最近、Lingchu Intelligent は、Hillhouse Capital (GL Ventures) と Lanchi Ventures が主導したエンジェル資金調達ラウンドを完了しました。

Lingchu Intelligentは、今回の資金調達の完了後も、強化学習アルゴリズム、シナリオベースのデータ生成と収集、エンドツーエンドのソリューションに基づくロボットスキルセットトレーニングの研究開発と実装を継続し、業界をリードする汎用器用なマニピュレーターを開発していきます。

高い汎化能力、高い器用さ、そして高い成功率は、身体知能の「到達不可能な三角形」を構成します。高い汎化能力とは、変化する環境下において、ロボットが様々な物体に対して複雑なタスクを実行できることを指します。高い器用さは、タスク実行の精度と柔軟性（レゴの組み立てや両手での操作など）に反映されます。高い成功率は、ロボットが外乱を受けても安定して正確にタスクを実行できることを意味します（製品検証段階では95%、大規模展開では99.9%以上の成功率）。

これら3つの側面のバランスを取ることは極めて困難です。高い汎化性能を実現するには、汎用的なモデルとデータの多様性を考慮した学習アルゴリズムが必要です。高い器用さを実現するには、洗練されたモデルと、精度の詳細に焦点を当てた学習アルゴリズム、そして特定の制御アルゴリズムが必要です。そして、堅牢性を実現するには、制御アルゴリズムにも要求が課されます。

強化学習は、これら3つの側面において、具現化された知能エージェントの性能を向上させるための中核技術です。これにより、知能エージェントは低コストの合成データを用いたシミュレーション環境での訓練が可能になり、自律的な探索を実現し、試行錯誤を通じて最適解を学習し、器用さを向上させて人間の限界を超え、さらに堅牢性も向上します。

Lingchu Intelligenceは当初、強化学習に基づくフルスタック機能に注力し、器用な操作から始まり、後に汎用的な操作へと拡張することで、具現化知能の分野における技術的障壁を積み重ねてきました。Psi-P0計画モデルやPsi-C0制御モデルなど、階層型エンドツーエンドモデルは業界をリードしています。

Psi-P0は、大規模なインタラクティブ推論を活用して行動が環境に与える影響を理解し、複雑なタスクを分解することでタスクの汎化を実現します。Psi-C0モデルは、陳元培氏によって提案された2層アーキテクチャで、人間の動作データと深層強化学習を組み合わせています。上層では人間のデータを用いて参照軌道生成器を学習し、下層では生成された軌道を用いて強化学習の学習を誘導することで、汎化と器用さの問題を解決します。

Psi-C0 制御モデルは、複数のスキルのトレーニング チャレンジを順番にサポートします。

陳元培氏とスタンフォード大学は共同で、一連の器用な操作戦略を用いて長距離タスクを完了する「シーケンシャル・デクステリティ」を提唱しました。これは、現実世界のブロック積み上げタスクにおいて、ブロックを見つける、方向を変える、掴む、そして挿入する、という4つのスキルを連鎖させることで、全体的な成功率を向上させることができます。

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梁一涛博士は、オープン環境における複雑なタスクのタスク分解と計画を可能にするPsi-P0を開発しました。Psi-P0がサポートするタスクの複雑さと精度は、OpenAI（VPT）やNvidia（Minedojo）による最新の研究を凌駕しています。

以下のビデオに示されているように、具現化されたモデルは、記憶、つまり自身の経験に基づいて自分自身を向上させる能力を構築することにより、生涯学習をさらに強化することができます。

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製品企画の面では、Lingchu Intelligence は 2B サービス業界から出発し、主要顧客の高価値シナリオのニーズに導かれ、スキルセットを開発・統合し、商品化を実現し、ハードウェア、アルゴリズム、データ システムを迅速に反復することで、具現化されたインテリジェンス ソリューション全体の一般化可能性、柔軟性、成功率を継続的に向上させ、具現化された領域の「到達不可能な三角形」に最適なソリューションを提供します。

Lingchu Intelligenceの創業者兼CEOである王奇斌氏は、「投資家の皆様の力強いご支援に深く感謝申し上げます。業界のベテランと多くの科学者を擁する当社のチームは、包括的な技術スタックを備え、エンボディド・インテリジェンスの最前線に立つハードウェアとソフトウェアの統合ソリューションを構築していきます。先進的な製造業、スーパーマーケット物流、B2Bサービス業界への応用シナリオを拡大し、データクローズと商業化を迅速に実現していきます。エンボディド・インテリジェンス黎明期において、パートナーの皆様と共に成長し、インテリジェントな未来を創造していくことを楽しみにしています。」と述べています。

GLベンチャーズのプロジェクトリーダーは次のように述べています。「人工知能と現実世界の深い融合により、身体性知能産業は将来性に富み、様々な業界に大きな変化をもたらす大きな可能性を秘めています。Lingchu Intelligenceは、強化学習と模倣学習における深い専門知識と蓄積を活かし、『到達不可能な三角形』という課題を克服し、ロボットの器用さ、汎化能力、そして高い成功率を実現するという大きな進歩を遂げてきました。創業チームは、卓越した技術的背景を持つだけでなく、強力なエンジニアリング能力と豊富な商業化の実務経験を持つ、多分野にわたる優秀な人材で構成されています。創業者である王奇斌博士のリーダーシップの下、Lingchu Intelligenceは革新的なアプリケーションと高効率なソリューションを業界にもたらし、技術革新と商業価値の双方にとってメリットのある状況を実現すると確信しています。」

Lanchi Venturesのプロジェクトリーダーは、「身体化知能ロボット市場は非常に大きな可能性を秘めています。汎用的な運用能力を備え、複雑なタスクを遂行する能力は、身体化知能の実用化における重要な技術的ハードルだと考えています。Lingchuチームは、強化学習と身体化モデルにおいて世界トップクラスの技術チームです。さらに、業界とその応用シナリオを理解し、基盤となる技術アーキテクチャ能力を備え、製品実装とサプライチェーンの優位性において豊富な経験を有しています。身体化知能技術が成熟し、産業チェーンとエコシステムがより充実するにつれて、身体化知能ロボット市場は急速な発展期を迎えると考えています。私たちは、世界市場における身体化ロボットの発展の可能性について非常に楽観的です。」と述べています。

Lingchu Intelligenceについて

Lingchu Intelligence の完全な英語名は Proto-Sentient Intelligence であり、略称は PsiBot です。

Protoは「始まり」または「先駆者」を意味し、強化学習を活用した同社のコア技術である「具現化知能」と完全に一致しています。Sentientは「精神」または「知性」を意味し、人間のような能力が徐々に、そして自律的に世界を認識し、相互作用していくことを表しています。

凌楚知能の創業者である王奇斌博士は、携帯電話、スマートスピーカー、ロボットの分野で20年近くの成功経験を有し、製品の定義、開発、発売、そしてグローバル化という0-1-N産業クローズドループを何度も実現してきました。彼はロボットの商業化に精通した「ベテラン」です。

共同創業者の柴小潔博士は、ロボティクスと自動運転の分野で15年の経験を有しています。アルゴリズム、シミュレーション、エンジニアリング、フルスタック技術に精通し、L4製品展開におけるデータループの経験に加え、豊富な量産経験を持つ研究開発の専門家です。

Lingchu Intelligence は、「科学者の密度が最も高い」インテリジェンス企業としても知られています。

凌竹と北京大学は、北京大学-凌竹知能エンボス器用操作共同研究室を設立し、人工知能研究所の楊姚東博士が共同研究プロジェクトのプロジェクトリーダーを務めています。楊博士は、強化学習分野で著名な若手研究者であり、現代の深層強化学習発祥の地であるロンドン大学ロンドン校（UCL）で博士号を取得しています。楊博士の研究グループは、中国チームを率いて「Nature Machine Intelligence」誌に初めて掲載された多体強化学習アルゴリズムの開発や、中国チームを率いてNeurIPS 2022のエンボス器用操作選手権で優勝するなど、強化学習分野で数々の重要な成果を上げています。

一方、北京大学・霊竹共同研究室は、梁一涛博士と共同で、具現化された知能エージェントのための長期タスク計画に関する研究プロジェクトに取り組んでいます。梁博士は長年、機械学習に知識を注入することでその性能と汎化を向上させる方法に取り組んでおり、オープン環境Minecraftにおいて一連の重要な成果を上げています。彼はLLMを用いて複雑なタスクを分解・計画し、「水槽の中の脳」とも言える大規模モデルに手足を成長させ、具現化されたシナリオの中で自律的に行​​動することを可能にしました。

霊竹大学と北京大学の共同研究室を拠点とする同社の共同創業者である陳元培は、2000年代以降のロボットに情熱を注ぐ天才である。スタンフォード大学の客員研究員として、カレン・リウ教授とフェイフェイ・リー教授に師事し、強化学習を用いて現実世界で初めて2本の腕と2本の手を同時に制御することに成功した。

さらに、上海交通大学人工知能学院の温英准教授も技術チームの主要メンバーです。温教授の研究グループは、マルチモーダル意思決定ビッグモデルDB1を発表しました。これは、DeepMindのジェネラリスト意思決定Gatoモデルを凌駕し、現実世界に関連する100以上のシナリオタスクを導入しており、実際のビジネスニーズに対応する強力なツールを提供しています。

Lingchu Intelligenceは、ベテランのプロダクトマネージャーを筆頭に、最高密度の科学者チームを擁し、7890 Hexagonal Teamを結成しました。70代、80代、90代、そして00代と幅広い年齢層のメンバーで構成され、技術、製品知識、そして実装能力を備えたオールラウンドなチームです。