。

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