Projektstandort: Bezirk Haidian

Unternehmensname: Qfeeltech (Beijing) GmbH

Registrierte Anschrift: Raum13, 4. Etage, Gebäude A, Dongsheng-Gebäude, Zhongguancundong-Straße 8, Bezirk Haidian, Beijing, China

Hintergrund: Qfeeltech ist ein Startup-Unternehmen für Künstliche Intelligenz mit maschinellem Sehen als Schwerpunkt und ein branchenführender Anbieter von visuellen Navigations- und Positionierungslösungen. Das Unternehmen wurde im Jahr 2014 gegründet und seine Hauptprodukte sind: eingebettete Szenenerkennungskameras (Verbraucherqualität), autonome Fahrzeugpositionierungs- und Navigationssteuerungen (Industriequalität) sowie eine hochpräzise mobile Steuerungsplattform für Roboter. Das Unternehmen setzt sich dafür ein, industriellen Anwendern dabei zu helfen, die wichtigsten Anwendungsprobleme wie Erfassung, Positionierung, Navigation und Planung intelligenter mobiler Geräte und Ausrüstungen im Weltraum mithilfe kostengünstiger und effizienter visueller Fusionstechnologie zu lösen.

Das technische Kernteam des Unternehmens ist das erste technische Team in China, das sich mit der Erforschung und Entwicklung von visuellen Positionierungs- und Navigationsalgorithmen beschäftigt. Die Mitglieder der oberen Führungsebene haben ihr Studium an der Wharton School der University of Pennsylvania, der Fakultät für Wirtschaft und Management der Tsinghua-Universität usw. abgeschlossen und verfügen über mehr als zehn Jahre Erfahrung in den Bereichen Management und strategische M&A in börsennotierten Unternehmen, Beratungsunternehmen und weltweit führenden IT-Unternehmen. Der Gründer wurde im Jahr 2017 in das chinesische „Gaoju-Projekt“, ein nationales Programm für führende Talente, aufgenommen. Seit seiner Gründung hat das Unternehmen sukzessive eine Reihe herausragender in- und ausländischer Talente in den Bereichen visuelle Wahrnehmung von Robotern, SLAM-Algorithmus, Deep Learning usw. gesammelt. Es gibt fast 80 Mitarbeiter, darunter mehr als 50 F&E-Mitarbeiter, von denen 75% Master und Doktoranden sind. Die Forscher kommen von internationalen Spitzenuniversitäten und verwandten Labors und die Entwickler kommen von Microsoft, Alibaba und anderen erstrangigen Industrieunternehmen. Das Unternehmen besitzt und hat mehr als 30 nationale wissenschaftliche und technologische Erfindungspatente und Urheberrechte angemeldet.

Qfeeltech wurde im Jahr 2017 als Nationales Hightech-Unternehmen ausgezeichnet und ist eines der ersten hochmodernen Technologieunternehmen in Zhongguancun, ein offizieller Lieferant und Star-Partner von Intel. Das Unternehmen wurde in einer Reihe von jährlichen Auszeichnungen durch maßgebliche Medien und strategische Forschungseinrichtungen im In- und Ausland zum investitionswürdigsten und am stärksten wachsenden Startup-Unternehmen für KI in China ernannt und ist Mitglied mehrerer industrieller Allianzen auf nationaler Ebene in den Bereichen KI und Robotik.

Seit seiner Gründung im Jahr 2014 hat das Unternehmen in vier Finanzierungsrunden mehr als 100 Millionen Yuan RMB (12 Millionen Euro[SS1] ) von 12 chinesischen und amerikanischen Investmentinstituten erhalten. Zu den Investoren gehören der TusHoldings-Volksversicherungsfonds, die SMIC Group (Juyuan Capital), die WI Harper Group, SAIF und andere bekannte Risikokapitalinstitutionen. Das Unternehmen befindet sich derzeit in der Finanzierungsrunde B der schnellen Wachstumsphase.

Betriebsart: Finanzierungsrunde B

Projektstandort: Bezirk Haidian, Beijing

Projektphase: Pilotversuch

Gesamtinvestitionen des Projekts: 150 Millionen Yuan RMB ()

Geplanter Finanzierungsbetrag: 80 Millionen Yuan RMB (9,6 Millionen Euro)

Projektbeschreibung: Der vSLAM(visuelle Simultane Positionsbestimmung und Kartierung)-Algorithmus ist der technologische Kernalgorithmus des Teams. Der vom Team selbst entwickelte vSLAM-Algorithmus kann die Daten mehrerer Sensoren (Lidar, Trägheitsmesseinheit, Kilometerzähler, Ultraschall usw.) zusammenführen, um stabile und genaue Positions- und Lageinformationen zu erhalten. Gleichzeitig hilft er Robotern und anderen intelligenten Geräten, dreidimensionale räumliche Umgebungsinformationen zu erfassen, sodass sie sich autonom bewegen, ihren Bewegungspfad planen, die Szene verstehen können usw. Der vSLAM-Algorithmus von Qfeeltech, der mehrere Versions-Iterationen durchlaufen hat, nimmt eine führende Position im Bereich der Erfassung von Positions- und Lageinformationen im Vergleich zu anderen Algorithmen in der Branche unter mehreren internationalen öffentlichen Datensätzen ein.

Der Algorithmus zur autonomen Navigation ist eine der Ingenieurtechnologien, die das Team auf der Grundlage spezifischer Anwendungsszenarien entwickelt hat. Der vom Team entwickelte Pfadplanungsalgorithmus nimmt visuelle Bilder und Lidar-Daten als Haupteingabe und durch die Integration des AMCL(Partikelfilterung)-Positionierungsalgorithmus und der A*(Globale Planung)- sowie DWA(Lokale Planung)-Pfadauswahlstrategie kann er genauere Standortergebnisse als mit einer einzelnen Sensorlösung erzielen und als Reaktion auf besondere Ereignisse kann der Algorithmus eine schnellere und sofortige strategische Reaktion zur Auswahl eines geeigneteren Bewegungspfades erhalten. Der Algorithmus zur Objektdetektion und -verfolgung ist eine der Forschungstechnologien des Teams, die auf traditionellen Bildverarbeitungs- und Tiefenbildverarbeitungstechnologien basiert. Der vom Team selbst entwickelte Algorithmus zur visuellen Verfolgung kann unter Verwendung des MLD-Rahmens schnellere und genauere Ergebnisse bei der dynamischen Objekterkennung, -detektion und -verfolgung erzielen als der herkömmliche TLD-Algorithmus in herkömmlichen RGB-Kanälen, der im Bereich der Verfolgung von unbemannten Luftfahrzeugen weit verbreitet ist. Darüber hinaus kann der Algorithmus automatisch Vordergrundextraktion und Objektsegmentierung basierend auf RGB-D-Signalen mit Tiefeninformationen durchführen, um bessere Erkennungs- und Verfolgungsergebnisse zu erhalten.

Der Algorithmus zur Szenenwahrnehmung ist eine der Technologien, an denen das Team im Kontext der aktuellen Roboterbranche arbeitet. Das Team hofft, einen Algorithmus zum Bildverständnis für vertikale Anwendungen zu entwickeln, indem es die vorläufigen Tiefenvisionstechnologien mit den auf einem CNN (Convolutional Neural Network) basierenden Algorithmen für Deep Learning und Industriedaten kombiniert, die im akademischen Bereich gereift sind. Die Innovation dieses Algorithmus besteht darin, die Vorteile von Tiefenbildern zu nutzen, die sich von herkömmlichen Bildern unterscheiden, um durch die Erfassung höherdimensionaler Merkmalspunkt-Sätze ein genaueres Verständnis und eine genauere Wahrnehmung der Bildsprache zu erzielen.

Vorhandene Ressourcen: Qfeeltech ist ein Startup-Unternehmen für Künstliche Intelligenz mit vSLAM als Kerntechnologie im Bereich maschinelles Sehen in China und ist auch das erste Unternehmen in China, das die Produktisierung und Vermarktung der vSLAM-Technologie realisiert. Seit seiner Gründung wurde das Unternehmen von den Anwendern in der Branche einhellig anerkannt. Das Unternehmen kann der Branche kostengünstige, effiziente und stabile Hardware- und Software-Integrationslösungen für die Visionstechnologie anbieten. Anwender und Entwickler der Branche können mit den integrierten chipbasierten Vision-Sensoren, Navigations- und Positionierungssteuerungen und Hardware-Steuerungsplattformen von Qfeeltech Prototypen schnell erstellen und diese dann durch modulare Verpackung und Integration schnell auf Produkte anwenden, was den Produktisierungsprozess des maschinellen Sehens erheblich beschleunigt und die schnelle Implementierung der Bildverarbeitungstechnologie auf intelligenten Mobilgeräten wie Robotern und AR/VR fördert.

Vorstellung des Projektteams: Das Unternehmen hat derzeit 75 Mitarbeiter in Vollzeitbeschäftigung, mit 5 Doktoranden, 22 Mastern, 43 Bachelor-Abgängern und 5 Personen mit Hochschulabschluss. 59 wissenschaftliche und technische Mitarbeitermachen 78% der Gesamtzahl aus. Die Hauptentwickler des Teams sind Doktoranden und Master aus nationalen Laboratorien von erstklassigen Universitäten der Welt und die Mitglieder der Führungsebene verfügen über mehr als 10 Jahre Management-Erfahrung in ausländisch finanzierten und börsennotierten Unternehmen. Das technische Team hat an der gemeinsamen Forschung und Entwicklung von grundlegenden Schwerpunktprojekten für Unternehmen und den Staat teilgenommen.

Gewinnmodell: Bereitstellung kostengünstiger, effizienter und stabiler integrierter Software- und Hardware-Lösungen, wobei der Verkauf modularer Produkte, Software- und Hardware-Lösungen die Hauptgewinnmethode darstellt.

Unternehmen, mit denen eine Zusammenarbeit erwartet wird: Unternehmen und Investoren im Bereich Robotik und Industrieautomation.

[SS1]Euro ist nur die umgerechnete Zahl. Da es sich um Investitionen in China handelt, besser erst RMB und dann den umgerechneten Wert.