X Square Robot привлекла инвестиции для ускорения разработки универсальных роботов

Китайский разработчик X Square Robot успешно закрыл серию инвестиционных раундов, в результате чего рыночная капитализация компании достигла отметки в 20 млрд юаней (порядка $2 млрд). Привлеченные инвестиции будут направлены на совершенствование технологий «воплощенного» искусственного интеллекта, создание роботизированного оборудования и развитие инфраструктуры для обучения нейросетевых моделей.

Компания, основанная в 2023 году, фокусируется на создании универсальных робототехнических систем, лишенных узкой специализации. В отличие от традиционных промышленных аналогов, такие машины призваны гибко адаптироваться к любым условиям — от жилых пространств и медицинских учреждений до складских комплексов и заводских цехов.

Фундаментом разработок выступает семейство моделей WALL, объединяющее функции компьютерного зрения, лингвистического анализа, принятия решений и управления физическим движением в рамках единой архитектуры. Это решение позволяет роботам точно интерпретировать окружающую обстановку и эффективно решать незнакомые задачи без необходимости предварительной переподготовки.

Важным активом компании является система сбора данных QUANXTA Zero, состоящая из специализированных устройств для телеуправления и фиксации движений оператора. По утверждению разработчиков, данный инструментарий значительно ускоряет формирование обучающих датасетов и повышает их качество благодаря автоматизированным процессам синхронизации и разметки информации.

Параллельно стартап занимается проектированием собственной аппаратной базы: линейки роботов QUANTA X1 Pro и X2, а также высокоточных манипуляторов. Конструкция каждого устройства изначально оптимизирована для бесшовной интеграции с базовыми моделями искусственного интеллекта.

В настоящее время X Square Robot активно тестирует свои решения в полевых условиях. Пилотные проекты, реализуемые в Китае, охватывают широкий спектр задач: от бытового клининга и ассистирования пожилым людям до автоматизации производственных циклов на предприятиях автомобильной промышленности. Полученный опыт позволяет непрерывно обогащать обучающую выборку и оптимизировать алгоритмы.

Как отметил основатель компании Ван Цянь, стратегическая цель проекта заключается в формировании замкнутого цикла, при котором данные из реальной среды постоянно совершенствуют нейросети, а интеллектуальные модели, в свою очередь, расширяют функциональные возможности роботов для решения всё более сложных задач.

Источник: iXBT