40天融两轮,具身数据实战派入局

marsbitPubblicato 2026-08-12Pubblicato ultima volta 2026-08-12

Introduzione

具身智能赛道竞争激烈,数据成为关键瓶颈。元点科技在成立不足三个月内,于40天完成两轮融资,投资方包括国内顶级具身智能产业方、恒旭资本和凯联资本。 当前,具身智能的通用自主能力需要千万小时级高质量真实交互数据,但全球可用高质量物理交互数据总量仅约50万小时,缺口巨大。多模态物理交互数据需在真实世界采集,面临质量不可控、规模不足、泛化能力差等挑战。 元点科技瞄准这一机会,致力于打造物理AI数据基础设施。公司推出了物理AI操作系统MatrixOS,其中包含ADA数据泛化引擎,可将数据跨本体复用的成功率提升至92%;以及GDP数据质量引擎,将数据可用转化率提升至国内最高的80%。公司还建立了规模化数据生产网络,实现全流程95%以上的自动化。 在商业化方面,元点科技已获得它石智航的千万级数据订单,并与多家世界模型公司、本体厂商及行业解决方案商建立合作,同时启动了国际化布局。公司团队由具有深厚技术和商业背景的产业实战派组成,创始人郭江亮曾为百度智能云创始成员。 行业认为,2027年至2029年可能是人形机器人规模化商业化的关键窗口期,数据基础设施将随之迎来爆发。元点科技正抓住“具身数据元年”的机遇,加速布局。

具身智能战火烧到数据。

投资界获悉,今天(8月12日),具身智能数据基础设施公司元点科技(SCALEFORCE)首次披露融资:40天完成两轮,投资方包含国内顶级具身智能产业方、恒旭资本和凯联资本。

成立不足三个月,但元点科技已快速进入运营期:灯塔客户它石智航的千万级数据订单全面启动,多家世界模型公司、头部具身智能本体厂商及行业解决方案商相继建立合作......商业化飞轮正加速运转。

具身智能的竞争已进入主打数据与智能的下半场。”这是郭江亮看到的真实景象,也是他选择创业的原因。正如他所说,元点科技要做的,就是让数据贯穿物理AI全生命周期,在物理世界中生长出无限智能。

具身智能有多火,数据就有多缺

盛况历历在目——回顾2026上半年,国内具身智能赛道融资总额达935亿元,较去年同期暴涨5倍。

但具身智能有多火,数据就有多缺。一个行业共识是,能实现通用自主能力的具身大模型,至少需要千万小时级高质量真实交互数据。而截至2026年初,全球可用的高质量物理交互数据总量仅约50万小时——缺口超过99%。

和大语言模型可以从互联网爬取训练素材不同,具身智能需要的是视觉、触觉、关节轨迹、物体力学、环境时序对齐的多模态物理交互数据——这些数据无法线上获取,必须在真实世界中完成采集。

更棘手的是,行业还面临三重困境:数据质量不可控——多模态数据时空对齐精度低、异常无法实时监控;数据规模不足——采集设备无法规模化管理、自动化程度低;数据泛化能力差——OOD问题严重、跨本体复用几乎不可能。

这正是郭江亮创立元点科技时看到的机会——具身智能的竞争,本质上是数据的竞争。谁能在数据基础设施上建立壁垒,谁就能在这场竞赛中掌握主动权。

透过元点科技,我们看到一个答案:从数据源头重新定义物理AI的基础设施。

目前,元点科技已打造物理AI操作系统MatrixOS。其中,ADA(Action-Data Alignment)数据泛化引擎,试图解决数据跨本体复用的问题。根据真机多场景测评,其成功率从65%跃升至92%。

另一端,则是数据生产效率。元点科技自研GDP(全局—深层—主动)数据质量引擎,通过信息熵分析、后验概率估计、动作语义分析与贝叶斯主动学习等方式,持续优化数据采集策略,数据可用转化率达80%,为国内最高水平。

而在数据采集端,元点科技搭建了全球规模化物理AI数据生产网络,平台支持全球数十万级数采节点的统一管理与调度,全流程自动化程度超过95%。此外,元点科技坚持human-centric数采范式,在全球率先打造出亚毫秒级多传感器时间同步的数采套件,可同步大规模采集视觉、触觉、力觉、行为等全模态数据。

简单来说,MatrixOS更像是一套围绕具身智能数据建立起来的“生产系统”:前端连接真实物理世界,持续获得数据;中间完成数据处理、清洗、泛化和管理;后端再将数据交付给模型、机器人和具体应用场景。

一旦这条链路真正跑通,数据便不再是一次性的项目交付,而可以不断进入下一轮训练、再产生新的数据,最终形成数据飞轮。据悉,元点科技正在打造一个全球产能最大、成本最低的高质量数据生产与分发网络,网络一旦建成,数据的规模效应和成本优势将成为最强的竞争壁垒。

行业窗口期

刚刚拿下千万级订单

机器人何时真正走入千家万户?

行至眼下,具身智能火热毋庸置疑。当行业开始进入规模化阶段,数据采集、清洗、泛化、管理和分发,正逐渐成为一个独立的产业环节。

这正是元点科技选择的位置。基于其全力打造的MatrixOS平台,对于本体厂商,元点可以提供定向场景数据;对于世界模型公司,可以提供真实物理交互数据;对于行业客户,则可以围绕具体任务搭建数据闭环。

这种中立定位,让元点科技得以承接来自产业链各环节的旺盛需求。目前,公司已拿下它石智航千万级数据订单——通过“定向场景数据采集+MatrixOS平台数据处理”服务,助力它石智航A系列机器人成功进驻安波福工厂的多个作业场景。

与此同时,元点科技已与包含智在无界在内的多家世界模型公司、头部具身智能本体厂商及行业解决方案商建立了深度合作关系;并加入华为昇腾计算生态,是昇腾全球首批开源具身智能/世界模型数据和算法管线贡献者;此外,公司还与北京大学以及北京航空航天大学建立具身智能前沿探索深度合作,共同探索下一代具身智能的技术边界。

面对海外市场对高质量真实场景数据的需求,元点科技国际化布局也已实质性启动,并组建由资深东南亚运营与销售专家领衔的海外业务团队,推进海外市场业务闭环与合作伙伴网络建设。

只是外界依旧好奇:一家成立不足三个月的公司,何以跑出如此速度?

面孔虽新,元点科技背后却站着一支积累深厚的队伍——创始人郭江亮是 百度智能云 创始成员,从零孵化百度云MapReduce、机器学习平台、企业AI中台、工业质检云等多个核心产品,带领团队实现工业、金融、能源电力等多个战略行业的业务突破,累计实现数十亿营收。

后来,他又担任AI+制造企业创新奇智技术副总裁,完整构建了工业大模型与工业具身智能技术体系,经历公司从创业到上市。放眼整个职业生涯,始终深耕Data&AI Infra技术与业务最前沿是郭江亮最鲜明的标签。

首席科学家Alex,北京大学计算语言所博士,曾先后在Meta AI、华为诺亚方舟实验室担任核心成员,主导过国内第一代万亿参数级MoE架构LLM的设计,参与了数据配方、代码开发到底层算子优化的全过程,前沿算法技术储备深厚并具有国际化视野。

另外,首席营收官Victor曾带领企业完成近10亿元销售业绩,对国内AI、大模型和具身智能生态有深度积累;首席产品架构师Angel则主导过多套企业级数据平台产品的设计、研发与落地。

技术、产品、商业化三块拼图集齐,一支相识共事多年、兼具前沿技术视野与商业操盘经验的实战队伍由此形成,成为造就元点科技产品能力的底座。用郭江亮的话来说,“我们这个团队最大的特点,是过去一起扛过枪、打过仗,都是摸数据、滚业绩的产业实战派和连续创业者。”

眼下,时间点正变得愈发关键。正如今年被业界公认为“具身数据元年”,郭江亮便带领团队果断下场。而行业普遍认为,2027年至2029年可能成为人形机器人规模化商业化的重要窗口期。如果机器人在未来几年迎来大规模部署,那么今天看起来还处于早期阶段的数据基础设施,也将迎来真正的爆发。

热浪扑面而来。宇树科技科创板IPO近在眼前,在其身后还有着一支长长的IPO队伍。几年过去,具身智能终于到了兑现时刻。而下一程,则是具身数据不容错过的时间窗口。

本文来自微信公众号“投资界”(ID:pedaily2012),作者:吴琼

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Domande pertinenti

Q元点科技(SCALEFORCE)在40天内完成的两轮融资,投资方包括哪些机构?

A投资方包含国内顶级具身智能产业方、恒旭资本和凯联资本。

Q文章中指出具身智能数据面临的核心缺口和困境是什么?

A核心缺口是高质量真实交互数据严重不足,全球可用数据仅约50万小时,距离千万小时级需求缺口超过99%。主要困境包括数据质量不可控(如时空对齐精度低)、数据规模不足(采集设备无法规模化管理)以及数据泛化能力差(OOD问题严重,跨本体复用困难)。

Q元点科技打造的核心产品是什么?它主要包含哪些关键部分?

A核心产品是物理AI操作系统MatrixOS。它主要包含ADA(Action-Data Alignment)数据泛化引擎、GDP(全局—深层—主动)数据质量引擎,并搭建了全球规模化物理AI数据生产网络。其中ADA引擎解决数据跨本体复用问题,GDP引擎优化数据采集策略、提高数据可用转化率。

Q元点科技目前已与哪些类型的客户或伙伴建立了合作?请举例说明。

A客户及合作伙伴包括:1. 本体厂商(如它石智航,已拿下其千万级数据订单);2. 世界模型公司(如智在无界等);3. 行业解决方案商;4. 生态伙伴(如加入华为昇腾计算生态);5. 高校研究机构(如与北京大学、北京航空航天大学建立深度合作);6. 海外市场(组建团队推进国际化布局)。

Q创始人郭江亮认为元点科技团队最大的特点是什么?

A郭江亮认为团队最大的特点是“过去一起扛过枪、打过仗,都是摸数据、滚业绩的产业实战派和连续创业者”,即团队成员相识共事多年,兼具前沿技术视野与商业操盘经验,是一支有深厚积累的实战队伍。

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Bitcoin Price Drops to $62,470 as Sellers Retest $63,000 Support Level

Bitcoin's price fell below $63,000 for a second consecutive day on Friday, hitting an intraday low of $62,470. The cryptocurrency later recovered to trade just above $63,000, leaving it nearly flat for the past 24 hours and for August overall, with a weekly loss of 2.6%. The volatility triggered significant liquidations, with $26 million of leveraged long Bitcoin positions liquidated over 24 hours. Market sentiment was further dampened by data showing over $131 million in outflows from spot Bitcoin ETFs for a second straight day, signaling a potential pullback by institutional investors. Adding to the negative pressure, index provider MSCI has proposed new criteria for "non-operating companies" in its global indexes, which could lead to the exclusion of firms holding significant digital assets like Bitcoin on their balance sheets. Companies such as Strategy and Metaplanet could be affected, potentially forcing index-tracking funds to sell their shares. Strategy publicly criticized the proposal, arguing digital assets are legitimate assets and index providers should not dictate what companies can own. Public consultations on MSCI's proposal end September 30, with a final decision expected by October 16. If approved, exclusions could begin in November, potentially triggering sustained institutional selling and damaging a key bridge for Bitcoin adoption in the corporate sector.

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