Qingyan obtuvo una financiación precisa de varios cientos de millones, y el equipo nacional de fabricación de equipos invirtió

La comunidad de inversión en AI (AI en inversión) se enteró de que, hoy (13 de julio), Qingyan Precision anunció que completó rápidamente dos rondas de financiación por valor de varios cientos de millones de yuanes durante el mes de junio; con ello, la financiación de la Serie B queda oficialmente cerrada.

Aparece “el Estado como actor principal + medio círculo de fabricantes de automóviles”: las rondas B2 por valor de varios cientos de millones de yuanes están lideradas por Xingyuan Capital, con participación de FAW Fusheng; justo después, la ronda B3 está liderada por Beijing Automotive Industry Investment (BAIC) Industry Investment, con participación de Yulon Group. Además, en esta ocasión también se añadió el fondo de China National Machinery Industry.

En junio de 2026, el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT) y la Comisión de Supervisión y Administración de Activos Estatales (SASAC) iniciaron conjuntamente la “Acción especial de formación práctica en entornos reales para robots humanoides e inteligencia encarnada”, exigiendo que la inteligencia encarnada no solo funcione en laboratorios, sino que entre en estaciones reales de fábricas para iniciar el “modo de trabajo”.

Antes de eso, Qingyan Precision ya había tomado ventaja posicionándose en una base de ingeniería para la AI física: mediante 8 años de acumulación en entornos industriales, logró que los robots encarnados “aprendieran a trabajar” en escenarios industriales reales, complejos y exigentes, logrando una implementación genuina.

Capital de empresas estatales: raro, pero ocurre

Al observarlo, los recursos industriales del presente ciclo de financiación de Qingyan Precision son muy abundantes.

Entre ellos se encuentran fondos de empresas estatales: el Fondo de la Industria de Maquinaria de China (Guoji Jiagong Chanye Jijin).

Más raro aún es la formación de una matriz de capital del sector automovilístico que no es tan común: en todo el ciclo B se reúnen 6 empresas automovilísticas: Beijing Automotive Industry Investment, Xingyuan Capital, FAW Fusheng, Great Wall Capital, Shaanxi Automobile Capital y Yulon Group. La concentración de inversión por parte de fabricantes de automóviles indica que la base de ingeniería de AI física y el sistema de validación de pruebas de Qingyan Precision ya están integrados en la cadena de suministro central de los principales fabricantes automovilísticos del país. Esto es reconocimiento proveniente de toda la cadena de la industria automotriz.

Un equipo inversor con alta verticalidad y un fuerte atributo industrial demuestra que la lógica de inversión del mercado de capitales para la “segunda mitad” de la inteligencia encarnada ya ha cambiado: el capital ya no persigue sin rumbo los videos demo de robots humanoides, sino que apuesta con fuerza por empresas de infraestructura de AI física que dominan escenarios industriales reales, cuentan con cierres de datos de alta calidad y poseen capacidad de implementación de ingeniería.

Y para que la AI física se implemente de verdad, necesariamente debe superar eslabones como desarrollo de producto, cadena de suministro, entrega en sitio, servicio al cliente y operación y mantenimiento continuos. Es decir, debe existir una prueba real, capaz de hacer que la línea de producción sea utilizable.

Solo si el capital está profundamente vinculado con el negocio se puede asegurar tener una entrada constante y estable de escenarios industriales reales, formando así un ciclo virtuoso.

Como se menciona en la “Acción especial de formación práctica en entornos reales”, para finales de 2026, productos clave como los robots humanoides completarán primero la verificación de aplicaciones y el despliegue habitual en una serie de escenarios representativos, iniciando el modo de trabajo; se consolidarán y crearán más de cien escenarios de aplicaciones de alto valor, enriqueciendo aún más el ecosistema de aplicaciones de inteligencia encarnada y, además, impulsando una capacidad de despliegue a escala de decenas de miles de unidades.

Qingyan Precision puede considerarse un posicionamiento de precisión: estas dos rondas de financiación van acompañadas de giros clave. Desde como punto de partida el cierre de bucle para dominar la IA física de nueva energía, avanzan gradualmente hacia escenarios industriales más amplios, con el objetivo de construir una base de ingeniería para la AI física industrial y realizar un despliegue profundo en el ámbito de inteligencia encarnada.

Desde esta perspectiva, su avance no es solo un salto de tecnología en un punto, sino una barrera compuesta formada conjuntamente por entradas de escenarios reales, capacidad de producción de datos, sistemas de prueba y evaluación, capacidad de entrega de ingeniería y capacidades de mundo modelo; y además, antes de que llegue la política, completa por adelantado el diseño de toda la cadena.

U. Tsinghua, Stanford y veteranos de la industria de robots: alianzas de alto nivel

El fundador y CEO de Qingyan Precision, Dong Han, es doctor y estudió en la Universidad Tsinghua, donde fue mentorado por el profesor Li Keqiang, académico de la Academia de Ingeniería de China. En junio de 2018, bajo el impulso de la Universidad Tsinghua, fundó oficialmente Qingyan Precision.

En sus 8 años de existencia, Qingyan Precision ha llevado los productos de detección por AI, simulación y verificación de pruebas a la cadena de suministro central de casi todos los principales fabricantes de vehículos y empresas de baterías de potencia en el país; ha enviado más de 10.000 unidades, implementado en más de 30 países, y atiende clientes industriales que cubren vehículos de nueva energía, baterías de potencia, almacenamiento de energía, componentes clave, minas y electricidad, entre otras trayectorias centrales.

(De izquierda a derecha)

En el bloque de inteligencia encarnada de Qingyan Precision — el CEO de Precisión Visión, Cao Qitong — cuenta con formación académica en ingeniería en la Universidad de Stanford. Antes, realizó investigaciones en temas interdisciplinarios de ciencia de la vida y AI en el Stanford Computer Research Institute. Sus resultados se publicaron como primer autor en un subdiario de 《Nature》. En Qingyan Precision, Cao Qitong principalmente coordina la ruta de transferencia e iteración tecnológica de la empresa y el aterrizaje en escenarios comerciales, destacando la ventaja central de la empresa para atacar la “última milla” en la implementación de inteligencia encarnada industrial.

Su área central de investigación involucra la evolución de estados de sistemas de predicción de datos de alta dimensión, multimodales y dinámicos; al trasladarlo a escenarios industriales, el problema esencial es similar: lo que ve el robot no es solo una pieza de trabajo, sino un sistema físico dinámico compuesto conjuntamente por visión, sensaciones de fuerza, tacto, parámetros de proceso y variables ambientales. Esto encaja altamente con el modelo mundial físico industrial que construye Qingyan Precision.

El ingeniero jefe de inteligencia encarnada de Qingyan Precision y CTO de Precisión Visión, Zhao Ran, en el pasado ocupó el rol de responsable de infraestructura de inteligencia encarnada (具身 Infra) en dos empresas líderes de escala de 200 mil millones de yuanes: Qianxun Intelligent y Zhi Pingfang Technology. La incorporación del doctor Zhao Ran brinda una garantía sólida para construir infraestructura de inteligencia encarnada e implementación de ingeniería en Qingyan Precision. Como miembro del equipo del académico Ding Han, una autoridad en el campo de los robots, el doctor Zhao Ran se ha enfocado en el área de robots durante más de 10 años, combinando una base académica sólida con experiencia de aterrizaje industrial.

En el pasado, lideró al equipo para construir, del 0 al 1, plataformas de teleoperación, recopilación de datos, cierre de bucle de datos de base y simulación. Su acumulación tecnológica en robots durante más de una década le permite conectar de manera más sistemática etapas clave como el cuerpo (plataforma), los datos, la simulación y los modelos, formando las capacidades centrales que se necesitan para construir infraestructura de inteligencia encarnada. La suma de su experiencia basada en plataformas y en ingeniería, junto con una profunda acumulación de I+D del equipo, impulsa una fusión más profunda de los genes académicos “de gran alcance” y la capacidad de ingeniería industrial “en tierra”.

A partir de ahí, el equipo reúne visión prospectiva de nivel mundial, base de ingeniería industrial y verificación comercial de nivel de cientos de millones, situándose ya en la vanguardia del proceso de industrialización de la inteligencia encarnada en China, convirtiéndose en el “fijador de referencia” de tecnología reconocido en la industria y el líder de implementación en terreno.

Base de ingeniería para AI física

Sobre estas bases, Qingyan Precision completó con éxito una actualización estratégica y la externalización de capacidades: pasó de ser una empresa de detección de vehículos de nueva energía a una base de ingeniería para AI física, con el rol de ser la base de AI física para que la inteligencia encarnada se implemente en el sector industrial.

En correspondencia con la “Acción especial de formación práctica en entornos reales”, el trabajo de Qingyan Precision en escenarios industriales ya estaba preparado desde hace años. En diferentes sectores industriales, sus más de 2.000 nodos industriales de percepción se implementan en estaciones reales de trabajo: desde la detección de PACK en baterías de potencia de nueva energía hasta el ensamblaje general de vehículos completos; desde fábricas en superficie hasta minas subterráneas. Convirtiendo estaciones clave en campos de datos y áreas de entrenamiento para inteligencia encarnada: estos escenarios tienen datos, estaciones y trabajo real, y son los que mejor verifican el valor.

El modelo encarnado es “el cerebro”, y Qingyan Precision ofrece el área de práctica y el material didáctico que permiten que ese cerebro aprenda “coordinación corporal” y se verifique su capacidad. No construye robots (plataforma), pero crea la capacidad para que los robots trabajen en entornos industriales.

Además, en la “Acción especial de formación práctica en entornos reales” se menciona que, insistiendo en la tracción por aplicaciones, mediante entrenamiento en escenarios reales se optimizan continuamente los algoritmos de los modelos de inteligencia encarnada y se acumulan datos reales de alta calidad.

Y hoy, Qingyan Precision, en efecto, es un proveedor de bases de datos de AI física.

Qingyan Precision desarrolló de forma autónoma la línea de ingeniería de datos multimodales TsingLoop: convierte señales originales dispersas en varios sistemas en paquetes de datos estandarizados y reutilizables, mediante una alineación unificada de tiempo-espacio-semántica. Con una sola recopilación, después del procesamiento por la línea, los datos originales se actualizan como “activos de datos” industriales; los datos históricos pueden fusionarse automáticamente con datos nuevos, iterando de forma continua para formar un motor de crecimiento de datos que se retroalimenta.

Además, con base en la línea de ingeniería de datos multimodales TsingLoop, Qingyan Precision está construyendo un conjunto de sistema de pruebas en bucle “Robot-in-the-Loop” orientado a escenarios industriales.

Este sistema puede entenderse como el ciclo cerrado “recopilar-simular-verificar-evaluar-iterar” de la inteligencia encarnada industrial: el robot o el operario ejecuta tareas en estaciones reales; TsingLoop recopila de manera sincronizada datos multimodales como visión, sensaciones de fuerza, tacto, trayectoria, parámetros de proceso, estado de equipos y resultados de ejecución. Luego, el sistema reconstruye en el mundo virtual un gemelo digital basado en datos reales, reproduce condiciones históricas en el entorno de simulación, reejecuta muestras anómalas y realiza hipótesis de bajo costo y alta frecuencia para diferentes estrategias de acción.

Pero la simulación no es el punto final. El robot industrial finalmente debe entrar en el taller real y, por lo tanto, debe superar la brecha entre lo virtual y lo real. Así que Qingyan Precision incorporará aún más pruebas en bucle con robots: permitir que se forme un ciclo cerrado y se conecten y retroalimenten el robot real (plataforma), el controlador, el efector final, los sensores y el escenario de simulación; sin ocupar directamente la línea de producción del cliente, se validan con anticipación las estrategias de acción, los límites de control de fuerza, la envolvente de seguridad y los mecanismos de recuperación ante anomalías.

Tras el despliegue en sitio, el módulo de evaluación produce de forma continua informes de evaluación estandarizados, incluyendo métricas como tasa de éxito de tareas, tiempo de ciclo, tasa de anomalías, riesgo de colisiones, consumo de energía y duración de funcionamiento estable. Estos resultados de evaluación no solo sirven como base de aceptación, sino que también vuelven al conducto de datos de TsingLoop, impulsando la optimización continua del modelo y actualizaciones permanentes de las estrategias.

Responde de manera sistemática a tres preguntas aún más clave: si puede completar tareas de forma estable en condiciones reales de trabajo; si puede superar la verificación del cliente; y si puede reutilizarse en la siguiente línea de producción. Así se logra una base de datos.

Hasta hoy, Qingyan Precision ha descrito una visión del desenlace: “una base, un cerebro, cien aplicaciones en categorías verticales”; con el sistema de ingeniería de datos como base, y el modelo mundial de reconocimiento industrial como cerebro, en cientos de tareas industriales con límites claros —como energía eléctrica, maquinaria de ingeniería, fabricación de nueva energía y minas— se deposita inteligencia física reutilizable.

En el punto clave en el que la AI física pasa del concepto a la implementación industrial, el capital industrial apuesta por Qingyan Precision. Lo que valoran es su capacidad insustituible de aterrizaje de escenarios.

Mientras la industria aún debate las rutas de algoritmos, Qingyan Precision, que se arraiga en escenarios industriales y forja en silencio una base de ingeniería para AI física, ya se ha convertido discretamente en la “pala” más esencial de la era de la inteligencia encarnada.

En la segunda mitad, la importancia de esto es evidente.