具身智能的数据难题，终于有了可规模化的解法

思邈
2025-12-18
14:20:44

来源：量子位

允中 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

科技赛道从不缺“造梦者”，但能精准击中行业痛点的“破局者”往往寥寥。

在ToB世界里，真正称得上“标杆”的，或许不是那些自称“通用AI模型玩家”的公司，而是另一类更务实的路径：

把数据整合、数据治理做深做透，帮助企业打破数据壁垒，把零散信息沉淀为可落地、可复用的智能资产。

这种“以数据赋能行业”的逻辑，让它们成为科技领域的独特存在。

如今，这一逻辑正在炙手可热的具身智能赛道被复刻。一家名为简智机器人的企业，不下场卷模型、不砸钱堆硬件，而是把精力投在数据治理与产线设计上。

成立4个月就完成3轮融资、累计金额超2亿元，服务30余家具身智能头部公司，70%以上收入来自海外。

要理解这家公司为何在短短数月内被资本和头部玩家集体押注，得先回到一个更底层的问题：

具身智能真正难在什么地方。

具身智能的核心瓶颈：数据困境远比想象中复杂

没人否认具身智能是AI的下一站，但要让机器人像人类一样灵活穿梭于物理世界，光有强大模型和充足算力远远不够。

行业早已形成共识：数据，才是横亘在面前的强大壁垒。

而且不同于语义文本可直接从互联网中获取，具身智能所需数据需重新完成“人类技能的数字化”，同时在精度上远比传统AI苛刻得多——它要的不是“海量堆砌”，而是“精准可用”，这让数据获取陷入了多重困境。

具体拆解来看，这五大核心痛点早已成为制约行业发展的普遍顽疾。

1. 成本高：传统采集需搭建专用场地、部署复杂设备，再加上人工操作与后期处理，每一份有效数据都“价格不菲”；
2. 效率低下：采集流程繁琐、传输处理周期长，跟不上模型快速迭代的节奏；
3. 鲜度不足：端到端模型的模型训练，期望立刻提供所需的数据，这种需求随时变化，采集的场景行为，也需要更快响应、数据更新线；
4. 真实性缺失：遥操采集或实验室模拟，要么抓不到人类自然行为与即时反馈，要么因设备笨重导致“动作变形”，数据直接失去应用价值；
5. 规模难破：受限于采集方式与场景覆盖能力，海量、多元的技能数据积累难以为继。

更关键的是，这不是单点问题，而是“全链路闭环缺失”与“数据基建空白”的系统性困境。

从采集、传输、处理、标注到应用，数据的价值挖掘需要全流程协同，但目前行业普遍缺乏标准化、自动化的解决方案。

数据基建的薄弱，直接导致大量数据“沉睡”，无法转化为驱动模型升级的有效燃料。

简智破局：模型需要的数据不来自机器人，而是人类

当多数企业扎堆于模型研发或硬件制造时，简智机器人却精准瞄准了这一核心缺口，成为行业内少数聚焦数据全链路难题的玩家。

这份战略定力，源于其核心团队的深厚积淀——

简智核心成员来自Momenta、华为、蔚来、字节等顶尖研发阵营，曾深度参与端到端智能驾驶研发与海量数据处理，亲身验证过“数据决定模型上限”的真理，也深刻洞悉“数据飞轮”对技术迭代的关键作用。

基于这一认知，简智搭建起专属的“数据基建方法论”，完整打通“人类技能数据化-云端AI数据治理-机器人应用”全链条，为具身智能行业提供标准化、自动化的数据流解决方案。

而“真实、高质量、高精度、高鲜度、低成本、原子化标注与切片”，则是简智为数据产品立下的“铁律”。

△大批量化自动、原子化标注

硬件破局：把人类动作精确录进AI

数据的价值始于采集，简智将“真实、详细”奉为第一原则，推出核心硬件Gen DAS无感可穿戴采集设备，从源头把好数据质量关。

为了捕捉人类在真实场景中的自然行为与反馈，Gen DAS在设计上完全遵循人机工程学，采用轻量化材质打造，确保用户长时间佩戴无负担、操作无干扰，从根本上避免了设备不适导致的“动作变形”。

在核心感知能力上，Gen DAS实现了多项行业领先突破：

• 触觉反馈与关节感知全面覆盖采集表面，单个触觉检测面积仅1毫米，最小感知重量低至7克，能精准捕捉指尖、指腹的细微触感；
• 每个关节采用高精度、磁编码器设计，以100HZ频率实现毫米级全流程记录，完整还原动作轨迹变化；
• 攻克多设备精准时空对齐难题，确保双手动作、视觉、触觉等多维度数据同步，异构数据时间误差控制在极低水平。
• 为了降低采集门槛，Gen DAS从设计之初就融入“便捷化”理念：
• 支持无线同步传输、长续航，无需复杂场地部署，开机即用；
• 采集完成后，设备端可将数据体积压缩至原大小的2%，打通在线上传通道实现分钟级上传，大幅提升数据流转效率。

数据精度是模型训练的核心要求，简智在这一环节下足了功夫：

布置行业首个且数量最多的三目摄像头，在中间鱼眼大FOV基础上，增设左右2颗双目深度摄像头，搭配车轨级IMU，再结合自研VIO、SLAM技术，轨迹恢复精度提升至小于1cm，3D重建能力也同步强化。

针对采集过程中频繁出现的光线变化、远近焦切换问题，简智还对ISP图像处理模块与CMOS传感器进行定制化调整，确保图像质量稳定。

△自研PCB等关键硬件

此外，搭配以Controller为核心的部署端硬件矩阵，实现数据从采集到应用的无缝衔接，筑牢硬件闭环基础。

治理核心：把“脏数据”，炼成可用能力

在简智的全链路体系中，硬件负责精准采集，而数据治理则决定了数据的最终价值。

其中，Gen Matrix数据智能平台中枢是保障数据质量的核心基石，也是简智实现“高质量数据供给”的关键支撑。

为此，简智打造了“平台+产线”双引擎数据治理体系，实现数据的高效提纯与价值转化。

作为数据质量的“把关人”，Gen Matrix承担着核心的数据处理职责，借助五大核心能力树立行业标杆：

1. 高精准轨迹还原：整合多设备分散数据，轨迹真值误差小于1cm，同步完成异构数据清洗；
2. 智能标注切片：自动化系统可对数据进行原子化拆解，精准匹配模型训练的最优颗粒度；
3. 高鲜度低成本并行：端侧轻量级压缩+链路传输优化，兼顾质量与成本；
4. 超强吞吐能力：每日数据时长增长超1万小时，高质量数据产出超10万clips，且持续加速；
5. 智能治理生长：依托数万个场景、500种技能数据，治理模型自动化能力随技能细分不断强化。

行业首创：实现规模化真实场景数据采集突破

如果说Gen Matrix保障了数据的“质”，那么简智行业首创的Gen ADP（AI Data Pipeline）智能数据产线，则彻底打破了行业“真实场景数据采集难规模化”的僵局——这也是简智区别于所有同行的核心壁垒。

△众包采集效率极快，接近3-5s即会回收一条真实场景数据

在具身智能领域，此前行业普遍停留在“小范围试点采集”阶段，难以实现真实场景下的大规模数据积累。

而简智创新性地提出“数据当作产品来制造”的理念，融合线上线下运营机制与众包模式，构建起业内首个规模化、自动化的真实场景数据闭环生产系统，成功将数据采集从“实验室”推向“千万家真实场景”。

△进入家庭、规模化采集

这条行业独有的数据产线，已实现大规模落地成果，构建起行业首个基于规模化真实场景打造的数据资产库——

在超1000个真实家庭完成部署，累计积累超百万小时真实场景数据，覆盖500余种高频技能场景；更创造了行业领先的交付效率——采集完成后2小时内，新鲜、高质量的加工数据就能送达模型，为模型迭代提供“即时燃料”。

成立4个月完成3轮融资，这家企业凭什么？

简智的崛起速度堪称“行业黑马”，背后离不开三大核心优势的支撑：

1. 团队够硬核：由“模型大牛+智驾数据工程团队”组成，汇聚了Momenta、理想汽车、华为、DeepMind、斯坦福等全球顶尖企业与科研机构的资深专家，曾多次在智驾领域取得破圈成果。凭借深厚积累，团队仅用4个月就完成从产品设计到软硬件交付的全流程；
2. 战略够精准：当行业聚焦数据硬件制造时，简智早已意识到数据治理与产线设计才是核心竞争力，投入大量资源构建“硬件为基础、治理为核心、产线为支撑”的完整体系，差异化优势显著；
3. 资本够认可：成立仅4个月就完成3轮融资，融资金额超2亿元，投资方包括Momenta、百度风投、顺为资本等头部机构，稳居赛道头部地位，为技术研发与市场拓展提供充足资金支持。

强大的技术实力已快速转化为商业成果。目前，简智已与30余家行业头部具身智能企业建立深度合作，业务覆盖全球市场，海外收入占比超70%。

通过核心技术与全链路解决方案，简智正持续赋能产业升级，推动具身智能在家庭服务、工业制造、医疗健康等领域的规模化应用。

在具身智能蓬勃发展的今天，简智凭借对数据价值的深刻理解、全链路技术布局与高效执行能力，正稳步打造面向行业的“数据与能力底座”，让数据、模型与场景交付形成可复制的标准化路径。

这家年轻的企业，能否能真正改写具身智能的发展格局？

答案或许就藏在不断积累的数据资产与加速落地的商业化进程中。

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