Zivariable stellt das WALL-B Embedded-AI-Modell vor; Roboter sollen in 35 Tagen in echten Häusern Einzug halten

Gate-News-Meldung, 21. April — Zibianliang (Selbstvariable), ein chinesisches Robotikunternehmen, hielt am 21. April eine Pressekonferenz ab, um sein nächstes Generation Embedded-AI-Foundation-Modell, WALL-B, vorzustellen. Das Unternehmen gab bekannt, dass Roboter, die von WALL-B angetrieben werden, in 35 Tagen in echten Haushalten Einzug halten.

Laut Zibianliang-Cofounder und CTO Wang Hao basiert WALL-B auf einer World-Unified-Model (WUM)-Architektur, die darauf ausgelegt ist, Datenverluste zwischen getrennten Modulen zu eliminieren. Im Gegensatz zu traditionellen Vision-Language-Action (VLA)-Modellen, bei denen visuelle, sprachliche und Bewegungs-Module unabhängig voneinander arbeiten—was bei jeder Datenübertragung zu Informationsverlust führt—integriert WALL-B Fähigkeiten für Bildsehen, Sprache, Aktion und physikalische Vorhersage in ein einziges, einheitliches Netzwerk, das gemeinsam von Grund auf trainiert wurde. Wang betonte, dass World-Model- nicht separate Plug-in-Module sind, sondern Vorhersagefähigkeiten für die künftigen Zustände der physischen Welt.

Die zentrale Erkenntnis des Unternehmens konzentriert sich auf die Datenqualität: Wang Hao unterschied zwischen „Zuckerwasser-Daten“ (sauberen, stabilen, vorhersagbaren Labordaten) und „Milchdaten“ (unordentlichen, nicht kontrollierbaren, echten Haushaltsdaten). Während das Training auf Labordaten Modelle erzeugt, denen es an Zero-Shot-Generalisation fehlt, ermöglichen echte Haushaltsdaten—auch wenn sie kostspielig und zeitaufwendig zu sammeln sind—echte Generalisation. Zu diesem Zweck hat Zibianliang sich über 100 freiwilligen Haushalten angeschlossen, um WALL-B zu trainieren.

CEO Wang Qian sagte, dass Roboter jede physikalisch machbare Aufgabe ausführen können, sobald sie in Haushalten eingesetzt werden, ohne dass im Voraus Einschränkungen berücksichtigt werden müssen. Er hob hervor, dass der Wettbewerbsvorteil nicht aus Algorithmen oder Hardware entsteht, sondern aus dem vollständigen Engineering-Ökosystem—Daten-Definition, -Sammlung, -Verarbeitung und Trainingsbewertung. In der Robotik könnten solche technologischen Führungsfenster drei Jahre oder länger dauern. Bemerkenswert ist, dass Zibianliang kürzlich seine Series-B-Finanzierungsrunde abgeschlossen hat, die von Xiaomis Venture-Arm angeführt wurde, wodurch die ausgewiesenen Unterstützer des Unternehmens auf vier große chinesische Internetfirmen gestiegen sind (ByteDance, Meituan, Alibaba und Xiaomi).