El fuego de la guerra de la inteligencia corporeizada alcanza a los datos.
Según se ha sabido en Investment Community, hoy (12 de agosto), la empresa de infraestructura de datos de inteligencia corporeizada, Scaleforce Technology (SCALEFORCE), ha revelado por primera vez su financiación: completó dos rondas en 40 días, con inversores que incluyen importantes actores industriales de inteligencia corporeizada nacionales, Hengxu Capital y Kailian Capital.
Aunque lleva menos de tres meses desde su fundación, Scaleforce Technology ya ha entrado rápidamente en fase operativa: se ha iniciado por completo el pedido de datos de millones de yuanes de su cliente emblemático Tashi Zhihang, y se han establecido colaboraciones con múltiples empresas de modelos mundiales, fabricantes líderes de plataformas de inteligencia corporeizada y proveedores de soluciones sectoriales... La rueda comercial está acelerando su giro.
"La competencia en inteligencia corporeizada ya ha entrado en la segunda mitad, centrada en los datos y la inteligencia." Esta es la realidad que ve Guo Jiangliang, y también la razón por la que eligió emprender. Como él mismo dice, lo que Scaleforce Technology quiere hacer es hacer que los datos atraviesen todo el ciclo de vida de la IA física, haciendo crecer una inteligencia ilimitada en el mundo físico.
Cuanto más candente está la inteligencia corporeizada, más escasos son los datos
El panorama es vívido: en la primera mitad de 2026, el volumen total de financiación en el sector de la inteligencia corporeizada en China alcanzó los 93.500 millones de yuanes, un aumento de 5 veces respecto al mismo periodo del año anterior.
Pero cuanto más candente está la inteligencia corporeizada, más escasos son los datos. Un consenso en la industria es que un modelo de gran lenguaje corporeizado capaz de lograr capacidades autónomas generales requiere al menos decenas de millones de horas de datos de interacción real de alta calidad. Sin embargo, hasta principios de 2026, el volumen total global de datos de interacción física de alta calidad disponibles era solo de unas 500.000 horas, con un déficit superior al 99%.
A diferencia de los modelos de gran lenguaje, que pueden extraer material de entrenamiento de Internet, la inteligencia corporeizada necesita datos de interacción física multimodal que integren visión, tacto, trayectorias articulares, mecánica de objetos y alineación temporal del entorno. Estos datos no se pueden obtener en línea, deben recopilarse en el mundo real.
Lo más complicado es que la industria se enfrenta a un triple dilema: la calidad de los datos es incontrolable (baja precisión en la alineación espaciotemporal de datos multimodales, imposibilidad de monitorizar anomalías en tiempo real), la escala de datos es insuficiente (los dispositivos de recopilación no se pueden gestionar a escala, bajo grado de automatización) y la capacidad de generalización de los datos es deficiente (problemas graves de OOD, casi imposible reutilización entre plataformas).
Esta es precisamente la oportunidad que Guo Jiangliang vio al fundar Scaleforce Technology: la competencia en inteligencia corporeizada es, en esencia, una competencia de datos. Quien pueda establecer una barrera en la infraestructura de datos, tomará la iniciativa en esta carrera.
A través de Scaleforce Technology, vemos una respuesta: redefinir la infraestructura de la IA física desde el origen de los datos.
Actualmente, Scaleforce Technology ha desarrollado el sistema operativo de IA física MatrixOS. Entre sus componentes, el motor de generalización de datos ADA (Action-Data Alignment) busca resolver el problema de la reutilización de datos entre diferentes plataformas. Según evaluaciones en escenarios reales con múltiples robots, su tasa de éxito ha aumentado del 65% al 92%.
Por otro lado, está la eficiencia en la producción de datos. Scaleforce Technology ha desarrollado de forma independiente el motor de calidad de datos GDP (Global-Profundo-Activo), que mediante análisis de entropía de la información, estimación de probabilidad a posteriori, análisis semántico de acciones y aprendizaje activo bayesiano, entre otros métodos, optimiza continuamente la estrategia de recopilación de datos, logrando una tasa de conversión de datos utilizables del 80%, el nivel más alto en el país.
En el extremo de la recopilación de datos, Scaleforce Technology ha construido una red de producción de datos de IA física escalable a nivel global. La plataforma admite la gestión y programación unificada de decenas de miles de nodos de recopilación en todo el mundo, con un grado de automatización de todo el proceso superior al 95%. Además, Scaleforce Technology se adhiere a un paradigma de recopilación centrado en el ser humano, siendo pionera a nivel mundial en el desarrollo de un kit de recopilación con sincronización temporal de múltiples sensores a nivel submilisegundo, capaz de recopilar de forma masiva y sincronizada datos multimodales completos de visión, tacto, fuerza, comportamiento, etc.
En resumen, MatrixOS se asemeja más a un "sistema de producción" construido en torno a los datos de inteligencia corporeizada: en el front-end se conecta con el mundo físico real para obtener datos continuamente; en el medio, completa el procesamiento, limpieza, generalización y gestión de datos; y en el back-end, entrega los datos a los modelos, robots y escenarios de aplicación específicos.
Una vez que esta cadena funcione realmente, los datos ya no serán una entrega de proyecto única, sino que podrán entrar continuamente en la siguiente ronda de entrenamiento, generando nuevos datos y formando finalmente una rueda de datos. Según se informa, Scaleforce Technology está construyendo una red de producción y distribución de datos de alta calidad de mayor capacidad y menor costo a nivel mundial. Una vez establecida, los efectos de escala y las ventajas de coste de los datos se convertirán en la barrera competitiva más fuerte.
Período crítico de la industria
Acaban de obtener un pedido por valor de millones
¿Cuándo entrarán los robots realmente en todos los hogares?
Llegados a este punto, el auge de la inteligencia corporeizada es indiscutible. Cuando la industria comienza a entrar en una fase de escalado, la recopilación, limpieza, generalización, gestión y distribución de datos se está convirtiendo gradualmente en un eslabón industrial independiente.
Esta es precisamente la posición que elige Scaleforce Technology. Basándose en su plataforma MatrixOS, puede proporcionar datos de escenarios específicos a los fabricantes de plataformas; datos de interacción física real a las empresas de modelos mundiales; y, para los clientes del sector, puede construir un ciclo cerrado de datos en torno a tareas concretas.
Esta posición neutral permite a Scaleforce Technology satisfacer la fuerte demanda procedente de todos los eslabones de la cadena industrial. Actualmente, la empresa ha obtenido un pedido de datos por valor de millones de yuanes de Tashi Zhihang. A través del servicio de "recopilación de datos de escenarios específicos + procesamiento de datos en la plataforma MatrixOS", ha ayudado a que los robots de la serie A de Tashi Zhihang se implementen con éxito en múltiples escenarios operativos de las fábricas de Aptiv.
Al mismo tiempo, Scaleforce Technology ha establecido colaboraciones en profundidad con varias empresas de modelos mundiales, incluida Zhizai Wujie, fabricantes líderes de plataformas de inteligencia corporeizada y proveedores de soluciones sectoriales; se ha unido al ecosistema de computación Huawei Ascend, siendo uno de los primeros contribuidores globales de Ascend en la línea de datos y algoritmos de código abierto para inteligencia corporeizada/modelos mundiales; además, la empresa ha establecido una colaboración profunda en exploración de fronteras de la inteligencia corporeizada con la Universidad de Pekín y la Universidad de Aeronáutica y Astronáutica de Pekín, explorando conjuntamente los límites tecnológicos de la próxima generación de inteligencia corporeizada.
Ante la demanda del mercado internacional de datos de escenarios reales de alta calidad, el despliegue internacional de Scaleforce Technology también se ha iniciado de manera sustancial, formando un equipo de operaciones y ventas en el extranjero dirigido por expertos veteranos en operaciones y ventas del sudeste asiático, para impulsar el cierre del ciclo comercial en mercados internacionales y la construcción de una red de socios.
Sin embargo, sigue generando curiosidad externa: ¿cómo una empresa con menos de tres meses desde su fundación ha logrado tal velocidad?
Aunque es un rostro nuevo, detrás de Scaleforce Technology hay un equipo con una profunda acumulación de experiencia. El fundador, Guo Jiangliang, fue uno de los miembros fundadores de Baidu Intelligent Cloud, incubando desde cero varios productos clave como MapReduce de Baidu Cloud, la plataforma de aprendizaje automático, la plataforma central de IA empresarial y la nube de inspección de calidad industrial, entre otros. Lideró al equipo para lograr avances comerciales en múltiples sectores estratégicos como industria, finanzas, energía y electricidad, acumulando decenas de miles de millones en ingresos.
Posteriormente, se desempeñó como Vicepresidente de Tecnología de la empresa de IA+fabricación Innovation Qizhi, donde construyó completamente el sistema tecnológico de modelos de gran lenguaje industriales e inteligencia corporeizada industrial, experimentando el proceso de la empresa desde su inicio hasta su cotización. A lo largo de toda su carrera, la característica más distintiva de Guo Jiangliang ha sido su profundo trabajo en la frontera de la tecnología y los negocios de Data & AI Infra.
El científico jefe, Alex, es doctor del Instituto de Lingüística Computacional de la Universidad de Pekín, fue miembro clave en Meta AI y en el laboratorio Huawei Noah's Ark, lideró el diseño de la primera arquitectura LLM MoE de billones de parámetros en China, participó en todo el proceso desde la formulación de datos, desarrollo de código hasta la optimización de operadores de bajo nivel, posee una profunda reserva de tecnología algorítmica de vanguardia y una visión internacional.
Además, el Director de Ingresos, Victor, ha liderado a empresas para lograr un desempeño comercial cercano a los mil millones de yuanes, posee una profunda experiencia en el ecosistema nacional de IA, modelos de gran lenguaje e inteligencia corporeizada; la Arquitecta Jefa de Producto, Angel, ha liderado el diseño, desarrollo e implementación de múltiples productos de plataformas de datos a nivel empresarial.
Con las tres piezas del rompecabezas (tecnología, producto y comercialización) reunidas, se forma un equipo práctico que se conoce y ha trabajado juntos durante años, combinando visión tecnológica de vanguardia y experiencia en operaciones comerciales, convirtiéndose en la base que forja las capacidades del producto de Scaleforce Technology. En palabras de Guo Jiangliang: "La mayor característica de nuestro equipo es que en el pasado hemos compartido trincheras y luchado juntos, todos somos defensores prácticos de la industria y emprendedores en serie que han trabajado con datos y han generado resultados."
En este momento, el factor tiempo se vuelve cada vez más crítico. Así como este año es considerado por la industria como el "Año Cero de los Datos Corporeizados", Guo Jiangliang lideró al equipo para entrar decididamente en escena. Y la industria generalmente cree que el período entre 2027 y 2029 podría convertirse en una ventana crítica importante para la comercialización a escala de robots humanoides. Si los robots experimentan un despliegue a gran escala en los próximos años, entonces la infraestructura de datos, que hoy parece estar en una fase temprana, también experimentará una verdadera explosión.
Una ola de calor nos golpea de frente. La IPO de Unitree Technology en la Bolsa de Valores de Ciencia y Tecnología está a la vuelta de la esquina, y detrás de ella hay una larga fila de empresas esperando su IPO. Después de varios años, la inteligencia corporeizada finalmente está llegando a su momento de rendir cuentas. Y en la próxima etapa, los datos corporeizados representan una ventana de tiempo que no se puede perder.
Este artículo proviene del WeChat Official Account "Investment Community" (ID: pedaily2012), autor: Wu Qiong.
