Jiajia Vision recauda 350 millones de RMB en tres meses con la ronda de financiación B2

Una escena familiar vuelve a suceder.

Según informa el sector de inversiones, Jijia Shijie anunció la finalización de una nueva ronda de financiación B2 de 1.000 millones de yuanes, liderada por una serie de fondos nacionales, capital industrial, instituciones financieras y plataformas estatales de primer nivel global, incluidos狮城资本 (que ha realizado múltiples inversiones consecutivas), el Fondo China-Bélgica (Fondo China-Bélgica), Jian Tou Investment, Wanxiang Qianchao, Fuxing Rui Zheng, Huagai Chuangying, Jin Chuang Touzi, Deyi Capital, Huacang Capital y Yuan Shi Fund, entre otros. Varios accionistas anteriores, como Guozhong Capital, Dachen Caizhi y Turing Asset Management, han aumentado significativamente sus inversiones.

Según fuentes informadas, la intención de inversión en esta ronda superó ampliamente el objetivo de financiación original. Cabe destacar que esta es la tercera ronda de financiación de Jíjiā Shìjiè en tres meses, con un monto acumulado de hasta 3.500 millones de yuanes.

Hasta ahora, Jíjiā Shìjiè y su fundador, el doctor nacido en los años 90, Huang Guan, han creado uno de los momentos más destacados del sector de capital de riesgo este año. Detrás de la inversión colectiva de los inversores, quizás se acerque el "momento GPT-3" de la AGI física.

Como puedes ver, casi todos los tipos de instituciones inversoras líderes del mercado están detrás de Jijian Vision.

Desde su fundación, Jijia Shijie recibió una ronda de financiación semilla de varios millones de yuanes, invertida por Chen Tao Capital. Desde entonces, los inversores han comenzado a llegar en fila: en septiembre de 2024, completó dos rondas consecutivas de financiación ángel y ángel+, por cerca de 50 millones de yuanes, con la participación de instituciones como BAIC Industrial Investment, Jiqi Chuangtan, Huamin Investment, Longding Investment, Qingzhi Capital y PKSHA Algorithm Fund.

Un año después, JiJia Shijie nuevamente obtuvo dos rondas consecutivas de financiación, Pre-A y Pre-A+, por miles de millones de yuanes en agosto de 2025. La ronda Pre-A fue liderada por Guozhong Capital, con participación de Zifeng Capital y el accionista existente PKSHA Algorithm Fund; la ronda Pre-A+ fue invertida por China Investment Capital, Guangzhou Industrial Investment, Yicun Songling y Huatian Capital.

Luego, el ritmo de financiación de Jijia Vision se volvió intenso. En noviembre del mismo año, Jijia Vision completó una nueva ronda de financiación Serie A1 de miles de millones de yuanes, liderada por Huawei Habor y Huakong Fund. Un mes después, la empresa completó una ronda de financiación Serie A2 de 200 millones de yuanes, liderada por Dacheng Capital, con la participación conjunta como líder de los accionistas existentes Huakong Fund, y acompañada por reconocidas instituciones como Shoufa Development Venture Capital, Puyao Xinye, Caixin Capital, Huajin Capital, Zhang Ke Yao Kun y Fuzhuo Venture Capital, con los accionistas existentes Hedgong Capital participando en exceso.

Al entrar en 2026, el ritmo de financiación de Jíjiā Shìjiè dejó una profunda impresión en el círculo de capital de riesgo.

A principios de marzo de este año, se completó una ronda de financiación Pre-B de casi mil millones de yuanes, con inversores destacados como Zhongxin Juyuan, Fondo de Inversión Industrial de Semiconductores de Shanghai, Linxin Capital, Xingyuan Capital y Wanlin International, entre otros importantes fondos de capital de la industria de chips y automotriz, así como plataformas estatales y entidades financieras reconocidas como CICC Capital, Suzhou Venture Capital, Huaqiang Capital, Yangtze River Capital, Guanggu Industrial Investment, Xishan State-owned Investment, Jinyu Maowu, Xinding Capital, Lingyang Investment, Caixin Capital, Zhangke Yaokun y Chengzhu Investment. Entre ellos, CICC Capital, Huaqiang Capital, Caixin Capital y Zhangke Yaokun, como accionistas anteriores, continuaron aumentando significativamente su inversión.

A continuación, en abril, se reveló la ronda B1 de financiación de Jíjiā Shìjiè: invertida conjuntamente por una reconocida gigante tecnológica, múltiples fondos nacionales de primer nivel, el CVC Jianling Capital de Yili Group, Hua Ping Capital, Huafu Investment, Yida Capital, el Fondo de Industrialización Nueva, Shengjing Jiacheng, Turing Asset Management, Kaiyang Capital, Wuhan High-Tech, Guiyang Jin Tou y Shandong Industrial Investment, entre otros destacados plataformas de capital estatal, capital industrial y entidades financieras bimonetarias, con múltiples inversores anteriores como Huakong Capital, Huamin Investment, Yicun Capital y Lingyang Investment continuando con aumentos de inversión por encima de sus compromisos originales.

Hasta ahora, la valoración de Jíjiā Shìjiè ha superado los 10.000 millones de yuanes, convirtiéndose en el primer unicornio de modelo mundial en China con una valoración de 10.000 millones de yuanes.

Hasta ahora, la ronda B2 se ha revelado oficialmente, lo que significa que en solo tres meses, Jiyi Vision ha recaudado un total de 3.500 millones de yuanes, con los inversores votando con dinero real.

Al revisar detalladamente, el historial de financiación de Jijia Shijie desde su fundación es un reflejo de la creciente confianza del mercado primario en la categoría de AGI físico, y una clara demostración de la firme confianza de los inversores en la estrategia de Jijia Shijie: “modelo del mundo como impulsor de la tecnología AGI físico + capacidad de implementación a escala productiva”.

La señal emitida también tiene un significado profundo. Además, esto no solo es un testimonio de los logros técnicos acumulados por Jiajia Vision en el pasado, sino también la validación más valiosa de su liderazgo en la categoría de AGI físico y su capacidad para abrir un nuevo panorama industrial. Se puede prever que, en el futuro, más inversores se reunirán detrás de Jiajia Vision.

Como el público se pregunta, ¿por qué es Best View?

Invertir es invertir en personas. Detrás de la excelente visión se encuentra Huang Guan, un doctorado de la Universidad Tsinghua nacido en los años 90, quien se graduó en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong y luego obtuvo su maestría en el Instituto de Automatización de la Academia China de Ciencias, para posteriormente convertirse en doctor del Departamento de Automatización de la Universidad Tsinghua. Además, ha trabajado previamente en Horizon Robotics y Jianzhi Robotics, y cuenta con experiencia en instituciones como el Laboratorio de Investigación de Microsoft Asia y el Instituto de Investigación de Samsung China.

Lo que es aún más valioso es que, en su carrera anterior, Huang Guan ha liderado o participado en financiamientos que suman más de 2 mil millones de yuanes. Por lo tanto, Huang Guan es uno de los pocos líderes del sector que posee experiencia integral en investigación de vanguardia en IA física, experiencia en ingeniería para producción en masa, experiencia en implementación comercial y experiencia en emprendimiento continuo.

El equipo central liderado por Huang Guan también ha experimentado plenamente el desarrollo de la IA física durante la última década, logrando destacados avances en cada etapa de innovación tecnológica y aplicación industrial en CV, conducción autónoma, inteligencia encarnada y modelos del mundo. Se trata de un equipo de "seis lados" raro en la industria, con experiencia y capacidad de primer nivel en algoritmos, datos, ontología, producción en masa, comercio y organización de la AGI física, mereciendo así el título de "equipo soñado" de la AGI física.

Si el talento es el impulsor que ha llevado a Excelente Visión a su ascenso, la innovación tecnológica es la base fundamental que le permite posicionarse en la carrera global de AGI físico.

Es bien sabido que el desarrollo de AGI físico enfrenta dos cuellos de botella principales: primero, la fragmentación de datos y la falta de datos de alta calidad y multidimensionales adaptados a escenarios de interacción física; segundo, los modelos base dominados por el lenguaje no son arquitecturas efectivas para codificar información 3D, causalidad física y acciones, lo que dificulta que los modelos comprendan leyes físicas complejas.

¿Cómo resolver estos dos problemas grandes? La respuesta de Jíjiā Shìjiè es centrarse en el modelo del mundo y construir simultáneamente un sistema de “dos pirámides” compuesto por algoritmos y datos.

Entre ellos, la pirámide de datos se divide en cinco niveles, de abajo hacia arriba: datos de video de internet, datos humanos, simulador de modelos del mundo, datos sintéticos de simulación y datos de máquinas reales. Esta arquitectura de datos en cinco niveles resuelve los desafíos de escasez de datos, baja calidad y escenarios limitados en el desarrollo de AGI físico, proporcionando un "combustible" abundante y de alta calidad para el entrenamiento de modelos algorítmicos.

La pirámide algorítmica se divide en tres niveles, centrados principalmente en tres capacidades fundamentales: simulación del mundo, alineación de acciones y refuerzo de experiencia. De esta manera, se logra una transición desde el conocimiento físico hasta la ejecución física, y desde la ejecución pasiva hasta la evolución activa, permitiendo que la AGI física posea capacidades de aprendizaje y adaptación similares a las humanas.

El valor central del sistema de "pirámides dobles" radica en la creación de un mecanismo de evolución en bucle impulsado por datos, en el que los algoritmos retroalimentan a los datos. La pirámide de datos proporciona a la pirámide de algoritmos una gran cantidad de datos de interacción física de alta calidad, respaldando el entrenamiento y la optimización de los modelos algorítmicos; la iteración y mejora de la pirámide de algoritmos, a su vez, aumentan la precisión de la recopilación de datos y la autenticidad de los datos simulados, enriqueciendo así el contenido de la pirámide de datos.

Más importante aún, Jiyi Shijie, tras tres años de desarrollo, ha creado un sistema de dos modelos: "Generación del Mundo-Acción". El modelo de acción del mundo convierte la comprensión y predicción del modelo del mundo en estrategias de acción para robots: GigaBrain-0: el gran modelo VLA autodesarrollado impulsado por el modelo del mundo, que obtuvo el campeonato mundial con una tasa de éxito del 51,67% en RoboChallenge, la evaluación real más grande del mundo.

GigaBrain-0.5M*: El primer paradigma nativo de agentes físicos centrado en "aprendizaje basado en experiencia liderado por modelos del mundo", que logra autoevolución mediante "modelo del mundo + aprendizaje por refuerzo", con una tasa de éxito cercana al 100% en tareas de larga duración y alta complejidad;

GigaWorld-Policy: Modelo de acción mundial que rompe el triángulo imposible de "velocidad-rendimiento-eficiencia", logrando una velocidad de inferencia 10 veces mayor y una mejora de eficiencia en el entrenamiento de 10 veces, con un aumento de aproximadamente 30 puntos porcentuales en la tasa de éxito de las tareas. Superó a Nvidia GR00T N1.5, PI0.5 y otros en la plataforma de evaluación mundial líder para tareas de manipulación móvil en el hogar RoboCasa365, obteniendo el primer lugar global y convirtiéndose en el primer modelo de acción mundial en alcanzar la cima de la clasificación.

El modelo de generación de mundos comprende, simula y genera el mundo físico, proporcionando datos y una base de simulación, así como parámetros de preentrenamiento para los modelos de acción: GigaWorld-0: el primer trabajo里程碑 que valida que los datos generados por modelos de mundos mejoran eficazmente el rendimiento de robots reales, lanzado y abierto en diciembre de 2025; el código abierto en GitHub ha recibido más de 1,5k estrellas;

GigaWorld-1: un modelo de mundo condicionado por acción (AC-WM) que obtuvo el primer puesto mundial al lograr una puntuación general de 62.34 en la evaluación de referencia WorldArena, superando a modelos de instituciones internacionales líderes como Google, NVIDIA y Alibaba; es el primer modelo en superar los 60 puntos en la lista.

DriveDreamer: El primer modelo de mundo autónomo orientado al mundo físico real, invitado a una presentación oral por NVIDIA y uno de los artículos más influyentes de ECCV 2024, logra por primera vez la implementación industrial a gran escala de modelos de mundo.

Sin duda, el modelo de acción mundial y el modelo de generación mundial son indispensables, forman un estado complementario y de ascenso espiral, constituyendo juntos el modelo base de la AGI física, lo que acelera el camino de la AGI física hacia el "momento GPT-3". En cierto sentido, Jiexian Shijie ha recorrido un nuevo camino que poco a poco se está validando.

Ha llegado un nuevo momento decisivo en la era de la IA.

En los últimos años, la AGI digital se ha centrado en el procesamiento de información e interacción virtual, utilizando modelos de lenguaje grandes y modelos de generación multimodal para lograr funciones como creación de texto, diseño de imágenes y escritura de código, lo que en esencia optimiza y mejora la "productividad de la información".

Las limitaciones también son evidentes. Aunque la AGI digital ha aumentado enormemente la eficiencia en la propagación de información, la creación de contenido y el procesamiento de datos, nunca puede trascender la frontera entre lo virtual y lo real. Como dijo la "madre de la IA", Li Fei-Fei, los modelos de lenguaje grande siguen siendo "artesanos de texto en la oscuridad": elocuentes pero sin experiencia, conocedores pero no suficientemente arraigados.

Por lo tanto, para el equipo de Extreme Vision, la AGI no debería limitarse a la pantalla. El valor fundamental de la AGI física radica en la ejecución física y la transformación del mundo real, comprendiendo las leyes físicas a través de modelos del mundo, percibiendo el entorno físico mediante sensores multimodales y ejecutando acciones físicas a través de un cuerpo mecánico.

Sin duda, GPT-3 se reconoce como el punto clave en el que, por primera vez, las leyes de escalado mostraron capacidades emergentes en el camino hacia la AGI digital. Hoy en día, después de tres años de constantes avances en algoritmos y sistemas de datos, Jiayi Vision ha observado una tendencia de convergencia en la ruta de la AGI física, lo que significa que el "momento GPT-3" de la AGI física podría estar a la vuelta de la esquina.

Según se informa, GigaBrain-1 de Jíjiā Shìjiè se lanzará en el tercer trimestre de este año. Como el primer modelo base de AGI físico del mundo construido sobre la arquitectura "doble pirámide", GigaBrain-1 logrará tres avances clave: comprensión nativa visual (con la visión como canal principal para la comprensión del estado), planificación lingüística de alto nivel (el lenguaje se encarga de la descomposición de tareas de alto nivel) y alineación con leyes físicas (expansión sistemática de datos de entrenamiento a gran escala y de todos los tipos).

Después de esto, GigaBrain-2 y GigaBrain-3 también se lanzarán sucesivamente. GigaBrain-3 se entrenará con 10 millones de horas de datos de video + 1 millón de horas de datos de mundo-acción, con el objetivo de alcanzar el "momento GPT-3" de la AGI física.

Of course, technology must ultimately deliver on industrial value.

Vision Extrema ha adoptado un enfoque único: llevar la C-end a los hogares y la B-end a las fábricas, avanzando por ambas líneas simultáneamente. En la industria, actualmente hay muy pocas empresas de inteligencia embodiment capaces de obtener pedidos de hogares, debido a que las necesidades en escenarios domésticos reales son más complejas y diversas, mucho menos estandarizadas que en escenarios industriales.

Sin embargo, Jíjiā Shìjiè sigue adelante frente a los desafíos, lanzando recientemente la submarca de escenarios domésticos "Shíguāng SeeLight" y su primer robot humanoide universal destinado a hogares reales, el "Shíguāng S1", que ya ha obtenido pedidos de cien unidades para escenarios domésticos reales, y que se implementará primero en la comunidad Guanggu Zhiyu de Wuhan, iniciando operaciones a gran escala a partir del tercer trimestre; el próximo robot universal doméstico, el "Shíguāng S2", también se lanzará en el tercer trimestre.

De esta manera, Jíjiā Shìjiè ha logrado una ruptura inicial en los datos de dispositivos reales en el hogar, que son los más escasos en la industria. Siguiendo el ritmo de los productos Shíguāng S2/S3, se corresponde exactamente con el momento ChatGPT de la AGI física: permitir que habilidades comunes se apliquen ampliamente en escenarios domésticos reales.

En el segmento B, por un lado, Jiejia Vision está pasando de la validación puntual a la producción masiva en escenarios de fabricación industrial. En abril de este año, Jiejia Vision lanzó el robot general nativo de AGI físico, totalmente desarrollado internamente, Maker H01, y en colaboración con FAW Mold y Alibaba Cloud, implementó una solución integral de robots con inteligencia encarnada en escenarios reales de fabricación industrial, reduciendo el ciclo de adaptación de meses a semanas en comparación con las soluciones de automatización tradicionales.

Al mismo tiempo, Jijia Vision anunció este mes que planea colaborar con Longsheng Technology para desplegar 1.000 robots generales equipados con el modelo mundial de Jijia Vision y la serie Maker en Wuxi dentro de los próximos tres años: se trata del primer despliegue a escala de mil unidades de robots generales impulsados por un modelo base de inteligencia física en escenarios industriales, lo que marca el paso definitivo de la inteligencia encarnada en China desde pruebas limitadas hacia un ciclo de producción masiva en escenarios industriales.

Por otro lado, Jiyi Vision ya ha establecido la serie DriveDreamer de modelos mundiales para conducción autónoma como una obra representativa de la industria: el nuevo simulador de conducción basado en modelos mundiales ha firmado acuerdos y colaboraciones para producción en masa con múltiples fabricantes de automóviles líderes nacionales, extranjeros y conjuntos, así como con gigantes de chips de IA y Tier 1, brindando servicios a más de 30 fabricantes de automóviles y empresas de conducción autónoma líderes tanto en el extranjero como en el país.

En resumen, la estrategia B2B representada por la serie de productos industriales coincide con el momento Claude Code de la AGI física: el avance de habilidades avanzadas en escenarios de productividad.

Más importante aún, la implementación del escenario de visión excepcional logra una operación paralela en dos vías, lo que permite devolver los datos reales y los flujos de efectivo acumulados continuamente a la base de datos de la "doble pirámide", impulsando la rueda de "escenario—datos—modelo—producto—ecosistema".

Para Huang Guan, el momento de GPT-3 logró la aparición inteligente de las capacidades del modelo; el momento de ChatGPT llevó la productividad a cada persona común; el momento de Claude Code llevó las capacidades de los modelos de inteligencia digital al nivel de expertos en campos profesionales.

Como empresa líder en AGI físico que fue una de las primeras en invertir en modelos mundiales en China, Jiyi Vision cree que el AGI físico también atravesará etapas similares, con la diferencia de que el AGI físico actuará directamente sobre el mundo físico real. No solo traerá un aumento en la eficiencia de la información, sino también una reestructuración de la producción y el estilo de vida, por lo que su impacto en la economía y la sociedad será aún más profundo.

A lo largo de la historia del desarrollo de la civilización humana, cada gran salto en la productividad ha estado ligado a un avance disruptivo en las tecnologías clave. Por lo tanto, cuando la IA realmente supere las limitaciones de los límites digitales y entre en el amplio ámbito del mundo físico, sin duda desencadenará una nueva revolución productiva, liberando una productividad física ilimitada.

Esta es precisamente la visión final que describe JiJi Vision: la era en la que el AGI físico servirá a cada persona ocurrirá gradualmente en hogares reales, uno por uno.

Tal vez, esta escena está a punto de ocurrir.

Este artículo proviene del canal de WeChat "Investment Times" (ID: pedaily2012), autor: Liu Bo