WeRide вложилась в данные для физического ИИ: дочка Jingshuo собрала десятки миллионов

Китайская компания WeRide, разработчик технологий автономного вождения, раскрыла первые результаты привлечения инвестиций своей дочерней структурой — компанией Jingshuo Technology, которая специализируется на инфраструктуре данных и моделей для «физического ИИ». В раунде pre-A синдикат инвесторов во главе с венчурным фондом Jiayu Capital, гонконгским парком инноваций HKSTP и Sirius Capital вложил в проект несколько десятков миллионов долларов. Для молодой компании, выделившейся из состава WeRide, это первый внешний раунд, и он сразу задаёт высокую планку: в основе бизнеса — не очередная языковая модель, а попытка построить «топливную базу» для роботов и автономных систем, которым нужны терабайты качественных данных о реальном мире.

Суть подхода Jingshuo Technology описывается формулой «качественные данные двигают эволюцию физического ИИ». Компания развивает интегрированную платформу WorldEngine, которая объединяет работу с данными и обучение моделей, а также собственную мировую модель GENESIS-Robotics. В продуктовую линейку входят устройства EGOK для съёмки данных от первого лица с высокой точностью, услуги масштабного сбора информации, готовые наборы данных и кастомизированные сервисы. По сути, компания выстраивает мост между реальным опытом действий — тем, как человек или оператор взаимодействует с предметами и средой, — и процессом обучения роботов. Без такого моста любая модель остаётся теоретиком, не умеющим открыть дверь или взять со стола чашку.

Коммерческие показатели выглядят внушительно для стартапа на ранней стадии. Jingshuo уже сотрудничает с десятками ведущих мировых разработчиков больших моделей и компаний в сфере embodied intelligence — то есть систем, где ИИ управляет физическим телом. У компании более ста клиентов и партнёров по экосистеме, а портфель заказов измеряется миллиардами юаней. Выручка растёт более чем на сто процентов в год. Это редкий случай, когда инфраструктурный игрок в сегменте данных для ИИ не просто обещает светлое будущее, а показывает контракты и динамику.

Контекст важен: искусственный интеллект всё быстрее перебирается из цифрового мира в физический. Большие языковые модели, мировые модели и робототехнические системы — все они упираются в качество данных. Отраслевой консенсус прост: возможности модели определяются тем, насколько хорошо собраны, обработаны, проверены и использованы реальные данные. В физическом ИИ цена ошибки выше — датасет с неверной разметкой движения руки приводит к тому, что робот роняет предметы. Поэтому сбор, верификация и подготовка данных становятся такой же инфраструктурной задачей, как когда-то строительство дата-центров.

Jingshuo опирается на почти десятилетний опыт WeRide в коммерциализации физического ИИ. Материнская компания, чьи акции торгуются на NASDAQ и Гонконгской бирже, давно занимается автономным вождением, а значит, умеет работать с сенсорами, разметкой и обучением моделей в реальных условиях. Дочерняя структура усиливает это наследие, добавляя мировые модели, платформу данных и так называемый движок навыков — систему, которая превращает разрозненные умения робота в накапливаемый актив. Вместе это образует полный цикл: производство данных, их управление, обучение моделей и закрепление навыков, что и должно стать фундаментом для следующего поколения физического ИИ.

Команда Jingshuo вышла из исследовательского подразделения WeRide по физическому ИИ. Главой компании стал Хо Да, который значится сотрудником номер один в WeRide. Он давно занимается платформами автономного вождения и инфраструктурой данных, руководил инженерными командами в США, Китае и Сингапуре, имеет за плечами опыт построения технической архитектуры и систем работы с данными. Такая биография объясняет, почему инвесторы поверили в проект на столь ранней стадии: здесь не эксперимент энтузиастов, а выделение зрелой компетенции в отдельный бизнес.

После раунда компания планирует расширить ядро исследователей и разработчиков, углубить связку между платформой данных, мировой моделью и движком навыков, а также расширить покрытие задач и сценариев в своих наборах данных. Иными словами, ставка делается на ускорение строительства инфраструктуры для физического ИИ — того слоя, который не виден конечному пользователю, но без которого роботы остаются дорогими игрушками.

Интерес капитала к таким компаниям объясняется глобальным трендом. В июне 2025 года Meta стратегически инвестировала 14,3 миллиарда долларов в платформу данных Scale AI, оценив её в 29 миллиардов. В октябре того же года Mercor объявила о раунде C на 350 миллионов долларов при оценке в 10 миллиардов. В сентябре Snorkel AI закрыла раунд E на 350 миллионов при оценке в 3,5 миллиарда. Китайский игрок в области данных для физического ИИ, компания Guanglun Intelligence, достиг оценки в 2 миллиарда долларов и в июне привлёк новый стратегический раунд на 1 миллиард юаней. На этом фоне несколько десятков миллионов долларов для Jingshuo — не рекорд, но сигнал: рынок данных для роботов перестал быть нишевым экспериментом и превратился в отдельную инвестиционную тему.