Thanh nghiên huy động vốn chính xác hàng trăm triệu nhân dân tệ, đội ngũ “quốc gia” chế tạo thiết bị đã đầu tư

null

Đầu tư giới AI được biết, hôm nay (13/7), Qingyan Precision (清研精准) công bố đã nhanh chóng hoàn tất 2 vòng tài trợ trong tháng 6, tổng quy mô lên tới hàng trăm triệu nhân dân tệ; qua đó, vòng tài trợ Series B chính thức được chốt.

“Nhóm quốc gia + nửa cái vòng xe” xuất hiện: 2 vòng B2 quy mô hàng chục triệu USD do Xingyuan Capital dẫn dắt đầu tư, FAW Fusheng đồng đầu tư; ngay sau đó là vòng B3 do Beijing Automotive Investment (北汽产投) dẫn dắt đầu tư, Yulong Group (裕隆集团) đồng đầu tư. Lần này, còn bổ sung Quỹ công nghiệp Chi cơ (国机产业基金).

Ngay trong tháng 6/2026, Bộ Công nghiệp và Công nghệ Thông tin (工信部) và Ủy ban Giám sát và Quản lý Tài sản Nhà nước (国资委) phối hợp khởi động “Chiến dịch hành động thí điểm thực hành trong bối cảnh thực tế cho robot hình người và trí tuệ thể hiện thân (具身智能)”, yêu cầu trí tuệ thể hiện thân không chỉ chạy trong phòng thí nghiệm, mà phải bước vào vị trí dây chuyền nhà máy thực, mở chế độ “chế độ tác nghiệp”.

Trước đó, Qingyan Precision đã sớm chiếm lĩnh nền tảng kỹ thuật hóa cho vật lý AI (physical AI). Thông qua 8 năm tích lũy tại hiện trường công nghiệp, robot thể hiện thân có thể “học cách làm việc” trong các bối cảnh công nghiệp thực tế, phức tạp và khắc nghiệt, từ đó hiện thực hóa triển khai thực sự.

Vốn từ doanh nghiệp nhà nước hiếm khi ra tay

Nhìn tổng thể, nguồn lực mang tính công nghiệp trong vòng tài trợ lần này của Qingyan Precision rất phong phú.

Trong đó không thiếu quỹ của doanh nghiệp nhà nước — Quỹ công nghiệp Chi cơ (国机产业基金).

Điểm hiếm hơn nữa là hình thành “ma trận vốn” thuộc vòng xe không phổ biến: toàn bộ vòng B quy tụ 6 doanh nghiệp xe — Bắc Kinh Automotive Investment (北汽产投), Xingyuan Capital, FAW Fusheng (一汽富晟), Great Wall Capital (长城资本), Shaanxi Auto Capital (陕汽资本), Yulong Group (裕隆集团). Việc các hãng xe đầu tư dày đặc cho thấy nền tảng kỹ thuật hóa vật lý AI và hệ thống kiểm thử - xác thực của Qingyan Precision đã được nhúng vào chuỗi cung ứng cốt lõi của các hãng xe chủ đạo trong nước. Đây là sự công nhận từ chuỗi cung ứng hai đầu thượng - hạ nguồn của ngành ô tô.

Đội ngũ nhà đầu tư có mức độ tập trung rất cao và tính công nghiệp mạnh mẽ, cho thấy logic đầu tư của thị trường vốn ở “nửa sau” của trí tuệ thể hiện thân đã có sự chuyển biến — vốn không còn mù quáng đuổi theo video demo của robot hình người, mà dùng số tiền lớn để đặt cược vào các doanh nghiệp hạ tầng vật lý AI nắm vững bối cảnh công nghiệp thực, sở hữu vòng khép kín dữ liệu chất lượng cao, và có năng lực triển khai theo hướng kỹ thuật hóa.

Muốn vật lý AI thực sự triển khai được, bắt buộc phải vượt qua các khâu như phát triển sản phẩm, chuỗi cung ứng, bàn giao tại hiện trường, dịch vụ khách hàng và vận hành - bảo trì liên tục. Nói cách khác, cần có thử thách thực sự, để có thể làm cho dây chuyền hoạt động được.

Khi vốn và hoạt động kinh doanh gắn chặt với nhau, mới đảm bảo có cổng vào bối cảnh công nghiệp thực tế liên tục, ổn định, từ đó hình thành vòng tuần hoàn tốt.

Như đã nêu trong “Chiến dịch hành động thí điểm thực hành trong bối cảnh thực tế”, đến cuối năm 2026, robot hình người và các sản phẩm trọng điểm khác sẽ hoàn tất xác thực ứng dụng và triển khai thường nhật đầu tiên trong một loạt bối cảnh tiêu biểu; đồng thời, đúc kết thành hơn 100 bối cảnh ứng dụng có giá trị cao, làm phong phú thêm hệ phổ ứng dụng của trí tuệ thể hiện thân, từ đó thúc đẩy năng lực triển khai quy mô “vạn chiếc”.

Qingyan Precision có thể nói là “chốt đúng thời điểm” với chiến lược. Hai vòng tài trợ này đều đi kèm với bước ngoặt then chốt: từ việc lấy việc chạy thông vòng khép kín về “trí tuệ vật lý cho xe năng lượng mới” làm điểm khởi đầu, từng bước mở rộng sang bối cảnh công nghiệp rộng lớn hơn, hướng tới xây dựng nền tảng kỹ thuật hóa cho vật lý AI trong công nghiệp, đồng thời bố trí sâu trong lĩnh vực trí tuệ thể hiện thân.

Xét từ góc độ này, sự đột phá của họ không chỉ là một công nghệ đơn lẻ, mà là một “hàng rào tổng hợp” được tạo bởi nhiều năng lực cùng hình thành: cổng vào bối cảnh thực, năng lực sản xuất dữ liệu, hệ thống kiểm thử - đánh giá, năng lực bàn giao kỹ thuật và năng lực mô hình thế giới; và hơn nữa, trước khi chính sách đến, đã hoàn tất bố trí toàn chuỗi.

Thanh Hoa, Stanford và “lão làng” ngành robot: liên minh mạnh - mạnh

Đồng sáng lập kiêm CEO của Qingyan Precision là ông Dong Han (董汉). Nghiên cứu sinh của ông học tại Đại học Thanh Hoa, theo học Giáo sư Li Keqiang (李克强), viện sĩ Viện Khoa học Kỹ thuật Trung Quốc (中国工程院院士). Ông chính thức thành lập Qingyan Precision vào tháng 6/2018 dưới sự ươm tạo của Đại học Thanh Hoa.

Trong 8 năm thành lập, Qingyan Precision đã đưa các sản phẩm AI kiểm tra, mô phỏng và xác thực thử nghiệm vào gần như toàn bộ chuỗi cung ứng cốt lõi của hầu hết các nhà sản xuất xe trọn bộ và doanh nghiệp pin động lực trong nước, xuất hàng hơn 10.000 chiếc, triển khai tại hơn 30 quốc gia. Khách hàng công nghiệp bao phủ các mảng cốt lõi như xe trọn bộ năng lượng mới, pin động lực, lưu trữ năng lượng, linh kiện cốt lõi, mỏ khoáng sản, điện lực,...

（Từ trái sang phải

Phân khúc trí tuệ thể hiện thân của Qingyan Precision — CEO Cao Qitong (曹绮桐), có nền tảng học thuật về kỹ thuật tại Đại học Stanford, từng thực hiện các nghiên cứu đề tài giao thoa giữa khoa học đời sống và AI tại Viện Nghiên cứu Máy tính Stanford. Các kết quả liên quan từng được công bố với vai trò tác giả đầu (first author) trên tạp chí chuyên san con của Nature. Tại Qingyan Precision, Cao Qitong chủ yếu phụ trách tổng hợp lộ trình chuyển giao và nâng cấp công nghệ của công ty cũng như việc triển khai vào bối cảnh thương mại, qua đó làm nổi bật lợi thế cốt lõi của doanh nghiệp trong việc “đánh vào chỗ khó” ở chặng cuối cùng của triển khai trí tuệ thể hiện thân trong công nghiệp.

Lĩnh vực nghiên cứu cốt lõi của cô liên quan đến quy luật tiến hóa của trạng thái các hệ thống suy diễn dữ liệu đa chiều, đa phương thức, dữ liệu động; khi chuyển sang bối cảnh công nghiệp, bản chất vấn đề cũng tương tự: thứ robot “nhìn thấy” không chỉ là một chi tiết, mà là một hệ vật lý động được cấu thành bởi thị giác, cảm giác lực, cảm giác xúc giác, tham số quy trình và biến số môi trường. Điều này khớp chặt với mô hình thế giới vật lý công nghiệp mà Qingyan Precision xây dựng.

Tổng kỹ sư trí tuệ thể hiện thân của Qingyan Precision kiêm CTO của Precision Vision (精准视界) Zhao Ran (赵然). Anh từng đảm nhiệm vị trí phụ trách hạ tầng “具身 Infra” tại hai công ty đầu ngành về trí tuệ thể hiện thân quy mô 200 tỷ Nhân dân tệ là Qianxun Intelligent (千寻智能) và Zhi Pingfang Technology (智平方科技). Việc Tiến sĩ Zhao Ran gia nhập đã tạo bảo đảm vững chắc cho việc xây dựng hạ tầng thể hiện thân và triển khai theo hướng kỹ thuật hóa của Qingyan Precision. Với tư cách là thành viên trong đội ngũ của học giả Ding Han (丁汉) — bậc thầy trong lĩnh vực robot — Zhao Ran đã dành hơn 10 năm đào sâu lĩnh vực robot, đồng thời có cả nền tảng học thuật vững chắc lẫn kinh nghiệm triển khai vào ngành.

Anh từng dẫn dắt đội ngũ xây dựng từ con số 0 đến 1 các nền tảng điều khiển từ xa, thu thập dữ liệu, vòng khép kín dữ liệu nền và mô phỏng. Sau hơn 10 năm tích lũy công nghệ robot, anh có thể thông suốt một cách hệ thống các mắt xích then chốt như bản thể, dữ liệu, mô phỏng và mô hình, hình thành năng lực cốt lõi cần cho xây dựng hạ tầng trí tuệ thể hiện thân. Kinh nghiệm theo hướng nền tảng hóa và kỹ thuật hóa, cùng với nền tảng nghiên cứu - phát triển sâu dày của đội ngũ, tạo nên lực tổng hợp, thúc đẩy sự hòa hợp sâu giữa “gene học thuật vươn cao” và năng lực kỹ thuật công nghiệp “đứng vững trên mặt đất”.

Từ đó, đội ngũ quy tụ tầm nhìn tiên phong đẳng cấp thế giới, nền tảng kỹ thuật hóa công nghiệp và năng lực xác thực thương mại ở quy mô hàng trăm tỷ, qua đó đã đứng ở rìa trước nhất của công nghiệp hóa trí tuệ thể hiện thân tại Trung Quốc, trở thành “ngôi sao cân định kỹ thuật” được ngành công nhận và “người dẫn đường triển khai” về thực địa.

Nền tảng kỹ thuật hóa cho vật lý AI

Trên các nền tảng đó, Qingyan Precision hoàn tất suôn sẻ nâng cấp chiến lược và việc năng lực lan tỏa — từ một doanh nghiệp kiểm tra xe sử dụng công nghệ AI, vươn lên thành nền tảng kỹ thuật hóa vật lý AI, đóng vai trò là nền tảng vật lý AI để triển khai trí tuệ thể hiện thân trong lĩnh vực công nghiệp.

Phù hợp với “Chiến dịch hành động thí điểm thực hành trong bối cảnh thực tế”, Qingyan Precision nhiều năm qua đã sẵn sàng hạ tầng ngay tại hiện trường công nghiệp. Ở các lĩnh vực công nghiệp khác nhau, họ đã tích lũy hơn 2.000 điểm cảm nhận công nghiệp và được triển khai trên các vị trí tác nghiệp thực tế. Từ kiểm tra PACK pin động lực xe năng lượng mới, đến lắp ráp tổng xe; từ nhà máy trên mặt đất đến mỏ dưới lòng đất. Các vị trí then chốt được chuyển thành “trường dữ liệu” và “sân huấn luyện” cho trí tuệ thể hiện thân. Những bối cảnh này có dữ liệu, có vị trí, có tác nghiệp thực sự — xác thực giá trị một cách thuyết phục nhất.

Mô hình thể hiện thân là “bộ não”, còn Qingyan Precision cung cấp căn cứ thực hành và giáo trình để dạy “bộ não” phối hợp cùng “thân thể” và xác minh năng lực của nó; họ không tạo robot (bản thể), nhưng tạo ra năng lực để robot có thể làm việc trong hiện trường công nghiệp.

Ngoài ra, trong “Chiến dịch hành động thí điểm thực hành trong bối cảnh thực tế” cũng nhấn mạnh: kiên trì dựa vào ứng dụng, thông qua huấn luyện bằng bối cảnh thực, liên tục tối ưu thuật toán mô hình trí tuệ thể hiện thân và tích lũy dữ liệu chất lượng cao từ máy thật.

Và ngày nay, Qingyan Precision đã rõ ràng là “nhà cung cấp nền tảng dữ liệu vật lý AI”.

Qingyan Precision tự nghiên cứu phát triển pipeline kỹ thuật dữ liệu đa phương thức TsingLoop — pipeline này biến các tín hiệu thô rải rác ở nhiều hệ thống thành gói tài sản dữ liệu chuẩn hóa và có thể tái sử dụng, thông qua căn chỉnh thống nhất về thời gian - không gian - ngữ nghĩa. Dữ liệu thu một lần, sau khi được xử lý qua pipeline, nâng cấp thành “tài sản dữ liệu” phục vụ công nghiệp; dữ liệu lịch sử có thể tự động hòa trộn với dữ liệu mới, liên tục lặp lại, hình thành “vòng quay dữ liệu” tăng trưởng không ngừng.

Hơn nữa, dựa trên pipeline kỹ thuật dữ liệu đa phương thức TsingLoop, Qingyan Precision đang xây dựng một hệ thống kiểm thử “Robot-in-the-Loop” hướng tới bối cảnh công nghiệp, dùng robot trong vòng phản hồi.

Có thể hiểu hệ thống này như “vòng khép kín thu thập - mô phỏng - xác thực - đánh giá - lặp lại” phiên bản trí tuệ thể hiện thân cho công nghiệp: robot hoặc công nhân thực hiện nhiệm vụ tại vị trí thực tế, còn TsingLoop đồng bộ thu thập dữ liệu đa phương thức như thị giác, cảm giác lực, xúc giác, quỹ đạo, tham số quy trình, trạng thái thiết bị và kết quả thực hiện. Sau đó, hệ thống tái dựng bối cảnh song sinh kỹ thuật số dựa trên dữ liệu thực, chạy lại các điều kiện lịch sử trong môi trường mô phỏng, tái hiện các mẫu bất thường và suy diễn giả thuyết về các chiến lược động tác khác nhau với chi phí thấp và tần suất cao.

Nhưng mô phỏng không phải điểm kết thúc. Robot công nghiệp cuối cùng phải bước vào xưởng thực, nên bắt buộc vượt qua khoảng cách thực - ảo. Vì vậy, Qingyan Precision sẽ tiếp tục đưa kiểm thử “robot-in-the-loop” vào: tạo thành vòng khép kín liên động giữa robot bản thể thực, bộ điều khiển, bộ phận chấp hành đầu cuối, cảm biến và bối cảnh mô phỏng; trong khi không chiếm dụng trực tiếp dây chuyền của khách hàng, họ sẽ xác minh trước các chiến lược động tác, ranh giới điều khiển lực, bao an toàn, cơ chế tiếp quản khi có bất thường.

Sau khi triển khai ra hiện trường, mô-đun đánh giá sẽ liên tục xuất báo cáo đánh giá chuẩn hóa, bao gồm tỷ lệ thành công nhiệm vụ, thời gian chu kỳ (thị nhịp), tỷ lệ bất thường, rủi ro va chạm, mức tiêu hao năng lượng, thời lượng vận hành ổn định,... Những kết quả đánh giá này không chỉ là căn cứ nghiệm thu, mà còn được đưa ngược trở lại pipeline dữ liệu TsingLoop, thúc đẩy mô hình tiếp tục tối ưu và chiến lược tiếp tục cập nhật.

Hệ thống đã trả lời một cách toàn diện ba câu hỏi quan trọng hơn cả: liệu có thể ổn định hoàn thành nhiệm vụ trong điều kiện công việc thực hay không; liệu có thể thông qua nghiệm thu của khách hàng hay không; và liệu có thể tái sử dụng trong dây chuyền tiếp theo hay không. Như vậy, một nền tảng dữ liệu được hình thành.

Trải suốt hành trình đến nay, Qingyan Precision vẽ ra viễn cảnh cuối cùng: “một nền tảng, một bộ não, một trăm ứng dụng theo từng nhóm bối cảnh”. Lấy hệ thống kỹ thuật dữ liệu làm nền tảng, lấy mô hình thế giới nhận thức công nghiệp làm bộ não; trong hơn trăm nhiệm vụ công nghiệp với ranh giới rõ ràng như điện lực, máy móc công trình, sản xuất năng lượng mới, mỏ khoáng sản,... họ lắng đọng nên năng lực vật lý thông minh có thể tái sử dụng.

Ở thời điểm then chốt khi vật lý AI từ khái niệm bước sang triển khai công nghiệp, vốn công nghiệp liên tục đặt cược vào Qingyan Precision. Thứ họ nhắm tới chính là năng lực triển khai theo bối cảnh không thể thay thế của doanh nghiệp.

Khi ngành còn đang tranh luận lộ trình thuật toán, Qingyan Precision — bám sát hiện trường công nghiệp và lặng lẽ gia công nền tảng kỹ thuật hóa cho vật lý AI — đã âm thầm trở thành “người bán xẻng” cốt lõi nhất của thời đại trí tuệ thể hiện thân.

Ở nửa sau, tầm quan trọng này dường như đã không cần nói nữa.