نجحت شركة Qingyan Precision في جمع تمويلات بمئات الملايين من اليوان، واستثمرت فيها “فرقة” التصنيع المتقدمة التابعة للدولة

علمت “استثمارات العالم” (Investing.com AI) أن شركة “Qingyan Precision” أعلنت اليوم (13 يوليو) أنها أنهت بسرعة جولات تمويل من فئتيْن خلال شهر يونيو، بقيمة “بضعة مئات من ملايين” اليوان، وبذلك تم تثبيت تمويل السلسلة B بشكل رسمي.

“فريق الدولة + نصف عالم السيارات” يظهر في الصورة: جولة B2 التي تقدر بمئات الملايين من اليوان قادها “Xingyuan Capital”، مع مشاركة “First Automobile Fu Sheng”؛ تلتها مباشرة جولة B3 بقيادة “BAIC Property Industry Investment”، مع مشاركة “Yulon Group”. وإضافةً إلى ذلك، تم إدراج صندوق “China National Machinery Industry Investment Fund”.

وفي يونيو 2026، أطلقت وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات ووزارة الإشراف واللجنة المركزية لإدارة الأصول المملوكة للدولة معًا “حملة التدريب العملي للروبوتات ثنائية الأرجل والذكاء الجسدي في بيئات واقعية”، مع اشتراط ألا يبقى الذكاء الجسدي محصورًا في المختبر، بل يجب أن يدخل إلى مواقع مصانع حقيقية، لبدء “وضع التشغيل”.

وقبل ذلك بوقت طويل، كانت “Qingyan Precision” قد قامت بالفعل بتموضع في قاعدة هندسة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي من خلال تراكم استمر 8 سنوات في مواقع صناعية، ما جعل الروبوتات الجسدية “تتعلم العمل” في البيئات الصناعية الحقيقية والمعقدة والصارمة، وتحقيق الانتقال إلى أرض الواقع فعليًا.

رأس مال مملوك للدولة يتدخل نادرًا

بالنظر إلى المشهد، فإن الموارد الصناعية التي يجلبها التمويل الحالي لـ“Qingyan Precision” غنية جدًا.

ومن بينها لا يقل وجود صناديق مملوكة للدولة — صندوق “China National Machinery Industry Investment Fund”.

والأندر هو تشكيل مصفوفة رأس مال غير شائعة من عالم السيارات: إذ يجتمع في كامل جولة B 6 شركات سيارات هي: “BAIC Property Industry Investment”، “Xingyuan Capital”، “First Automobile Fu Sheng”، “Great Wall Capital”، “Shaanxi Automobile Capital”، و“Yulon Group”. تعني الاستثمارات المكثفة من شركات السيارات أن قاعدة هندسة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي الخاصة بـ“Qingyan Precision” ونظام الاختبار والتحقق قد تم تضمينهما بالفعل في سلاسل الإمداد الأساسية لدى كبرى شركات السيارات المحلية. وهذا يمثل اعترافًا صادرًا من منظومة سلسلة صناعة السيارات من أعلى السلسلة إلى أسفلها.

تشكيلة استثمارية عالية التخصص وذات سمات صناعية قوية للغاية تثبت أن منطق الاستثمار في “الشوط الثاني” من الذكاء الجسدي قد تغيّر بالفعل في أسواق رأس المال — فلم يعد رأس المال يلاحق بعشوائية مقاطع الفيديو التجريبية لروبوتات البشر، بل يراهن بقيمة كبيرة على الشركات التي تمتلك بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الفيزيائي وتتحكم في سيناريوهات صناعية حقيقية، وتضمن حلقة بيانات عالية الجودة، وتمتلك قدرة على التطبيق الهندسي على أرض الواقع.

ولكي يتحقق ترسيخ الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، لا بد من اجتياز سلسلة حلقات مثل تطوير المنتج، وسلسلة التوريد، والتسليم للموقع، وخدمة العملاء، والصيانة المستمرة. أي يجب توفر “اختبارات فعلية” تمكن من جعل خطوط الإنتاج قابلة للاستخدام.

يرتبط رأس المال والـعمل ارتباطًا عميقًا، وهو ما يضمن وجود مدخل مستمر ومستقر إلى سيناريوهات صناعية حقيقية، وبذلك يتشكل مسار حميد.

كما ورد في “حملة التدريب العملي في بيئات واقعية”، فإنه بحلول نهاية 2026، ستنجز المنتجات الرئيسية مثل الروبوتات ثنائية الأرجل في “دفعة” من السيناريوهات التمثيلية أولًا عمليات التحقق من التطبيق والنشر بشكل اعتيادي، مع بدء “وضع التشغيل”. كما سيتم صقل وتكوين أكثر من 100 سيناريو تطبيق عالي القيمة، ما يثري سلسلة تطبيقات الذكاء الجسدي، ويقود إلى ترسيخ قدرة على نطاق “آلاف” الوحدات.

ومن هنا، تبدو “Qingyan Precision” كأنها تموضع بدقة. فقد ترافق التمويلتان الجديدتان مع تحولات محورية: انطلاقًا من تشغيل حلقة الذكاء الفيزيائي للطاقات الجديدة وصولًا إلى توسيع نطاق سيناريوهات الصناعة تدريجيًا، بهدف بناء قاعدة هندسة للذكاء الاصطناعي الفيزيائي الصناعي، مع تخطيط عميق في مجال الذكاء الجسدي.

ومن زاوية النظر هذه، فإن اختراقها لا يتمثل في تقنية بعينها، بل في “حاجز مركب” يتشكل من مدخلات سيناريوهات واقعية، وقدرة إنتاج البيانات، ونظام الاختبار والتقييم، وقدرة التسليم الهندسي، وقدرات نماذج العالم. والأهم أنها أنجزت بالفعل التخطيط على طول السلسلة قبل وصول السياسات.

تعاون بين “تسنغخوا” و“ستانفورد” وقدماء مجال الروبوتات

تأسست “Qingyan Precision” من قبل المؤسس والرئيس التنفيذي “دونغ هان” (Dong Han)، وهو حاصل على الدكتوراه من جامعة تسينغهوا حيث كان يتلقى الإشراف من الأستاذ “لي كه تشيانغ” — عضو أكاديمية الهندسة الصينية. وقد تأسست “Qingyan Precision” رسميًا في يونيو 2018 تحت رعاية جامعة تسينغهوا.

ومنذ تأسيسها قبل 8 سنوات، أدخلت “Qingyan Precision” منتجات كشف الذكاء الاصطناعي والمحاكاة والتحقق من الاختبارات إلى سلاسل الإمداد الأساسية لدى جميع مصانع السيارات تقريبًا وشركات بطاريات الطاقة في الداخل، مع شحن يتجاوز 10,000 وحدة، وترسيخ في أكثر من 30 دولة. كما تغطي قاعدة العملاء الصناعية قطاعات السيارات الكهربائية الجديدة، وبطاريات الطاقة، والتخزين، والمكونات الأساسية، والمناجم، والكهرباء، وغيرها من المسارات الأساسية.

(من اليسار إلى اليمين

قطاع الذكاء الجسدي لدى “Qingyan Precision” — “Precise Vision”؛ الرئيس التنفيذي “Cao Qitong” (تسونغ تونغ) تحمل خلفية أكاديمية في الهندسة من جامعة ستانفورد. كانت قد أجرت أبحاثًا في التقاطع بين علوم الحياة والذكاء الاصطناعي ضمن معهد أبحاث علوم الكمبيوتر في ستانفورد. وقد نُشرت نتائج ذات صلة باسمها بصفتها المؤلف الأول في مجلة “Nature” ضمن نشراتها الفرعية. في “Qingyan Precision”، تتولى “Cao Qitong” بشكل أساسي تنسيق مسارات نقل التقنية والتطوير التكراري للشركة، إضافة إلى تجسيد سيناريوهات الأعمال في الواقع، ما يبرز ميزة الشركة الأساسية في اقتحام المراحل الأخيرة من ترسيخ الذكاء الجسدي الصناعي على أرض الواقع.

ويشمل مجال بحثها الرئيسي قوانين تطور حالة أنظمة الاستدلال عالي الأبعاد، ومتعددة الوسائط، والبيانات الديناميكية. وعندما تُنقل هذه المفاهيم إلى سيناريوهات صناعية، تكون المشكلة الجوهرية مشابهة: ما يراه الروبوت ليس مجرد قطعة عمل واحدة، بل نظام فيزيائي ديناميكي يتشكل من الرؤية والإحساس بالقوة والإحساس باللمس ومعلمات العمليات والمتغيرات البيئية. وهذا يتطابق بدرجة عالية مع نموذج عالم فيزيائي صناعي تم بناؤه بواسطة “Qingyan Precision”.

المهندس العام لقطاع الذكاء الجسدي لدى “Qingyan Precision” وCTO لـ“Precise Vision” “Zhao Ran” (تشاو ران)، كان يشغل في شركتي “Qianxun Intelligent” و“Zhiping Square Technology” — وهما شركتان رائدتان في مجال الذكاء الجسدي بحجم 200 مليار — منصب مسؤول “Infrastructure” للذكاء الجسدي. يوفر انضمام الدكتور “Zhao Ran” ضمانًا قويًا لـ“Qingyan Precision” لبناء البنية التحتية للجوانب الجسدية وقدرات التطبيق الهندسي. وكونه عضوًا في فريق عالم الروبوتات “Ding Han” (دين هان) بصفته من رواد هذا المجال، فقد ركز الدكتور “Zhao Ran” على مجال الروبوتات لأكثر من 10 سنوات، ويجمع بين خبرة أكاديمية راسخة وخبرة عملية في ترسيخها في الصناعة.

وقد قاد فريقه لبناء منصة من 0 إلى 1 للعمليات عن بعد (teleoperation) وجمع البيانات وإغلاق حلقة البيانات الأساسية والمحاكاة. لقد مكنته خبرة تزيد عن عقد في تقنيات الروبوت من ربط العناصر الأساسية مثل الجسم والبيانات والمحاكاة والنماذج بشكل منهجي، لتكوين قدرات أساسية لازمة لبناء البنية التحتية للذكاء الجسدي. ومع تجميع خبرات “منصّية/مؤسسية” وتجارب “هندسية” للفريق مع تراكمات بحث وتطوير عميقة، تتعزز قوة الدفع لدمج “الجينات الأكاديمية” التي ترتفع إلى القمة مع “القدرات الهندسية الصناعية” التي تقف على الأرض بشكل عميق.

ومنذ ذلك الحين، أصبح الفريق يجمع بين رؤية استشرافية على مستوى عالمي، وخبرة هندسة صناعية رسختها التجربة، وتحقق تجاري بمستوى “مئات الملايين” في التمويل، ليقف بالفعل على طليعة التحول الصناعي للذكاء الجسدي في الصين، ويصبح “مقياس التقنيات” المعترف به من الصناعة و“رائد التطبيق على أرض الواقع”.

قاعدة هندسة للذكاء الاصطناعي الفيزيائي

وعلى أساس هذه الخبرات، أنجزت “Qingyan Precision” بنجاح ترقية استراتيجية وتوسع في القدرات — من شركة لتفتيش المركبات الجديدة إلى قاعدة هندسة للذكاء الاصطناعي الفيزيائي، لتقوم بدور “القاعدة الفيزيائية” لترسيخ الذكاء الجسدي في المجال الصناعي.

وبما يتوافق مع “حملة التدريب العملي في بيئات واقعية”، فإن “Qingyan Precision” كانت قد جهزت مبكرًا مواقع صناعية فعلية من سنوات. وفي مختلف المجالات الصناعية، تم نشر أكثر من 2000 عقدة من حساسات إدراك صناعية لديهم في مواقع عمل حقيقية، من فحص PACK لبطاريات الطاقة الكهربائية الجديدة إلى التجميع النهائي للمركبات، ومن المصانع الأرضية إلى المناجم تحت الأرض. تم تحويل محطات العمل الأساسية إلى “مجالات بيانات” و“ميادين تدريب” للذكاء الجسدي. هذه السيناريوهات توفر بيانات ومواقع عمل وأعمال حقيقية؛ وهي أفضل ما يتحقق من قيمة الحلول.

نموذج الجسد هو “الدماغ”، و“Qingyan Precision” توفر قاعدة تدريب ومحتوى تدريبي يجعل هذا “الدماغ” يتعلم “التنسيق الحركي” ويختبر قدراته؛ فهي لا تصنع الروبوت (الجسم) لكن تصنع قدرة الروبوت على العمل داخل المنشآت الصناعية.

إضافةً إلى ذلك، أشارت “حملة التدريب العملي في بيئات واقعية” إلى ضرورة الاستمرار في “سحب التطبيقات”؛ عبر التدريب في سيناريوهات واقعية لتحسين مستمر لخوارزميات نماذج الذكاء الجسدي، مع تراكم بيانات حقيقية عالية الجودة.

واليوم، تبدو “Qingyan Precision” بالفعل كـ“تاجر” لقاعدة بيانات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي.

طورت “Qingyan Precision” خط أنابيب هندسة بيانات متعددة الوسائط “TsingLoop” بشكل مستقل. إذ يحول الإشارات الخام المتفرقة عبر أنظمة متعددة إلى باقات بيانات معيارية وقابلة لإعادة الاستخدام عبر مواءمة زمنية-مكانية-دلالية موحدة. مرة واحدة يتم جمع البيانات، وبعد معالجة الخط الأنبوبي، تُرقّى البيانات الخام إلى “أصل بيانات” خاص بالصناعة. ويمكن لبيانات الماضي أن تندمج تلقائيًا مع البيانات الجديدة وتستمر في التطور، لتتشكل “عجلة بيانات” تنمو باستمرار.

إضافةً إلى ذلك، وبناءً على خط أنابيب هندسة بيانات “TsingLoop” متعددة الوسائط، تعمل “Qingyan Precision” على بناء منظومة لاختبار روبوتات “Robot-in-the-Loop” في سيناريوهات صناعية.

يمكن فهم هذه المنظومة كإصدار صناعي للحلقة المغلقة “جمع-محاكاة-تحقق-تقييم-تطوير”. إذ يقوم الروبوت أو العامل بتنفيذ المهام في موقع العمل الحقيقي، بينما يقوم “TsingLoop” بالتقاط بيانات متعددة الوسائط في الوقت نفسه مثل الرؤية والإحساس بالقوة والإحساس باللمس والمسار ومعلمات العمليات وحالة المعدات ونتائج التنفيذ. بعدها، يعيد النظام بناء سيناريو “التوأم الرقمي” اعتمادًا على البيانات الحقيقية، ويسترجع ظروف التشغيل التاريخية ويعيد إنتاج عينات الحالات الشاذة داخل بيئة المحاكاة، ثم يجري افتراضات لاستراتيجيات حركية مختلفة بتكلفة منخفضة وتكرار مرتفع.

لكن المحاكاة ليست نهاية المطاف. فقبل أن يدخل الروبوت الصناعي إلى الورشة الحقيقية، يجب عبور فجوة الفارق بين الواقع الافتراضي والواقع. لذلك ستقوم “Qingyan Precision” بإدخال اختبارات “Robot-in-the-Loop” أكثر: ربط الروبوت الحقيقي (الجسم)، ووحدة التحكم، ونهاية التنفيذ، والحساسات، وسيناريو المحاكاة في حلقة ارتباط وتزامن. وبهذا يتم التحقق المسبق من استراتيجيات الحركة وحدود التحكم بالقوة ومحافظ السلامة وآليات التقاط الحالات الشاذة دون احتلال مباشر لخط إنتاج العميل.

بعد النشر في الموقع، سيقوم جزء التقييم بإخراج تقارير تقييم معيارية بشكل مستمر، بما يشمل معدلات نجاح المهمة، وزمن الإيقاع، ومعدل الحالات الشاذة، ومخاطر الاصطدام، واستهلاك الطاقة، ومدة التشغيل المستقرة. نتائج التقييم هذه ليست مجرد أساس للموافقة، بل تعود أيضًا إلى خط بيانات “TsingLoop” لتدفع تحسين النموذج باستمرار وتحديث الاستراتيجيات بشكل مستمر.

لقد أجاب النظام بشكل منهجي عن ثلاثة أسئلة أكثر أهمية: هل يمكن إنجاز المهام بثبات في ظل ظروف تشغيل حقيقية؟ وهل يمكن اجتياز التحقق من طرف العميل؟ وهل يمكن إعادة استخدام ذلك على خط إنتاج تالٍ؟ وبذلك تتحقق قيمة قاعدة بيانات.

حتى الآن، رسمت “Qingyan Precision” الرؤية النهائية: “قاعدة واحدة، دماغ واحد، تطبيقات مائة سيناريو عمودي”. تتمثل القاعدة في نظام هندسة البيانات، والدماغ في نموذج عالم الإدراك الصناعي. وبناءً على مئات المهام الصناعية ذات حدود واضحة في مجالات مثل الكهرباء والآلات الهندسية والتصنيع في الطاقات الجديدة والمناجم وغيرها، يتم ترسيخ “ذكاء فيزيائي” قابل لإعادة الاستخدام.

وعند نقطة التحول الحاسمة التي ينتقل فيها الذكاء الاصطناعي الفيزيائي من المفهوم إلى ترسيخ صناعي، راهن رأس المال الصناعي بقوة على “Qingyan Precision”. فما جذبهم هو قدرتها التي لا تُستبدل على ترسيخ السيناريوهات.

بينما كان القطاع لا يزال يناقش مسارات الخوارزميات، كانت “Qingyan Precision” التي ترسخت في مواقع الصناعة ولا تزال تبني بهدوء قاعدة هندسة للذكاء الاصطناعي الفيزيائي، قد أصبحت بالفعل صامتة أهم “مِغرفة حسم” في عصر الذكاء الجسدي.

وفي الشوط الثاني، أصبحت هذه الأهمية بديهية.