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投资圈（ID：pedaily）领投 5月14日消息，近日，通用具身智能科技研发公司“耀明智能”完成战略轮融资，由联想创投< titlesplit >投资圈（ID：pedaily）领投。
耀明智能”完成联想创投领投的战略轮融资。
融资资金将主要用于产品研发、团队扩充和市场拓展。
跨维智智能科技成立于2019年6月，是一家以Sim2Real为核心开发高通用性具身智能技术的国家高新技术企业。
耀明智智能凭借在3D生成式AI、多模态大模型、三维成像等方面长期的技术积累，打造了基于Sim2Real的软硬件一体化产品矩阵，并实现了多个场景的商业化。
这是一项体现智能的大规模业务。
一位脚踏实地的领导者。
01 通用具身智能的发展与实现路径 联想集团副总裁高层、联想创投集团总裁贺志强 简介：具身智能作为人工智能与物理世界交互的载体，具有高度通用性和通用化的核心特征。
传统机器人是针对单一或固定任务而设计的，通用性差，难以完成复杂或未知的任务，需要大量的编程和示教，部署复杂，时间成本高。
具身智能具有很强的通用性，可以在各种场景下完成复杂的任务。
作为联想集团旗下的全球科技产业基金，联想创投已在人工智能机器人领域进行投资十年。
这不仅基于其对实体智能的信念，也基于其作为联想CVC和技术瞭望塔的定位和使命。
此次投资跨维智智能，也是联想创投长期看好跨维智智能选择的实体智能路径及其在商业化领域领先地位的体现。
具身智能宏观上包括“具身”与“智能”的结合。
智能服务于不同具体形式的机器人/物理代理。
这些体现形式可以包括主要应用于非结构化场景（如商业、家庭等）的仿人机器人、仿人上肢、灵巧的双手，甚至应用于各种半结构化场景（如工业、物流等）等。
.）传统形式的机械臂/协作臂和特种机器人，以及更广泛的无人车、无人机等。
跨维志认为，后者应该是当前体现智能技术发展和落地的重点考虑因素。
为了服务于不同形式的物理主体，智能技术本身也应该不同于目前为人类服务的大模型技术（例如ChatGPT、Sora等，服务于知识搜索和共享、内容创作等）。
）。
跨维智智能创始人贾奎认为，随着操作对象、环境和任务的复杂性逐渐增加，通用具身智能将经历从L1到L5的五个阶段。
从处理半结构化场景和特定机器人形态的特定任务，到逐步升级到以自适应通用机器人形态处理任何/未知场景以完成任何任务。
具身智能学习需要海量标注数据，真正实现具身智能需要海量高精度、高质量、丰富标签的数据。
与LLM/VLM等大型模型的训练不同，训练大型具身智能模型的数据与物理主体相关，是物理世界绝对坐标系下的精确测量数据。
在数据获取难度、数据获取成本、标注、周期时间等因素上都会有多重制约，这会极大地影响体现智能实施的周期和成本。
因此，通过模拟获得合成数据成为必然的选择。
02 耀明智能的进阶之路：自研仿真引擎、3D大模型，AnyGrasp 耀明智能创始人贾奎表示：Sim2Real通过物理模拟机器人操作场景，引入与任务相关的各种现实世界干扰（视觉物理、任务描述干扰、环境干扰等），然后通过渲染、轨迹数据记录、联合数据记录等形成大量具有绝对准确标准的合成数据，并利用这些合成数据来训练具身智能大数据。
模型 。
耀明智智能以Sim2Real为核心，持续打造底层技术核心能力。
创建了独特的DexVerse?数据和体现智能模拟引擎，用于数据生成和大型模型训练。
该引擎基于概率建模的程序化生成仿真解决方案与生成式AI技术相结合，解决了现有技术无法合成多种形式的高质量三维仿真数据资产以及人为干预控制困难的问题，从而产生不遵循实际物理约束的问题。
缺陷，实现高效、零成本、更加真实可靠的模拟数据生成引擎，具备低成本获取海量丰富的数字资产的能力，为持续低成本的数据生成创造坚实的数据资产基础。
同时，结合长期在实体智能多模态大模型方面的积累，耀明智智能打造了基于3D VLA（3D Vision Language Action）大模型的影像感知套件，从而逐步支持各行业实现AnyGrasp /任何操纵。
而不是针对不同的操作对象定制任务编程。
联想创投史晨星认为，跨维智智能拥有最好的Sim2Real和大模型相关技术，这是实现高度通用的体现智能的核心基础。
目前，跨维智智能依托Sim2Real及相关技术，在具身智能领域拥有深厚的产品积累。
打造了软硬件一体化的产品矩阵，包括基于3D生成式AI的Sim2Real AI引擎、基于3D VLA大模型的成像感知套件，并在具身智能商业化方面处于领先地位。
03 从半结构化开始，走向全场景非结构化通用智能。
如上所述，跨维智智能科技优先将技术应用在大规模半结构化场景：比如工业制造领域。
通过赋能相对成熟的机械臂/机器人，这些机械臂/机器人已经在半导体、汽车、光伏等行业得到了很好的应用，相比传统技术，跨维的解决方案可以有效节省大量部署时间、降低成本、提高稳定性和通用性。
，支持柔性化生产。
耀明智能创始人贾奎透露，未来公司将根据通用性本身的技术发展轨迹，覆盖半结构化到非结构化的场景。
例如，在典型的工业/协作机械臂场景中，我们将逐步实现支持（接近）任何物体和场景的抓取/操作的嵌入式智能成像、感知和控制系统，以及支持快速、自动部署的机器人控制。
各种机器人的新任务。
它是一种自主机器人系统，可以自主完成单轮和多轮任务。
一旦上述实现，也将为通用/人形机器人在更广泛的场景（包括家庭）中实现提供可能性。
【本文根据公开信息发布。
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