Огонь войны воплощённого интеллекта достиг данных.
По информации InvestingWorld, сегодня (12 августа) компания по созданию инфраструктуры данных для воплощённого интеллекта SCALEFORCE (Юаньдянь Кэцзи) впервые раскрыла информацию о финансировании: за 40 дней завершено два раунда, инвесторы включают ведущую китайскую отраслевую компанию в области воплощённого интеллекта, Hengxu Capital и Kailing Capital.
С момента основания прошло менее трёх месяцев, но SCALEFORCE уже быстро вступила в операционную фазу: запущен крупный заказ на данные от маячного клиента Tashi Zhihang на сумму в десятки миллионов юаней, установлено сотрудничество с несколькими компаниями мировых моделей, ведущими производителями воплощённых интеллектуальных платформ и поставщиками отраслевых решений... Маховик коммерциализации ускоряется.
«Конкуренция в сфере воплощённого интеллекта уже вступила во вторую половину, где главную роль играют данные и интеллект». Такую реальную картину видит Го Цзянлян, и это также стало причиной, по которой он выбрал предпринимательство. Как он сам говорит, цель SCALEFORCE — провести данные через весь жизненный цикл физического ИИ, чтобы в физическом мире произрастал бесконечный интеллект.
Чем жарче воплощённый интеллект, тем острее нехватка данных
Картина процветания ещё свежа в памяти — оглядываясь на первую половину 2026 года, общий объём финансирования в сегменте воплощённого интеллекта в Китае достиг 93,5 миллиардов юаней, что в 5 раз больше, чем за аналогичный период прошлого года.
Но чем жарче воплощённый интеллект, тем острее нехватка данных. Общеотраслевой консенсус заключается в том, что для воплощённой крупной модели, способной достичь универсальной автономии, требуется как минимум десятки миллионов часов высококачественных реальных данных взаимодействия. Однако по состоянию на начало 2026 года общий объём доступных в мире высококачественных данных физического взаимодействия составлял всего около 500 тысяч часов — дефицит превышает 99%.
В отличие от больших языковых моделей, которые могут собирать учебные материалы из интернета, воплощённому интеллекту необходимы мультимодальные данные физического взаимодействия, включающие визуальные, тактильные ощущения, траектории суставов, механику объектов, временное выравнивание среды — эти данные невозможно получить в сети, их сбор должен осуществляться в реальном мире.
Что ещё более сложно, отрасль сталкивается с тройной дилеммой: неконтролируемое качество данных — низкая точность пространственно-временного выравнивания мультимодальных данных, невозможность мониторинга аномалий в реальном времени; недостаточный масштаб данных — невозможность масштабируемого управления сборщиками данных, низкий уровень автоматизации; слабая способность данных к обобщению — серьёзная проблема OOD (распределения вне обучающей выборки), практически невозможное повторное использование между разными платформами.
Именно эту возможность увидел Го Цзянлян, создавая SCALEFORCE — конкуренция в воплощённом интеллекте по сути является конкуренцией данных. Тот, кто сможет построить барьер в инфраструктуре данных, получит инициативу в этой гонке.
Через SCALEFORCE мы видим один ответ: переопределить инфраструктуру физического ИИ с самого источника данных.
В настоящее время SCALEFORCE создала операционную систему для физического ИИ MatrixOS. Среди её компонентов — механизм обобщения данных ADA (Action-Data Alignment), призванный решить проблему межплатформенного повторного использования данных. Согласно реальным многосценарным оценкам, его успешность выросла с 65% до 92%.
С другой стороны, стоит вопрос производительности данных. SCALEFORCE самостоятельно разработала механизм качества данных GDP (Global-Deep-Proactive) — через анализ информационной энтропии, оценку апостериорной вероятности, семантический анализ действий и байесовское активное обучение и другие способы, постоянно оптимизирует стратегию сбора данных, коэффициент доступности и преобразования данных достигает 80%, что является самым высоким уровнем в стране.
Что касается стороны сбора данных, SCALEFORCE создала глобальную масштабируемую сеть производства данных для физического ИИ. Платформа поддерживает унифицированное управление и планирование десятков тысяч узлов сбора данных по всему миру, степень автоматизации всего процесса превышает 95%. Кроме того, SCALEFORCE придерживается человеко-ориентированной парадигмы сбора данных, первой в мире создала комплект для сбора данных с синхронизацией времени мультисенсоров на уровне субмиллисекунд, способный синхронно собирать в больших масштабах полимодальные данные, включая визуальные, тактильные, силовые ощущения, поведенческие и другие.
Проще говоря, MatrixOS больше похожа на «производственную систему», построенную вокруг данных воплощённого интеллекта: передний конец соединяется с реальным физическим миром, непрерывно получая данные; середина выполняет обработку, очистку, обобщение и управление данными; задний конец затем доставляет данные моделям, роботам и конкретным сценариям применения.
Как только эта цепочка будет действительно запущена, данные перестанут быть разовой проектной поставкой, а смогут постоянно поступать в следующий раунд обучения, вновь порождая новые данные, и в итоге сформируется маховик данных. Как сообщается, SCALEFORCE создаёт крупнейшую в мире по производственным мощностям и самую низкую по стоимости сеть производства и распространения высококачественных данных. Как только сеть будет построена, эффект масштаба и преимущество в стоимости данных станут сильнейшим конкурентным барьером.
Отраслевое окно возможностей
Только что получен заказ на десятки миллионов юаней
Когда же роботы по-настоящему войдут в каждый дом?
На сегодняшний день жар воплощённого интеллекта несомненен. Когда отрасль начинает вступать в этап масштабирования, сбор, очистка, обобщение, управление и распространение данных постепенно становятся самостоятельным звеном индустрии.
Именно эту позицию выбрала SCALEFORCE. Основываясь на全力打造的 платформе MatrixOS, для производителей платформ она может предоставлять данные для определённых сценариев; для компаний мировых моделей — реальные данные физического взаимодействия; для отраслевых клиентов — может выстраивать замкнутый цикл данных вокруг конкретных задач.
Такая нейтральная позиция позволяет SCALEFORCE удовлетворять растущий спрос со всех звеньев промышленной цепочки. В настоящее время компания уже получила заказ на данные от Tashi Zhihang на сумму в десятки миллионов юаней — через услугу «целевой сбор данных для сценариев + обработка данных на платформе MatrixOS», помогла роботам серии A компании Tashi Zhihang успешно внедриться в несколько рабочих сценариев на заводе Aptiv.
В то же время SCALEFORCE установила глубокое сотрудничество с несколькими компаниями мировых моделей, включая Zhizai Wujie, ведущими производителями воплощённых интеллектуальных платформ и поставщиками отраслевых решений; присоединилась к экосистеме вычислений Huawei Ascend, является одним из первых в мире участников открытого исходного кода Ascend, внесшим вклад в конвейеры данных и алгоритмов для воплощённого интеллекта/мировых моделей; кроме того, компания также установила глубокое сотрудничество по передовым исследованиям воплощённого интеллекта с Пекинским университетом и Пекинским университетом аэронавтики и астронавтики, совместно исследуя технические границы воплощённого интеллекта следующего поколения.
Столкнувшись со спросом на высококачественные данные реальных сценариев на зарубежных рынках, SCALEFORCE также уже практически начала интернационализацию и сформировала команду по зарубежному бизнесу во главе с опытными специалистами по операциям и продажам в Юго-Восточной Азии, продвигая замкнутость бизнеса на зарубежных рынках и построение сети партнёров.
Внешний мир по-прежнему удивляется: как компания, существующая менее трёх месяцев, смогла развиваться с такой скоростью?
Хотя лицо новое, за SCALEFORCE стоит команда с глубоким накопленным опытом — основатель Го Цзянлян был одним из первых членов команды Baidu Intelligent Cloud, с нуля инкубировал несколько ключевых продуктов Baidu Cloud, таких как MapReduce, платформа машинного обучения, корпоративная среда ИИ, облако промышленного контроля качества и другие, возглавлял команду, добившись прорывов в бизнесе в нескольких стратегических отраслях, включая промышленность, финансы, энергетику и электроэнергетику, накопив десятки миллиардов юаней выручки.
Позже он занимал должность технического вице-президента компании инноваций и интеллекта «ИИ+производство» Innovation奇智, полностью построил технологическую систему промышленной крупной модели и промышленного воплощённого интеллекта, прошёл путь компании от стартапа до выхода на биржу. Оглядываясь на всю карьеру, самым ярким ярлыком Го Цзянляна всегда было погружение в самую передовую технологию и бизнес Data & AI Infra.
Главный научный сотрудник Alex, доктор Пекинского университета, Институт вычислительной лингвистики, ранее занимал ключевые позиции в Meta AI и лаборатории Ноева ковчега Huawei, руководил проектированием архитектуры LLM с триллионом параметров первого поколения в Китае, участвовал во всём процессе от рецептуры данных, разработки кода до оптимизации низкоуровневых операторов, обладает глубокими запасами передовых алгоритмических технологий и международным кругозором.
Кроме того, главный специалист по выручке Victor ранее руководил компанией, достигшей объёма продаж почти в 10 миллиардов юаней, имеет глубокий опыт в китайской экосистеме ИИ, больших моделей и воплощённого интеллекта; главный архитектор продукта Angel руководил проектированием, разработкой и внедрением нескольких наборов корпоративных продуктов платформ данных.
Собрав три части пазла — технологию, продукт и коммерциализацию, сформировалась команда практиков, знакомых и работавших вместе много лет, сочетающая передовой технологический кругозор и опыт ведения бизнеса, которая стала основой для создания продуктовых возможностей SCALEFORCE. По словам Го Цзянляна: «Самая большая особенность нашей команды в том, что в прошлом мы вместе несли службу, вместе воевали, все мы — практики отрасли и серийные предприниматели, которые на ощупь знают данные и катят показатели».
Сейчас момент времени становится всё более ключевым. Как признанный в отрасли в этом году «годом воплощённых данных», Го Цзянлян решительно повёл команду на арену. И в отрасли широко считается, что период с 2027 по 2029 год может стать важным окном возможностей для масштабной коммерциализации человекоподобных роботов. Если роботы в ближайшие годы столкнутся с массовым развёртыванием, то инфраструктура данных, которая сегодня кажется находящейся на ранней стадии, также столкнется с настоящим взрывом.
Волна жара обрушивается навстречу. IPO Unitree на科创板 не за горами, а за ним стоит длинная очередь IPO. Прошли годы, и воплощённый интеллект наконец подошёл к моменту реализации. А следующая часть пути — это окно возможностей, которое нельзя упустить для воплощённых данных.
Статья из официального аккаунта WeChat «Инвестиционный мир» (ID: pedaily2012), автор: У Цюн
