独家丨陈亦伦所创「它石智航」完成 1.5 亿美元种子轮

360影视 2025-01-23 17:47 2

摘要:它石智航创立于 2024 年 7 月,创始团队阵容堪称豪华,由华为车 BU 前首席科学家陈亦伦、前华为“天才少年”丁文超、前百度资深副总裁李震宇坐镇,团队成员来自清华、复旦等知名高校。

它石智航或将成为智元机器人最有力的竞争对手。

作者丨吴华秀

编辑丨陈彩娴

AI 科技评论独家获悉,具身智能明星企业它石智航近日完成种子轮融资,投资额达 1.5 亿美金。据了解,该项目投前 3 亿美金,最终投后 4.5 亿美金。

它石智航创立于 2024 年 7 月,创始团队阵容堪称豪华,由华为车 BU 前首席科学家陈亦伦、前华为“天才少年”丁文超、前百度资深副总裁李震宇坐镇,团队成员来自清华、复旦等知名高校。

从创始团队的背景组合来看,这是“自动驾驶大牛+青年科学家+商业实战老炮”的创业公式。由于它石智航的创业团队具有强大的技术背景与实战经验,据了解,红杉、高榕、今日资本、启明等知名基金均有意向参与。

横空出世的它石智航团队首先被视为智元机器人在接下来的最有力竞争对手。

当前中国具身智能领域另一个同样拥有强大团队的企业,是当红明星宠儿智元机器人。过去两年,智元凭借非凡的融资能力和行业影响力,成为中国机器人新势力中融资最多的公司之一。智元联合创始人、B 站知名 UP 主“稚晖君”彭志辉,与上海交大教授闫维新强强联手,于 2023 年初在上海扬帆起航,如今团队已汇聚了数百人。

同样在华为历练过、与智元 CTO 彭志辉一同被誉为华为“天才少年”的它石智航创始人丁文超,本科毕业于华中科技大学,2020 年取得香港科技大学博士学位。同年,丁文超加入华为智能驾驶解决方案 BU,担任研究科学家和技术负责人。

期间,丁文超参与打造了华为 ADS 1.0 以及 ADS 2.0 智能驾驶系统,是华为第一代智能驾驶系统的核心技术专家。该技术方案后续不断升级,从预研走向量产,在北汽极狐、长安阿维塔以及问界 2023 智驾版等多款车型上实现了商用。

2023 年离开华为后,丁文超加入复旦大学工程于应用研究院,并担任集群机器人系统实验室负责人。“AI+Robotics”成了丁文超潜心研究的又一新方向,融合机械、电子、计算机等各领域知识,将过往自动驾驶技术迁移至机器人上。

它石智航的另一位创始人陈亦伦,同样出身华为,与丁文超是同事。

陈亦伦本硕就读于清华大学电子工程系,博士毕业于美国密西根大学安娜堡分校。2017年,陈亦伦以首席工程师身份加入大疆,深度参与无人机核心技术的研发;一年后,陈亦伦加入华为智能汽车解决方案事业部,担任自动驾驶系统 CTO 与 首席科学家。据报道,陈亦伦带领团队从 0 到 1 主导完成了华为第一代自动驾驶系统 ADS 1.0 的全栈研发。

2022 年,陈亦伦加入清华大学智能产业研究院,出任智能机器人方向首席专家,同时兼任创新中心主任。

智元联合创始人闫维新,有着上海交大背景,此外智元与北大建立联合实验室、北大助理教授董豪担任实验室负责人。而陈亦伦有着清华学术背景,同样熠熠生辉,不输北大或上交大的光环。

据了解,华为期间陈亦伦与丁文超虽有过交集,但两人并没有深入合作。两人离开华为后,不约而同由产业界回到学术界。当下具身智能热潮汹涌,两人选择携手合作,共同开启机器人创业。

知情人士告诉 AI 科技评论,前百度资深副总裁李震宇后来加入了它石智航,以身入局。作为一个身经百战的老兵,李震宇的加盟无疑让它石智航如虎添翼,为团队提供丰富的技术研发、商业运营经验。

李震宇 2001 年硕士毕业于北京航空航天大学,曾加入华为,后 2007 年进入百度,历任质量部、项目管理部、AI平台部、自动驾驶事业部(L4)等负责人。

2015年,李震宇参与筹建百度自动驾驶事业部,担任自动驾驶事业部常务副总经理;2016年,轮岗至 AI 体系,参与“百度大脑”工作。2021 年 3 月,李震宇升任至百度集团资深副总裁。

百度生涯中,最亮眼的工作便是李震宇长期领导的自动驾驶业务,见证了百度 Robotaxi 从 0 到 1,从有到强的商业化落地和后续运营。

随着自动驾驶创业窗口日益收窄,自 2022 年以来,已有多位智能驾驶大牛转战具身智能。其中有两支不容小觑的力量,一支是地平线系的余轶南团队,另一支是基于旷视无人物流车的唐文斌团队。(更多信息欢迎添加作者微信 whx23999 交流)

据了解,由余轶南创办的维他动力近日完成 4 亿人民币种子轮融资,由地平线、高瓴创投领投。相比于瞄准人形机器人赛道的具身智能初创企业,维他动力剑指四足机器人,预计是面向 C 端用户。

过去一年,据不完全统计,国内人形机器人领域融资活动颇为活跃,总计 71 起,融资总额近 70 亿元,单笔融资达亿级的有26 起。进入 2025 年,人形机器人将迎来“商业化量产元年”,这将考验着机器人厂商们从 Demo 到落地的解题能力。

来源:AI科技评论

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