Het Chinese Spirit AI heeft 280 miljoen dollar aan groeikapitaal opgehaald voor de verdere ontwikkeling en uitrol van algemene embodied AI-modellen. Dat maakte het bedrijf op 25 februari bekend. De financiering komt op een moment dat binnen de roboticasector steeds meer wordt ingezet op zogenoemde Vision-Language-Action (VLA)-architecturen, die taal, beeld en fysieke handelingen combineren in één model.
Spirit AI, gevestigd in Beijing, ontwikkelt een universeel aansturingssysteem voor robots op basis van grootschalige datasets met menselijke video-opnames en data van draagbare sensoren. Volgens het bedrijf vormt die brede en minder sterk gefilterde dataset de basis voor betere generalisatie in fysieke omgevingen.
De aanpak sluit aan bij internationale ontwikkelingen bij onder meer Google DeepMind en Physical Intelligence, waar eveneens wordt gewerkt aan grootschalige embodied AI-systemen.
Focus op grootschalige, diverse data
Spirit AI stelt dat sterk gecureerde, ‘schone’ datasets beperkingen opleveren bij het opschalen van modellen. Het bedrijf kiest daarom bewust voor wat het zelf omschrijft als ‘dirty data’: grote hoeveelheden ongescripte interactiedata uit realistische situaties.
Volgens medeoprichter en chief scientist Yang Gao, tevens universitair hoofddocent aan Tsinghua University, is deze aanpak noodzakelijk om modellen te ontwikkelen die robuust functioneren in uiteenlopende praktijksituaties.
Spirit AI meldt inmiddels meer dan 200.000 uur aan interactiedata te hebben verzameld. Dat aantal moet volgens planning eind 2026 zijn opgelopen tot ruim 1 miljoen uur. Met eigen ontwikkelde draagbare meetapparatuur zou het bedrijf de kosten voor dataverzameling met circa 90 procent hebben verlaagd ten opzichte van traditionele tele-operatie.
In januari 2026 behaalde het model Spirit v1.5 de hoogste positie op de wereldwijde RoboChallenge-ranglijst, aldus het bedrijf.
Toepassing in batterijproductie
De technologie wordt inmiddels ingezet in productielijnen van CATL, een van ’s werelds grootste batterijfabrikanten. Daar sturen de modellen robots aan die onder meer flexibele kabelbomen verwerken, een handeling die vanwege materiaaleigenschappen lastig te automatiseren is.
Volgens Spirit AI behalen de systemen in deze toepassing een succesratio van meer dan 99 procent en opereren zij met een vergelijkbare precisie en cyclustijd als ervaren productiemedewerkers.
