ResNet-Autor Ren Shaoqing startet ein Robotik-Unternehmen! Bei der Unternehmensregistrierung ist es direkt ein Einhorn geworden

Yu Yang, herausgegeben vom Ao-Fei-Tempel
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ResNet-Autor Ren Shaoqing ist persönlich in das Startup für verkörperte Intelligenz eingestiegen.
Laut QbitAI wurde informiert und bestätigt, dass der bekannte KI-Wissenschaftler, Autor von ResNet, Direktor des Instituts für General Artificial Intelligence an der USTC, Senior Vice President und Leiter für intelligente Fahrassistenz bei NIO, sowie der Direktor-Prominenz Dr. Ren Shaoqing, Preisträger des Future Science Award 2023, offiziell ein Unternehmen gegründet hat, um sich in das Startup für humanoide/verkörperte intelligente Robotik zu begeben.
Laut einem Bericht von LatePost hat Li Bin, CEO von NIO, bei einer internen All-Hands-Konferenz des Smart-Driving-Geschäfts mitgeteilt, dass Ren Shaoqing, Leiter des Geschäfts für intelligentes Fahren bei NIO, ein eigenständiges Unternehmen für Physical-AI-Basismodelle und verkörperte Intelligenz gegründet hat.
Nio hat eine klare strategische Investition beschlossen und führt eine Zusammenarbeit im Geschäft durch. Außerdem heißt es, Ren Shaoqings neues Unternehmen sei bereits registriert worden und habe eine Bewertung auf Unicor­n-Level erreicht (im Bereich von über 1 Milliarde US-Dollar), doch der Firmenname und die genauen Details der Finanzierung bleiben noch „unter der Wasseroberfläche“.
Zu beachten ist, dass das Gründungs- und Geschäftsmodell, mit dem Ren Shaoqing dieses Mal eine Firma im Bereich embodied-Intelligence-Robotik startet, bislang noch nicht vollständig klar ist –
Auch wenn es eine Roboter-Gründung ist, bleibt er dennoch bei Nio angestellt.
Wie soll man sagen… „Scheiden sich, aber leben nicht getrennt im Haus“ (manuell Hundekopf).
Ren Shaoqing geht hinunter in die Welt der embodied Intelligence (verkörperte Intelligenz)
Zu Ren Shaoqings Roboter-Startup sagten Personen aus dem Umfeld des Nio-Managements, die ihn sehr gut kennen:
Nio beobachtet langfristig die neuesten Entwicklungen im Bereich KI und plant die industrielle Ausrichtung so, dass sowohl eigenständige Forschung und Entwicklung als auch offene Kooperationen im Vordergrund stehen.
In den letzten Jahren hat Nio kontinuierlich in Schlüsseltechnologien wie Chips und Betriebssysteme investiert und wichtige Fortschritte erzielt. Gleichzeitig unterstützt man innovative Unternehmen in den Bereichen embodied Intelligence, Algorithmus-Modelle, intelligente Hardware, neue Energien und Rechen-Infrastruktur fortlaufend – unter anderem durch strategische Kooperationen und industrieübergreifende Abstimmung.
Weiter wurde offenbar, dass Nio intern der Ansicht ist:
Intelligentes Fahren ist eines der reifsten großen Einsatzszenarien für KI in der physischen Welt. Es gibt eine Kontinuität zwischen ihm und embodied Intelligence in den grundlegenden Fähigkeiten wie Wahrnehmung, Vorhersage, Planung, Kontrolle, World Models und Reinforcement Learning. In den vergangenen zwei Jahren sind immer mehr Talente aus dem Bereich autonomes Fahren und intelligentes Fahren in die Robotik-Branche abgewandert – auch das hängt mit dieser technischen Übertragung zusammen.
Doch zu beachten ist, dass Nio die „Veränderungen“ von Ren Shaoqing in dieser Angelegenheit bewusst unklar hält.
In Anbetracht von Nios Geschäfts- und Entwicklungslage lässt sich vielleicht erkennen, welche Strategie sich hinter dieser subtilen, unklaren Unschärfe verbirgt.
Auf der einen Seite, wenn Ren Shaoqing als Weltklasse-KI-Wissenschaftler und ein entscheidender Drahtzieher für die qualitative Veränderung im Nio-„Smart Driving“ aus dem Unternehmen ausscheiden und ein eigenes Unternehmen gründet, wäre das für Nio, das gerade stark im Aufwind ist, nicht unbedingt vorteilhaft. Auf der anderen Seite: Wenn es sich dabei um ein von Nio angestoßenes Inkubations- oder internes Innovationsgeschäft handelt, steht die Robotik aktuell jedoch vor einem hohen Investitionsbedarf und langen Zyklen – was auch die Belastung für Nio verstärkt, das gerade erst den finanziellen Richtungswechsel abgeschlossen hat.
Eine Linie ergibt sich daraus: Der früheste Wetteinsatz auf Roboter mit embodied Intelligence – das Auto-Unternehmen Xiaopeng – hat kurz vor der Veröffentlichung der Ergebnisse des neuen Quartals für die erste Runde unabhängiger externer Finanzierung angekündigt. Mit der Aussage, dass die Robotik-Finanzen unabhängig sind, ist das mehr als eindeutig.
Und bei Nio selbst gilt zwar: Der Einstieg in embodied-Intelligence-Roboter ist nicht so früh, aber das interne Nachdenken und die externe Positionierung sind längst klar.
Während die finanziellen Ergebnisse im Jahr 2025 unter Druck geraten, haben Li Bin und Ren Shaoqing gegenüber Quantum Finance (QuanZi) jeweils eindeutig bestätigt: Die nächste Szene im Geschäftsfeld KI + Auto sieht Nio eher als Roboter – und nicht als Robotaxi.
Jetzt, da Ren Shaoqing „ins Wasser geht“ (aus dem Unternehmen aussteigt/unternehmerisch startet), könnte man es vielleicht so interpretieren, dass Nio damit das erste Experiment im Bereich embodied-Intelligence-Roboter beginnt.
Bereits zuvor hatte Nio im Halbjahr 2023 im Bereich der KI-Vorreiterforschung mit der internen Entwicklung von World Models begonnen.
Im Juli 2024 war es genau Ren Shaoqing, der im Rahmen des Tech-Tage-Events für Nio das Nio World Model „NWM“ veröffentlichte. Dieses Modell startet ab 2025 in die Serienproduktion und wird in diesem Jahr im Zuge eines Architektur-Upgrade zu „World Model + Supervised Fine-Tuning + Closed-Loop Reinforcement Learning“ weiterentwickelt.
Und Ren Shaoqing selbst hat mehrfach betont, dass World Models das grundlegende Paradigma sind, das das autonome Fahren und Robotik gemeinsam nutzen.
Die an der Fahrzeugseite aufgebaute Fähigkeit zur zeitlich-räumlichen Wahrnehmung, zum Schlussfolgern über lange Zeiträume und zur Closed-Loop-Optimierung kann direkt auf Szenarien von Physical AI und embodied Intelligence übertragen werden. Das ist auch eine der technischen Grundlagen, die in seinem jüngst gegründeten Unternehmen im Bereich embodied Intelligence mit eingeflossen sind.
Tatsächlich ist Ren Shaoqing einer der frühesten Praktiker in der Branche, der auf World Models gesetzt hat; das ist auch ein entscheidender Grund dafür, warum Nios Smart Driving direkt einen Vorsprung erzielen konnte. Und World Models werden gerade zu einer neuen Richtung, hin zu einer Konvergenz des „Gehirns“ von Robotern.
Die eigenen Geschäfts- und Fertigungsszenarien von Nio sowie die Lieferkette passen von Natur aus auch dazu, Robotik in einen Closed-Loop-Produktions- und Einsatzprozess zu integrieren.
Und wer Ren Shaoqing kennt, weiß vielleicht auch: Obwohl er nach dem Doktorabschluss direkt ein eigenes Startup als Mitgründer bei Momenta gegründet hat, tendierte sein Charakter und seine Ausrichtung eher zu Rollen wie Chef-Wissenschaftler oder CTO…
Weltklasse-KI-Wissenschaftler Ren Shaoqing
Ren Shaoqing wurde 1988 in Bengbu in der Provinz Anhui geboren. 2007 schloss er die Bengbu No. 2 High School ab und bewarb sich an der University of Science and Technology of China (USTC) im Fach Informationssicherheit.
Im Jahr 2016 erhielt Ren Shaoqing unter der Anleitung von Sun Jian, einem der Autoren von ResNet, den gemeinsamen Doktortitel der University of Science and Technology of China (USTC) und des Microsoft Research Asia durch ein gemeinsames Trainingsprogramm.
Und er selbst ist auch einer der vier Autoren von ResNet.
ResNet ist eine bahnbrechende Arbeit im Bereich Deep Learning. Ihr Erfolg liegt darin, dass sie das Problem des Gradientenverschwindens beim Training tiefer neuronaler Netze grundsätzlich löste. Dadurch wurde es praktisch möglich, leistungsstarke, sehr tiefe neuronale Netze aufzubauen. Besonders in Bereichen wie Computer Vision und autonomem Fahren, in denen ein hohes Maß an Wahrnehmungsfähigkeit gefordert ist, hat sie enorme Beiträge geleistet.
Diese Forschung erhielt den Best Paper Award auf dem CVPR 2016; inzwischen liegt die Zahl der Zitate bereits bei über 340.000.
Die Kernautoren sind He Ming Why Kai, Zhang Xiangyu, Ren Shaoqing und Sun Jian.
Er war auch „first author“ bei Faster R-CNN. Dabei handelt es sich um einen effizienten zweistufigen Algorithmus zur Zielerkennung, der erfolgreich das zuvor bestehende Zeitproblem bei der Generierung von Vorschlagsregionen in Zielerkennungsalgorithmen löst. So entsteht ein gutes Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit. Der Algorithmus findet breite Anwendung in Bereichen wie autonomes Fahren, Sicherheitssystemen und der medizinischen Bildanalyse.
Nach dem Doktorabschluss trat Ren Shaoqing einem Startup für autonomes Fahren bei, Momenta, und wurde Forschungsdirektor sowie Mitgründer.
Im Jahr 2020 trat er offiziell in den Nio-Konzern ein. Zunächst war er Chef-Fachberater für Forschung und Entwicklung im Bereich Automatisiertes Fahren sowie stellvertretender Generaldirektor; er war vor allem für das Team für Algorithmen im Bereich Fahrerloses Fahren zuständig. Später wechselte er in die Position des Vizepräsidenten für Forschung und Entwicklung im Bereich Intelligent Driving und berichtete direkt an den CEO Li Bin. Ende 2024 nahm die Abteilung für Forschung und Entwicklung im Bereich Intelligent Driving von Nio eine grundlegende Anpassung der Architektur vor: Es wurde ein neu geschaffenes Technisches Komitee eingerichtet. Ren Shaoqing leitete dieses Team direkt und führte den Bereich für Large Models. Sein Zuständigkeitsbereich wurde dadurch weiter ausgedehnt.
Nachdem Ren Shaoqing die F&E-Struktur für Nios Smart-Driving übernommen hatte, startete er weltweit als Erster den Einstieg von „World Models“ in die Serienfahrzeuge. In Kombination mit den selbst entwickelten Chips von Nio gelang Nio im Bereich „Smart Driving“ ein direkter Vorsprung. In gewissem Maße zählt er damit zu den entscheidenden Mitwirkenden, die Nio 2025–2026 erstmals wieder in die Gewinnzone und damit zu den ersten Gewinnen verhalfen.
Nach den Erfolgen im Bereich der World Models wurde Ren Shaoqing zum Senior Vice President bei Nio befördert.
Gleichzeitig hat Ren Shaoqing auch die „Rückgabe“ an seine Alma Mater, die USTC, begonnen. Im September 2025 kehrte Ren Shaoqing gleichzeitig an die USTC zurück, um sich an der Einführungs- und Anmeldeunterweisung zu beteiligen: Er wurde als Lehrbeauftragter/Chair Professor, Doktorvater und Leiter des Instituts für Allgemeine Künstliche Intelligenz eingesetzt. Noch früher hatte Ren Shaoqing sämtliche Preisgelder des Future Science Award vollständig an die USTC gespendet.
Auf der akademischen offiziellen Website der USTC-Seite von Professor Ren Shaoqing sind als Hauptforschungsgebiete, die auf seiner Profilseite aufgelistet sind, bereits „embodied Intelligence“ enthalten – konkret: Künstliche Intelligenz, World Models, embodied Intelligence, autonomes Fahren, Computer Vision, Deep Learning und AI for Science.
Natürlich ist noch etwas viel Aufsehenerregenderes der Beweis für Ren Shaoqings Erfolge:
Stand März 2026 wurden seine wissenschaftlichen Arbeiten über 490.000 Mal zitiert; er liegt bei inländischen Wissenschaftlern auf Platz 1 und unter globalen chinesischsprachigen Wissenschaftlern unter den Top 3.
Ausgezeichnet mit dem Future Science Award 2023 – dem Preis für Mathematik und Informatikwissenschaften; dem Ersten Preis für den Fortschritt in der KI-Technologie 2025 nach Wu Wenjun; dem CVPR Best Paper Award; dem NeurIPS Time-Test Award 2025; dem Helmholtz Prize (ICCV-Preis für zehnjährige Wirkungskraft); dem Award „Innovator im software-definierten Auto“; globale Meisterschaften bei der ImageNet- und MSCOCO-Wettbewerb; außerdem Platz 3 im Gesamt-Ranking der „AI 2000 Global AI Scholars“-Liste.
Nur anbeten~