Cainiao:n entinen teknologiajohtaja Li Qiang käynnistää Physical AI -alustan, kerää yli 100 miljoonan juanin siemenrahoituksen Yunqi Capitalilta ja SenseTime'lta

Physical AI-alustayritys Quantum Dynamics on saanut päätökseen yli 100 miljoonan juanin siemenrahoituskierroksen, jota johtivat Yunqi Capital ja SenseTime. MultiDimension Capital osallistui projektin hautomiseen ja tiimin kokoamiseen. Cainiao Groupin sekä Alibaba International Digital Commercen entisen teknologiajohtajan Li Qiangin ensimmäisellä vuosipuoliskolla 2026 perustama yritys keskittyy AI:n syvään integrointiin fyysiseen maailmaan ja kehittää monissa skenaarioissa uudelleenkäytettävää yleisälykkään järjestelmän teknologiaa. Li Qiang, joka vietti 17 vuotta Alibaba Groupissa, tuo mukanaan laajan kokemuksen logistiikan kaupallistamisesta, AI-teknologiasta ja globaalista liiketoiminnasta. Yrityksen strategiana on ensin ottaa robotit käyttöön logistiikkavarastoissa keräämään yksinoikeudellista reaalimaailman dataa ja käyttää sitten tätä dataa jalostaakseen taustalla olevaa maailma-toiminta-malliaan, joka mallintaa yhdessä näköä, toimintaa, kehon tilaa ja tuntoaistisignaaleja. Quantum Dynamics on rakentanut datan suljetun silmukan järjestelmän, joka automaattisesti tunnistaa ja kerää korkean arvon datasegmenttejä, mukaan lukien ihmisen väliintuloskenaariot ja lähes vikatilat, malliensa kouluttamiseen. Yritys suunnittelee kohdistavansa toimintansa vuonna 2026 ensin B2C- ja pienten sekä keskisuurten B-verkkokauppavarastojen logistiikkaan keskittyen täydennykseen, keräilyyn ja pakkaamiseen, ja laajentavansa vuonna 2027 monimutkaisiin kuriiriverkostoihin, pitkän aikavälin polun suunnaten kohti teollisuutta, vähittäiskauppaa, terveydenhuoltoa, kaupallisia palveluita ja kotipalveluita. Sijoituksen taustalla olivat Yunqi Capital ja SenseTime, jotka huomauttivat pragmaattisuudesta aloittaa logistiikasta validointikenttänä. Quantum Dynamics pyrkii rakentamaan jatkuvasti kehittyvän ruumiillistetun älykkyyden järjestelmäklusterin, joka käyttää off-line-vahvistusoppimista, preferenssioptimoinnin ja simulaatioharjoittelua parantaakseen suorituskykyä koko laivaston osalta.