Cuối tháng Bảy, LiberAI hoàn tất vòng gọi vốn Pre-A+ với số tiền vài tỷ nhân dân tệ, danh sách nhà đầu tư bao gồm Tập đoàn 360, Guokai Jinrong, Innovation Works, CMC Capital, BinFu Capital, Sequoia China.
Công ty này thực tế được thành lập vào ngày 8 tháng 12 năm 2025, tên là “Jiangxian Technology”, với ý nghĩa “muốn nhàn rỗi là động lực sản xuất đầu tiên”; vốn điều lệ 1,46 triệu nhân dân tệ, đội ngũ dưới 30 người.
IT桔子 phát hiện, đây đã là vòng gọi vốn thứ năm kể từ khi thành lập; trong hơn nửa năm qua, công ty gọi vốn liên tục với nhịp độ rất nhanh, từ Seed, Angel, Angel+ đến Pre-A, một mạch hoàn tất bốn vòng. Theo báo cáo, định giá mới nhất đạt 5 tỷ nhân dân tệ.
Người sáng lập Liu Songming là thế hệ 00, từng nhận học bổng đặc biệt khoa Máy tính Đại học Thanh Hoa, xếp hạng nhất chuyên ngành, theo học Giáo sư Zhu Jun, tốt nghiệp tiến sĩ năm 23 tuổi và bắt đầu khởi nghiệp. Mô hình nền tảng RDT-1B do anh dẫn dắt trước đây là mô hình Transformer khuếch tán quy mô lớn đầu tiên được thiết kế riêng cho thao tác robot hai tay, với tham số lên tới 1,2 tỷ.
LiberAI nhắm đến dữ liệu UMI của con người + mô hình thế giới - nói thẳng ra, họ bán dữ liệu để "nuôi" robot, cùng với bộ não tiêu hóa dữ liệu.
Theo thống kê của IT桔子, nửa đầu năm 2026, 25 công ty khởi nghiệp về dữ liệu embodied AI tại Trung Quốc đã huy động tổng cộng hơn 17 tỷ nhân dân tệ, có thể nói “dữ liệu” đã trở thành một ngành kinh doanh chắc chắn nhất trong lĩnh vực embodied AI. (Không bao gồm một số công ty vừa làm mô hình dữ liệu embodied vừa làm bản thể robot, như Star Atlas, Qianxun AI)
Để xem và tải toàn bộ dữ liệu công ty và tài trợ trong lĩnh vực dữ liệu embodied AI, vui lòng truy cập trang tổng hợp IT桔子. https://www.itjuzi.com/album/766 (Hiện đã thu thập 42 công ty)
Trong đó, Guanglun AI không chỉ có khoản tài trợ lớn từ bên ngoài mà còn giành được đơn đặt hàng 550 triệu nhân dân tệ trong Q1.
Khi những người đào vàng chưa tìm thấy vàng, những người bán xẻng đã kiếm được tiền trước.
I. Vấn đề chưa giải quyết: Sa mạc dữ liệu trong ngành công nghiệp robot
Tại sao mô hình ngôn ngữ lớn có thể bùng nổ? Vì trên Internet có nguồn ngữ liệu vô tận.
Nhưng việc huấn luyện robot không dựa trên ngôn ngữ viết, mà dựa trên dữ liệu hành động vật lý ba chiều như cầm, đặt, đi, nắm, vặn, đảo chảo – loại dữ liệu này hầu như không tồn tại trên Internet.
Sự thiếu hụt dữ liệu embodied là một nút thắt lớn trong toàn ngành.
Grand View Research dự đoán thị trường thu thập và gán nhãn dữ liệu toàn cầu sẽ đạt 17,1 tỷ USD vào năm 2030.
Cấu trúc kim tự tháp của dữ liệu embodied hiện được công nhận trong ngành như sau: Đỉnh tháp là dữ liệu từ robot thật, chất lượng đáng tin cậy, có thể triển khai trực tiếp, nhưng cũng đắt nhất; tầng giữa là dữ liệu tổng hợp mô phỏng + dữ liệu UMI, chi phí vừa phải, có thể sản xuất vô hạn, nhưng tồn tại khoảng cách Sim-to-Real (sai lệch xấp xỉ về ma sát/biến dạng); đáy tháp là video Internet và dữ liệu hành vi con người, nguồn rộng nhất, nhưng thiếu chi tiết tương tác, thông tin thưa thớt.
Và ở mỗi tầng đều có một nhóm công ty chuyên tâm khai phá – đây là một hệ tọa độ để hiểu làn sóng khởi nghiệp dữ liệu embodied hiện nay.
II. Năm trường phái, toàn cảnh hơn ba mươi công ty
Trường phái 1: Vận hành từ xa robot thật/Cảm giác – Coi dữ liệu như một dây chuyền sản xuất
Trường phái này tuân theo logic đơn giản nhất: xây nhà xưởng, bố trí robot, trải thiết bị bắt chuyển động, sản xuất dữ liệu độ chính xác cao theo dây chuyền.
Mạnh mẽ nhất là Paxini Perception.
Cảm biến xúc giác của công ty này đứng đầu thế giới về sản lượng. Năm 2025, Paxini đã xây dựng siêu nhà máy thu thập dữ liệu embodied lớn nhất thế giới Super EID Factory ở Thiên Tân, sản xuất 200 triệu điểm dữ liệu mỗi năm; sau khi hoàn tất vòng B hơn 1 tỷ nhân dân tệ vào tháng 3 với định giá vượt 10 tỷ, công ty tiếp tục công bố xây thêm bốn siêu nhà máy dữ liệu ở Túc Thiên, Vũ Hán, Tự Cống, Cám Châu.
Các chuyên gia lâu năm về bắt chuyển động là một nhánh khác của dòng này.
Người sáng lập Noitom Robot, Dai Ruoli, từng đưa Noitom Tech chiếm 70% thị phần thị trường bắt chuyển động chuyên nghiệp toàn cầu, sau đó thành lập công ty mới Noitom Robot. Tháng 6 hoàn tất vòng Pre-A++ vài tỷ nhân dân tệ, định giá khoảng 3 tỷ, với sự tham gia của các quỹ AI Bắc Kinh, Thượng Hải, Shenzhen Capital Group, CICC, Kunlun Capital, và ra mắt nền tảng dữ liệu đa phương thức ModalityNet.
Qingtong Vision đi theo con đường mã nguồn mở để đổi lấy hệ sinh thái, tháng 5 công bố bộ dữ liệu nguồn mở quy mô lớn nhất thế giới 1000 giờ bắt chuyển động quang học độ chính xác cao của con người, dự kiến sản xuất 500.000 giờ mỗi năm. Dữ liệu võ thuật cho màn trình diễn robot võ thuật đầu tiên trên Tết Âm lịch của Unitree mang tên “Wǔ BOT” được thu thập bởi hệ thống Project Decode của họ.
Các tài năng mới về xúc giác như Lingsheng Technology cũng đang định vị.
Trường phái 2: Tổng hợp mô phỏng – “In” dữ liệu trong thế giới ảo
Nếu dữ liệu thật quá đắt, liệu có thể tạo ra một thế giới ảo đủ chân thực về mặt vật lý trong máy tính để “in ấn” hàng loạt dữ liệu huấn luyện không?
Lộ trình này đã tạo ra kỳ lân dữ liệu embodied đầu tiên trên thế giới: Guanglun AI.
Tháng 3 năm nay hoàn tất vòng A++ 1 tỷ nhân dân tệ, tháng 5 nhận được sự dẫn dắt của Ant Group, tháng 6 huy động thêm 1 tỷ nhân dân tệ, định giá sau đầu tư vượt 2 tỷ USD (khoảng 15 tỷ nhân dân tệ).
Doanh thu của Guanglun AI năm 2025 tăng 10 lần, quý I năm 2026 có thêm đơn đặt hàng 550 triệu nhân dân tệ, một quý vượt cả năm trước.
Kuawei AI là đại diện cho “mô phỏng tạo sinh”: động cơ mô phỏng DexVerse tự nghiên cứu tự động tạo ra lượng lớn dữ liệu cảnh trong thế giới ảo; tháng 7 năm nay công bố khoản tài trợ 1 tỷ nhân dân tệ, định giá vượt 10 tỷ và khởi động IPO, doanh thu nửa đầu năm 100 triệu nhân dân tệ, đã có hơn 1500 bộ mô hình hoàn tất giao dịch thương mại hóa.
Trong số các công ty niêm yết, “cổ phiếu không gian thông minh toàn cầu đầu tiên” Qunhe Technology lên sàn Hong Kong vào tháng 4 năm nay, đang mở rộng lượng lớn dữ liệu cảnh 3D tích lũy từ thiết kế đám mây 3D vào lĩnh vực embodied AI.
Nền tảng mô phỏng Songying Technology hoàn tất vòng Pre-A và Pre-A+ lần lượt vào tháng 2 và tháng 7 với tổng cộng vài trăm triệu nhân dân tệ, cùng Trung tâm Đổi mới Robot hình người xây dựng bộ dữ liệu tổng hợp.
Trường phái 3: Thu thập UMI không bản thể/Di động – Bỏ qua bản thể, “sao chép” con người
Điều khiển robot từ xa để thu thập dữ liệu có một nhược điểm – dữ liệu thu được không phải là khả năng thực sự của con người, mà là hành động thỏa hiệp “để robot theo kịp”. Vì vậy, trường phái này bỏ qua bản thể, để con người đeo găng tay, kẹp, thiết bị đeo trực tiếp làm việc.
Đây là lộ trình có mật độ vốn cao nhất trong năm nay.
Ngày 1 tháng 6, Jianzhi Robot công bố nhiều vòng tài trợ liên tiếp tổng cộng vài trăm triệu nhân dân tệ, do Ant Group, Didi, Delian Capital dẫn đầu, Shunwei Capital, BV Baidu Ventures theo sau – đây là khoản tài trợ lớn nhất cho đến nay trong lĩnh vực dữ liệu không bản thể.
Người sáng lập Chen Jianxing là cựu Giám đốc thuật toán cấp cao của Momenta, công ty thành lập một năm, đã phủ sóng hàng chục nghìn cảnh thực, và còn giành được hợp tác chiến lược với Ant Lingbo.
Tashi Zhihang đề xuất mô hình thu thập dữ liệu Human-centric, ra mắt giải pháp thu thập di động SenseHub; tháng 4 hoàn tất vòng Pre-A 455 triệu USD, lập kỷ lục khoản tài trợ đơn lẻ lớn nhất cho embodied AI Trung Quốc, do Hillhouse Capital, Sequoia Capital, Meituan đồng dẫn đầu, và đã khởi động “Kế hoạch Tia lửa Dữ liệu Embodied” với mục tiêu 100 triệu giờ.
Hệ thống FastUMI của Luming Robot thuộc hệ thống Đại học Thanh Hoa tăng hiệu suất thu thập dữ liệu lên ba lần, giảm chi phí xuống một phần năm, nhận được sự dẫn đầu liên tiếp từ Mitsubishi Electric và giành được đơn hàng từ khách hàng hàng đầu.
Zhiyuan Robot tách hoạt động dữ liệu thành công ty độc lập Mifeng Technology vào tháng 2 năm nay, chỉ mười ngày đã hoàn tất vòng Seed và Angel vài trăm triệu nhân dân tệ, do Sequoia China dẫn đầu, kế hoạch đạt công suất dữ liệu cấp triệu giờ vào năm 2026.
Một lớp trẻ hơn cũng đang nổi lên: Xingyi Technology được ấp từ khoa Máy tính Đại học Thanh Hoa, đối chiếu với lộ trình EgoScale của NVIDIA, làm thu thập góc nhìn thứ nhất độ chính xác milimet, độ tự do cao, đã hoàn tất vòng tài trợ đầu tiên và nhận vòng Pre-A vào tháng 7; Zhizai Wujie của giáo sư Đại học Bắc Kinh Lu Zongqing trực tiếp sử dụng video Internet để huấn luyện trước mô hình hành động phổ quát.
Qiongche AI được ấp từ Flexiv, dựa vào hệ thống thu thập dữ liệu “sản xuất kèm theo” CoMiner giành được gần 100 đơn đặt hàng, tháng 6 nhận thêm vài trăm triệu nhân dân tệ tài trợ, sắp ra mắt mô hình thế giới tự nghiên cứu.
Còn một công ty rất mới Yuanchen Taichu (OriginFlow), áp dụng mô hình NeuroScale, thông qua bộ thu thập tín hiệu điện cơ tự nghiên cứu để bắt tín hiệu điện co cơ người, mã hóa qua mô hình nền tảng PULSE để tái tạo tư thế/lực/phản hồi xúc giác bàn tay; kết nối chuỗi truyền dẫn gốc “ý định – cơ – hành động”, bù đắp hạn chế của UMI về thất bại che khuất thị giác, thiếu lực/xúc giác.
Thành lập một năm, công ty đã hoàn tất vòng Angel, vòng Chiến lược + Pre-A1 tổng cộng hơn 500 triệu nhân dân tệ, người sáng lập Qin Shentao là tiến sĩ 00 Đại học Thanh Hoa, cử nhân Đại học Công nghiệp Cáp Nhĩ Tân.
Trường phái 4: Chưng cất video/Mô hình thế giới – Dạy AI “hiểu” thế giới vật lý
Lộ trình này giải quyết vấn đề “biến rác thành vàng” ở tầng đáy kim tự tháp dữ liệu: trên Internet có vô số video thao tác của con người – nấu ăn, thủ công, sửa chữa, nhưng những video này thiếu thông tin về lực, xúc giác và quỹ đạo ba chiều mà robot cần, từ lâu là dữ liệu chết “nhìn thấy nhưng không dùng được”.
Cách tiếp cận của trường phái chưng cất video là sử dụng thuật toán để suy ngược quỹ đạo hành động và thông tin tương tác vật lý từ video hai chiều, “chưng cất” dữ liệu chết thành dữ liệu embodied có thể huấn luyện, chi phí có thể giảm xuống chỉ còn vài phần nghìn so với thu thập từ robot thật.
Trường phái mô hình thế giới trực tiếp hơn, để AI học quy luật vận hành của thế giới vật lý trước, sau đó tạo ra vô số dữ liệu huấn luyện trong “não”.
Đường ống SynaData của Shutu Technology có thể trích xuất hàng loạt dữ liệu embodied đa phương thức như quỹ đạo bàn tay, đường chuyển động vật thể từ video Internet, tổng chi phí thu thập dữ liệu cực thấp, đã nhận được hàng chục triệu nhân dân tệ do Oriental Fortune Capital dẫn đầu, dữ liệu được sử dụng bởi các mô hình nguồn mở chính thống như RDT của Thanh Hoa, UniVLA của Zhiyuan.
Jijia Vision sử dụng mô hình thế giới GigaWorld để tạo dữ liệu huấn luyện, giúp mô hình VLA cải thiện hiệu suất gần 300% ở ba chiều tổng quát hóa, tháng 6 hoàn tất vòng B+ 1 tỷ nhân dân tệ, tích lũy tài trợ 3,5 tỷ nhân dân tệ trong 3 tháng.
Shenji AI cũng đặt cược vào dữ liệu video góc nhìn thứ nhất của con người, nửa đầu năm nay tài trợ ba vòng, tổng cộng vài trăm triệu nhân dân tệ+, tháng 5, mô hình thế giới Z-WM của Shenji AI đứng đầu bảng xếp hạng toàn cầu trong đánh giá WorldArena.
LiberAI được nhắc ở đầu bài cũng là sự kết hợp giữa lộ trình này và đường đua mô hình thế giới.
Trường phái 5: Cơ sở hạ tầng/Nền tảng dữ liệu – Vừa là nền tảng dữ liệu, vừa là “nhà máy lọc dầu”
Nhận thức của trường phái này là: nút thắt dữ liệu embodied không chỉ nằm ở “cách thu thập”, mà còn ở khâu “cách sử dụng”.
Các bản thể robot khác nhau, cảm biến khác nhau, định dạng dữ liệu đa dạng, dữ liệu thô thu về giống như dầu thô thành phần hỗn tạp, đổ trực tiếp vào mô hình chỉ càng huấn luyện càng tệ – ai sẽ làm công việc làm sạch, căn chỉnh, gán nhãn, đánh giá, biến dầu thô thành xăng tiêu chuẩn?
Hơn nữa, trường huấn luyện, thiết bị thu thập, hệ thống bắt chuyển động đều là tài sản nặng, các nhóm nhỏ khó có thể tham gia. Vì vậy, cần xây dựng trường huấn luyện chia sẻ, định chuẩn dữ liệu, bán chuỗi công cụ và dịch vụ nền tảng. Họ không đặt cược vào con đường kỹ thuật dữ liệu nào sẽ thắng, mà đặt cược rằng bất kể ai thắng, cũng phải đi qua con đường mà họ xây.
Wuwen AI dựa vào trường thu thập dữ liệu Deqing với vòng lặp đóng hợp nhất thực-ảo, sản xuất hàng nghìn giờ dữ liệu mỗi ngày, tháng 4 hoàn tất khoản tài trợ hơn 100 triệu nhân dân tệ, quý I ký kết đơn đặt hàng vài tỷ nhân dân tệ từ ByteDance, Wujie Dongli.
Yiren Technology tháng 4 liên tiếp hoàn tất hai vòng tài trợ cấp tỷ nhân dân tệ, đồng thời công bố doanh thu năm 2025 vượt 100 triệu và có lãi, có thể là công ty đầu tiên trong lĩnh vực tuyên bố kiếm được tiền.
Còn Zhiyu Jishi thành lập tháng 12 năm ngoái chuyên làm công việc chuyển đổi trung lưu về làm sạch, căn chỉnh, quản trị dữ liệu, các công ty bản thể như Lingchu AI, Qiongche, Zhipingfang đều đầu tư vào “thượng nguồn” này.
Người chơi niêm yết cũng tham gia, ông lớn dịch vụ dữ liệu Haitian Ruisheng hợp tác với Trung tâm Huấn luyện Dữ liệu Robot hình người Bắc Kinh Shijingshan xây dựng “Trường Huấn luyện Dữ liệu Embodied AI”.
Các đại gia cũng xuống sân, JD.com ra mắt cơ sở hạ tầng toàn chuỗi dữ liệu embodied, kế hoạch huy động 600.000 nhân viên giao hàng, tài xế giao đồng thu thập dữ liệu, mục tiêu tích lũy 10 triệu giờ video cảnh thực trong hai năm; Baidu thì làm “siêu thị dữ liệu”.
III. Hãy bình tĩnh: Nhu cầu dữ liệu có thực sự cứng nhắc?
Năm 2026 trở thành năm mở rộng quy mô của dữ liệu embodied, theo thống kê dữ liệu, tính đến cuối tháng 4 năm 2026, có ít nhất 90 trung tâm thu thập dữ liệu ở trạng thái “đang sử dụng hoặc quy hoạch xây dựng”; trong đó 64 trung tâm đã đi vào hoạt động, số còn lại là đang xây dựng/quy hoạch.
Nhưng càng nóng, càng cần hạ nhiệt một chút.
Ngành kinh doanh dữ liệu embodied này có một vấn đề cấu trúc không thường được nhắc đến: phía cầu và phía cung của nó đốt cùng một nguồn tiền vốn.
Chỉ cần nhìn vào danh sách người mua là rõ – các nhóm mô hình lớn, công ty robot khởi nghiệp, nhà sản xuất bản thể đang chuyển đổi, những bên mua dữ liệu này, tuyệt đại đa số bản thân họ chưa có lãi, ngân sách mua hàng đến từ khoản tài trợ vừa nhận được.
Nói cách khác, doanh thu của công ty dữ liệu, về bản chất là sự phân phối lại lần hai của vốn tài trợ hạ nguồn: công ty robot embodied AI huy động được tiền, quay đầu mua dữ liệu để kể câu chuyện, câu chuyện kể hay, lại đi huy động vòng tiếp theo.
Nếu việc triển khai của công ty bản thể robot không đạt kỳ vọng, đơn đặt hàng dữ liệu và làn sóng tài trợ rút lui sẽ biến mất đồng thời. Đây là mối quan hệ cộng sinh, một thị trường phụ thuộc vào nhu cầu hạ nguồn.
Chỉ khi công ty robot thực sự có thể tiếp tục sinh lời bền vững, ngành kinh doanh này mới trở nên vững chắc hơn và chạy thông suốt.
Một đánh giá đồng thuận trong ngành là, về lâu dài, công ty dữ liệu embodied có khả năng sống sót chỉ có hai loại: một loại trở thành nền tảng tiêu chuẩn ngành, nắm giữ các công cụ cấp hệ sinh thái như mô phỏng, xử lý dữ liệu, đánh giá; loại còn lại có khả năng hợp nhất và tinh chế dữ liệu xuyên nhà sản xuất, có thể cung cấp liên tục dữ liệu chất lượng cao, đuôi dài khi robot bước vào cảnh thực.
Bài viết này từ tài khoản WeChat công cộng “IT桔子” (ID: itjuzi521), tác giả: Wu Meimei
