Lang Xianpeng über die Neuschaffung von 'Massengefertigtem intelligentem Fahren im Millionenmaßstab' durch Robotik-Unternehmertum
Lang Xianpeng, eine Schlüsselfigur hinter dem autonomen Fahren von Li Auto von 0 auf 1 und der Massenproduktion von 1,5 Millionen Fahrzeugen, hat gemeinsam mit Ren Geng von Huawei das Unternehmen Kunlun Xing gegründet. Das Embodied-AI-Startup sammelte innerhalb von drei Monaten Milliarden an Finanzierung ein und erreichte Einhorn-Status. In einem Interview betont Lang, dass der Kern der verkörperten Intelligenz 'Verstehen' statt Nachahmung ist, und der ultimative Wettbewerb in Massenproduktion und Selbstversorgung liegt. Er diskutiert ihren technischen Ansatz, basierend auf einem physisch-kausalen Weltmodell und 'Datenkompilierung', und skizziert ihren Geschäftsweg von B2B zu B2C.
Lang Xianpeng, der die Entwicklung des autonomen Fahrens bei Li Auto von der Idee bis zur Serienproduktion in 1,5 Millionen Fahrzeugen geleitet hat, hat das Unternehmen verlassen, um gemeinsam mit Ren Geng von Huawei das Unternehmen Kunlun Xing zu gründen. Das Unternehmen, das sich auf Robotik mit verkörperter Intelligenz konzentriert, sammelte innerhalb von drei Monaten Milliarden an Finanzmitteln und wurde zum Einhorn. In einem Interview betonte Lang, dass der Schlüssel zur verkörperten Intelligenz das Verstehen sei, nicht das Nachahmen, und dass der ultimative Test der Branche die Massenproduktion und Selbstversorgung sei. Er verglich den aktuellen Zustand mit dem autonomen Fahren in den Jahren 2015-2016. Er erläuterte ihren technischen Ansatz: ein physikalisch-kausales Weltmodell und "Datenkompilierung", um Trainingsdaten mit physikalischen Eigenschaften anzureichern. Sie wählten einen Full-Stack-Ansatz und entwickelten Schlüsselkomponenten wie Gelenke und Motoren selbst. Ihre Geschäftsstrategie beginnt mit B2B-Anwendungen und zielt letztendlich auf den B2C-Bereich für den Heimgebrauch ab. Lang zog Parallelen zu seiner Erfahrung bei Li Auto und betonte datengetriebene Ansätze sowie Paradigmenwechsel von HD-Karten hin zu End-to-End und VLA. Er hob auch die Bedeutung der Technik neben den Modellen hervor und beschrieb ihre Architektur "ein Gehirn, mehrere Formen", die physikalische Gesetze lernt, die inhärent verallgemeinerbar sind.
Quelle: QbitAI 量子位 —
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