BridgeMind(桥介数物)、数億円規模の新たな資金調達を完了、汎用ロボットオペレーティングシステムの導入を社会実装を加速

中国移動

近日、橋介数物(BridgeDP Robotics)はPre-A+++ラウンドの資金調達を完了したと発表しました。今回の資金調達は、中国移動(China Mobile)のチェーン・長基金が主導し、既存株主の復星創富(Fosun Capital)および深創投(Shenzhen Capital Group)が追加投資を行い、調達規模は億元規模に達しました。


今回の資金調達に伴い、橋介数物は会社の長期的な戦略方向性をさらに明確にしました。それは、モーションコントロールを礎とし、「汎用ロボットオペレーティングシステム」を構築することです。これは、私たちがモーションコントロールソリューションの研究開発企業から、汎用ロボット産業のインフラおよびエコシステムの構築者へとアップグレードおよび移行していることを意味しています。


半年以内に、橋介数物は産業資本と国有資産基金からの投資を相次いで獲得しました。これは、私たちの過去の実績に対する評価であるだけでなく、新しい位置づけと新しい方向性に対する肯定と信頼でもあります。


今回の資金調達は、この戦略の実行を加速させ、製品の反復とアルゴリズム研究開発における私たちの展開を次の段階へと推進するために使用されます。


RoboCraft AI

汎用ロボット運動能力開発プラットフォーム


私たちは今年6月にRoboCraft AIを発表しました。これは、橋介数物が過去に50モデル以上の異なるロボットの研究開発・配備プロセスで蓄積した経験を結集し、モーションコントロールの低レイヤー技術、モデルアルゴリズム、Sim2Realエンジニアリングの経験を標準化されたソフトウェア開発プロセスとして定着させたものです。


私たちは、開発者がRoboCraft AIを通じてロボットに一流の運動能力を迅速に構築できることを望んでいます。


一方では、複数の主要な成熟機種に対して、プラットフォームはシナリオアプリケーションの迅速な開発と実機配備をサポートします。



RoboCraft AIは、宇樹(Unitree)G1、智元(Agibot)X2、衆擎(UniRing)PM01、加速進化(Evolution)T1などの機種に対応しています。これらの機種を購入済みのレンタル事業者、インテグレーター、コンテンツチームなどに向けて、私たちは「箱を開けてすぐに使える」アプリケーション開発ツールチェーンを提供し、「動作のカスタマイズ、アプリケーションの編成、実機配備」のプロセスを同一のワークベンチに集約します。具体的には、ユーザーは以下のことが可能です:

  • プラットフォームの豊富な歩行、走行、ダンスなどの高品質なアセットライブラリの動作を使用する;

  • 「動画からの抽出」または「BVHファイルのアップロード」を通じてカスタム動作を追加する;

  • 簡単なドラッグ&ドロップでタイムライン上での複数動作の連動アプリケーション編成を完了し、長期的に保存・管理する;

  • アプリケーションをワンクリックで実機に配備し、複数マシンのグループ制御を実現する


クローズドベータテストの1ヶ月間、RoboCraft AIは中国全土の数十社に及ぶロボットレンタル・パフォーマンス企業と連絡を取り、提携を確立しました。多くの顧客がすでに配備プロセスをセルフサービスで完了し、プラットフォームを通じて商用パフォーマンスシナリオの開発効率を大幅に向上させました。


他方では、プラットフォームは本体メーカー独自開発機種の接続と適応もサポートします。



独自開発の本体企業向けに、RoboCraft AIは標準化された新規ロボット接続プロセスを提供し、かつてはコストが高く専門家の経験に依存していた複雑な作業を、再利用可能なプラットフォームの自動化機能へと集約し、新しい機種の運動能力配備サイクルを大幅に短縮します。


RoboCraft AIは、URDFのAI検証と自動修復から、ハードウェアの安全チェック、トレーニングパラメータの自動生成などの機能を開発しました。これにより、Sim2Realエンジニアリングにおけるハードウェアの潜在的な問題を事前に解決し、その後の配備の成功率と効率を向上させようとしています。


私たちはすでに複数の完成機メーカーや関節モジュールメーカーと深い協力関係に達しており、彼らの新しい機種の0から1への接続適応を成功させ、パートナーが成熟した本体に近い基本運動能力と二次開発スペースを獲得するのを支援しました。

現在、RoboCraft AIは登録利用を全面的に開放しています。公式サイト robocraftai.cn にアクセスするだけで、高品質な内蔵動作ライブラリとアプリケーション開発のフルセットツールチェーンを利用できます。業界の皆様の試用とフィードバックを心よりお待ちしております!


モーションコントロール汎用モデル

強力な運動能力の土台


RoboCraft AIが示すクロス本体配備能力や運動汎化能力は、根本的には橋介数物のモーションコントロール汎用モデルに由来しています。


私たちのアルゴリズムチームは、過去にさまざまなロボットにサービスを提供する中で蓄積された運動データと配備経験を、汎用アクショントラッカーの研究開発に融合させました。この成果は、自社開発の汎用アクショントラッキングモデルアーキテクチャに基づいており、私たちが独自に収集した数千時間分に及ぶ異なるロボット本体にわたる全身運動データを用いたトレーニングを組み合わせています。現在、歩行、走行、ジャンプ、ダンス、武術などの高頻度な動作を安定してサポートできるようになり、これまで個別に適応させたことのなかった大量のダンス動作の編成もサポート可能となり、優れた動作汎化能力を示しています。


橋介数物のクロス本体全身運動データファクトリーの生産能力向上に伴い、このモデルの動作カバー率、複雑な動作の汎化能力、および実環境での配備の安定性は今後も向上し続けます。



さらに、汎用アクショントラッカーは単なる単一の動作モデルではなく、上位のアクションプランナーの出力に接続することも可能です。現在、私たちは明示的および暗示的な歩行プランナーの出力に対応しており、上位の計画結果を低レイヤーで実行可能、配備可能な全身モーションコントロール能力へと変換することができます。


今後、この土台に基づいて、私たちのインターフェース能力はナビゲーションやマニピュレーションなどのより複雑なタスクへと段階的に拡張され、モーションコントロールモデルを単なる「動作の実行」からさらに拡張し、橋介数物が構築しようとしている「汎用ロボットオペレーティングシステム」における中核的な基礎運動能力レイヤーにしていきます。


クロス本体全身運動データファクトリー

能力を持続的に進化させる核心の保障


今年6月初旬、私たちが独自に構築したクロス本体全身運動データファクトリーが稼働を開始しました。現在、全プロセスの品質検査を通過した有効なトレーニングデータが、最初のバッチとして数千時間分生産されており、生産ラインはパターンの確立から生産能力拡大の新しい段階へと進んでいます。


データ計画において、私たちは「能動的カバー + モデル能力要求フィードバック」の双方向生産モードを採用しています:

  • 能動的に設計・カバーされたデータ収集:工場は専任のモーションデザインチームとAIネイティブ管理プラットフォームの連携により、移動、姿勢変換、全身インタラクション、転倒回復などの能力次元に基づいて動作ライブラリを継続的に拡張し、データの多様性と有効性を保障します;

  • モデル能力の要求に駆動されるデータ収集:トレーニングの失敗、クロス本体移行時の減衰、動力学的バックステップ、低収益サンプルなどの情報をフィードバックし、次のラウンドの収集およびリダイレクト作業へと最適化することで、データ生産をモデルの反復における実際の欠乏に役立てます。


同時に、データファクトリーには自社開発のクロス本体モーションリダイレクトアルゴリズムが組み合わされており、収集したデータを迅速に適応させ、異なるモデルのロボットに配信することができます。これにより、複数のロボットプラットフォーム間での高品質な運動データの効率的な再利用が実現し、データ生産とアプリケーションの効率が大幅に向上し、クロス本体モーションコントロールモデルのトレーニング、検証、および能力の進化がさらに加速します。


モーションコントロール分野における橋介数物への長期にわたる評価と信頼に対して、投資機関の皆様および業界パートナーの皆様に改めて感謝申し上げます。


今後は、コア事業の強みを継続的に深めると同時に、データファクトリー、アルゴリズム開発、および製品の反復への投資を拡大し、「汎用ロボットオペレーティングシステム」の構築を完了するための強固な土台を築いてまいります。


私たちは、業界に汎用ロボットアプリケーション開発のインフラを提供し、より多くの人々がロボットの未来のエコシステム構築に参加できるようにしたいと考えています。私たちは、これが業界の効率を高め、産業革新を推進するための優れた道筋であると信じています。


橋介数物の創業者である尚陽星が述べたように、「橋介数物の使命は、インテリジェンスを真に物理世界に参入させ、変化させることです。これを実現するためには、少数の企業や少数の天才エンジニアだけに頼るのではなく、より多くの開発者、ハードウェアチーム、シナリオエキスパート、そして起業家たちが物理AIの建設に参加できるようにする必要があります。」

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