A Qingyan fez um financiamento de precisão de vários milhares de milhões, e a equipa nacional de fabrico de equipamento investiu.

A AI da indústria, informou que, hoje (13 de julho), a Qingyan Precision anunciou que concluiu rapidamente, ao longo de junho, duas rondas de investimentos de centenas de milhões de yuan, ficando assim oficialmente definidos os investimentos da Série B.

Surge a combinação “equipa nacional + metade do círculo automóvel”: a ronda B2, no valor de centenas de milhões de yuan, foi liderada pela Xingyuan Capital, com a FAW Fusheng a acompanhar; logo depois, a ronda B3, também no valor de centenas de milhões de yuan, foi liderada pela BAIC Industrial Investment, com a Yulong Group a acompanhar. Além disso, foi ainda adicionado o Fundo de Indústria da China National Machinery.

Em junho de 2026, o Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação e a SASAC lançaram conjuntamente a “Ação Especial de Treino de Cenários Reais para Robôs Humanoides e Inteligência Corporizada”, exigindo que a inteligência corporizada não se limite a funcionar apenas em laboratório: tem de entrar em postos de trabalho reais de fábricas, arrancando com o “modo de operação”.

Antes disso, a Qingyan Precision já tinha conquistado o seu espaço numa base de engenharia de IA física: graças a oito anos de acumulação em ambientes industriais, fez com que os robôs humanoides/robôs corporizados “aprendessem a trabalhar” em cenários industriais reais, complexos e exigentes, alcançando verdadeiramente a implementação.

Investimento raro por parte de capitais de empresas estatais

Ao olhar para o panorama, os recursos industriais reunidos nesta ronda de financiamento da Qingyan Precision são muito abundantes.

Entre eles, destacam-se também fundos de empresas centrais — o Fundo de Indústria da China National Machinery.

Ainda mais raro é ter-se formado uma matriz de capitais do setor automóvel que não é comum — toda a Ronda B reuniu 6 empresas automóveis: BAIC Industrial Investment, Xingyuan Capital, FAW Fusheng, Great Wall Capital, Shaanxi Automobile Capital e Yulong Group. O investimento denso das empresas automóveis significa que a base de engenharia de IA física e o sistema de teste e validação da Qingyan Precision já estão integrados na cadeia de fornecimento central dos principais fabricantes automóveis nacionais. Isto é o reconhecimento vindo de toda a cadeia automóvel, a montante e a jusante.

Uma equipa de investimento altamente vertical e com forte atributo industrial demonstra que a lógica de investimento do mercado de capitais na segunda metade da inteligência corporizada já mudou — o capital deixou de perseguir cegamente vídeos-demo de robôs humanoides e passou a apostar fortemente em empresas de infraestruturas de IA física que dominam cenários industriais reais, possuem ciclos de dados de alta qualidade e capacidade de implementação em nível de engenharia.

Para que a IA física seja verdadeiramente implementada, é inevitável ultrapassar etapas como desenvolvimento de produto, cadeia de abastecimento, entrega no local, serviço ao cliente e operação e manutenção contínuas. Ou seja, é preciso um verdadeiro “teste em campo”, capaz de tornar a linha de produção utilizável.

Com a ligação profunda entre capital e negócio, garante-se o acesso contínuo e estável a cenários industriais reais, formando um ciclo virtuoso.

Tal como mencionado na “Ação Especial de Treino de Cenários Reais”, até ao final de 2026, produtos-chave como robôs humanoides concluirão primeiro, em lote, a validação de aplicações e a implementação em modo contínuo em alguns cenários representativos, iniciando o “modo de operação”; será ainda refinada e formada uma centena ou mais de cenários de aplicações de alto valor, para enriquecer ainda mais a família de aplicações de inteligência corporizada e impulsionar a capacidade de implementação em escala de dezenas de milhares de unidades.

A Qingyan Precision, pode dizer-se, posicionou-se com precisão: estas duas rondas de financiamento vieram acompanhadas de uma mudança fundamental — do ponto de partida de fechar o ciclo de uma inteligência física para veículos de nova energia, avançando progressivamente para cenários industriais mais vastos, empenhada em construir uma base de engenharia para a IA física industrial e em realizar uma implantação profunda no campo da inteligência corporizada.

Visto por este ângulo, a sua “fuga” não é apenas uma tecnologia num ponto específico, mas sim uma barreira composta formada em conjunto por: entradas de cenários reais, capacidade de produção de dados, sistema de testes e avaliação, capacidade de entrega em engenharia e capacidade de modelos de mundo. E, mais ainda, antes de surgirem as políticas, concluiu antecipadamente o planeamento de toda a cadeia.

Harvard? (não) — Tsinghua, Stanford, veteranos da indústria de robôs: união de força com força

O fundador e CEO da Qingyan Precision, Dong Han (董汉), fez o doutoramento na Universidade Tsinghua, tendo sido orientado pelo professor Li Keqiang, académico da Academia de Engenharia da China. Em junho de 2018, sob a incubação da Universidade Tsinghua, criou oficialmente a Qingyan Precision.

Ao longo dos 8 anos de existência, a Qingyan Precision levou produtos de deteção por IA, simulação e validação de testes para praticamente todas as cadeias de fornecimento centrais de fábricas de automóveis e empresas de baterias de energia na China. As entregas ultrapassaram 10.000 unidades, foram implementados em mais de 30 países, e os clientes industriais cobrem setores nucleares como veículos automóveis de nova energia, baterias de energia, armazenamento de energia, componentes essenciais, minas e energia elétrica.

*(Da esquerda para a direita)

No bloco de inteligência corporizada da Qingyan Precision — CEO da Precise Vision (精准视界) Cao Qitong (曹绮桐): tem formação académica em engenharia pela Universidade Stanford. Desenvolveu, anteriormente, no Stanford Computer Research Institute, projetos de investigação sobre interseção entre ciências da vida e IA. Resultados relacionados foram publicados como autora principal em uma subrevista da Nature. Na Qingyan Precision, Cao Qitong coordena sobretudo a migração técnica da empresa e as rotas de iteração, bem como a implementação de cenários comerciais, evidenciando a vantagem central da empresa em superar a última milha para concretizar a inteligência corporizada em ambientes industriais.

A sua área de investigação central envolve sistemas de inferência de evolução de estados de dados de alta dimensão, multimodais e dinâmicos. Quando transferidos para cenários industriais, o problema essencial é semelhante: o que o robô “vê” não é apenas uma peça, mas sim um sistema físico dinâmico composto conjuntamente por visão, sensações de força, toque, parâmetros de processo e variáveis do ambiente. Isto corresponde fortemente ao modelo de mundo de IA física industrial que a Qingyan Precision construiu.

Engenheira-chefe de inteligência corporizada da Qingyan Precision e CTO da Precise Vision (精准视界) Zhao Ran (赵然): anteriormente, esteve nas duas empresas líderes de inteligência corporizada de escala de 200 mil milhões — Qianshan Intelligent e ZhiPingfang Technology — como responsável por “具身 Infra” (infra de inteligência corporizada). A entrada de Zhao Ran dá uma garantia sólida para a Qingyan Precision construir infraestruturas corporizadas e capacidades de engenharia. Como membro da equipa do conselheiro académico Ding Han na área de robótica, Zhao Ran aprofunda-se no domínio de robótica há mais de dez anos, reunindo tanto base académica sólida como experiência de implementação no setor.

Ele liderou a equipa para, de 0 a 1, construir plataformas de teleoperação, recolha de dados, ciclo fechado de dados de base e simulação. A acumulação técnica de mais de uma década em robótica permite-lhe ligar de forma mais sistemática os elos-chave como corpo/entidade, dados, simulação e modelos, formando as capacidades centrais necessárias para a construção de infraestruturas de inteligência corporizada. A experiência em abordagem por plataforma e em engenharia, combinada com a profunda acumulação de I&D da equipa, criou uma sinergia que promove a fusão profunda entre os genes académicos “com alcance” e a capacidade de engenharia industrial “com terreno”.

A partir daí, a equipa reúne em si uma visão premonitória de nível mundial, profundidade de base em engenharia industrial e validação comercial de nível de dezenas de mil milhões. Já se colocou na linha da frente da industrialização da inteligência corporizada na China, tornando-se o “ajustador de referência técnico” reconhecido pela indústria e o “líder de implementação” no terreno.

Base de engenharia de IA física

Com base nestas fundações, a Qingyan Precision concluiu com sucesso a atualização estratégica e a transbordância de capacidades — passando de uma empresa de deteção para veículos de nova energia para uma base de engenharia de IA física, devendo servir como base de IA física para a implementação de inteligência corporizada no domínio industrial.

Correspondendo à “Ação Especial de Treino de Cenários Reais”, a Qingyan Precision já tinha, há anos, preparado os locais industriais. Em diferentes áreas industriais, foram acumulados mais de 2.000 nós de perceção industrial e colocados em postos reais de trabalho: da deteção de PACK em baterias de energia de veículos de nova energia à montagem geral de veículos completos; de fábricas no terreno a minas subterrâneas. Os postos críticos foram transformados em campos de dados e campos de treino para inteligência corporizada. Estes cenários têm dados, têm postos, têm trabalho real — são os que melhor validam o valor.

Um modelo corporizado é o “cérebro”, e a Qingyan Precision fornece a base e materiais de treino para fazer com que o “cérebro” aprenda a “coordenar o corpo” e validar as suas capacidades. Não constrói robôs (entidade/“corpo”), mas cria a capacidade para o robô trabalhar no terreno industrial.

Além disso, a “Ação Especial de Treino de Cenários Reais” menciona que, insistindo no avanço guiado pela aplicação, através do treino em cenários reais, se otimiza continuamente os algoritmos dos modelos de inteligência corporizada e se acumulam dados de alta qualidade com máquinas reais.

E hoje, a Qingyan Precision é, de facto, um fornecedor de base de dados de IA física.

A Qingyan Precision desenvolveu de forma autónoma a pipeline de engenharia de dados multimodais TsingLoop — que transforma sinais originais dispersos em múltiplos sistemas em pacotes de ativos de dados normalizados e reutilizáveis, através da alinhação unificada de tempo-espaço-semântica. Com uma única recolha, após o processamento pela pipeline, os dados originais são atualizados para os “ativos de dados” para a indústria; dados históricos podem integrar-se automaticamente com os dados recém-adicionados, iterar continuamente e formar um “ciclo volante” de crescimento contínuo.

Além disso, com base na pipeline de engenharia de dados multimodais TsingLoop, a Qingyan Precision está a construir um conjunto de sistema de testes em “Robot-in-the-Loop” para cenários industriais.

Este sistema pode ser entendido como o ciclo fechado de “recolher — simular — validar — avaliar — iterar” para inteligência corporizada industrial: o robô ou o trabalhador executa tarefas em postos reais; o TsingLoop recolhe em simultâneo dados multimodais como visão, perceção de força, tato, trajetórias, parâmetros de processo, estado do equipamento e resultados da execução; em seguida, o sistema reconstrói, com base nos dados reais, um cenário de gémeo digital, reproduzindo, no ambiente de simulação, condições de operação históricas e reconstituindo amostras de falha/anomalia, e realizando, com baixo custo e alta frequência, inferências hipotéticas sobre diferentes estratégias de movimento.

Mas a simulação não é o fim. Os robôs industriais têm de entrar finalmente nas oficinas reais. Por isso, a Qingyan Precision irá ainda introduzir testes em “Robot-in-the-Loop”: fazer com que a entidade real do robô, controlador, efetuador final, sensores e cenários de simulação formem um circuito fechado de sincronização, validando antecipadamente estratégias de movimento, limites de controlo de força, envelopes de segurança e mecanismos de takeover de anomalias, sem ocupar diretamente a linha de produção do cliente.

Depois de implementado no local, o módulo de avaliação continuará a produzir relatórios de avaliação normalizados, incluindo taxas de sucesso da tarefa, tempo de ciclo (ritmo), taxa de anomalias, risco de colisão, consumo de energia, duração de funcionamento estável, entre outros. Estes resultados de avaliação não são apenas base para aceitação; também retroalimentam a pipeline de dados TsingLoop, impulsionando a otimização contínua do modelo e atualizações contínuas de estratégias.

De forma sistemática, respondeu a três questões ainda mais críticas: pode completar a tarefa de forma estável em condições reais; pode passar a validação/aceitação do cliente; pode ser reutilizado na próxima linha de produção. Assim se forma uma base de dados.

Até hoje, a Qingyan Precision desenhou uma visão final: “uma base, um cérebro, aplicações de mais de cem categorias”, com um sistema de engenharia de dados como base e um modelo de mundo de cognição industrial como cérebro, para acumular inteligência física reutilizável em centenas de tarefas industriais com fronteiras claras — como eletricidade, máquinas de engenharia, fabrico de novas energias e minas.

No momento crítico em que a IA física passa do conceito para a implementação industrial, os capitais industriais apostam em massa na Qingyan Precision. O que eles procuram é a sua capacidade insubstituível de implementação em cenários.

Quando a indústria ainda debate as rotas de algoritmo, a Qingyan Precision, enraizada em cenários industriais e silenciosamente a forjar a base de engenharia de IA física, já se tornou, discretamente, o principal vende-pás/“vendedor de pá” mais central na era da inteligência corporizada.

Na segunda metade, esta importância torna-se ainda mais evidente.