XDOF 融资 7000 万美元：填补 AI 机器人训练数据缺口

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物理 AI 军备竞赛背后：数据才是真正的瓶颈

两周前，OpenAI 宣布重启 2021 年关闭的机器人项目，释放出明确信号：各大 AI 实验室正在竞相教机器"看懂"物理世界。然而，训练有能力的机器人需要一种目前 AI 行业仍极度匮乏的东西——与语言模型训练数据规模和性质相当的机器人训练数据。

这个缺口正在催生一种全新的基础设施级业务。

大语言模型可以基于互联网上浩瀚的公开文本进行训练，但机器人需要的是记录物理交互的数据——而这类数据几乎不存在。YouTube 视频和众包工人拍摄的影像虽然看似可用，但精度低、与真实物理世界难以对齐，无法满足需求。

XDOF（发音为 "ecks-doff"）正是瞄准这一痛点而来。这家初创公司今日正式走出隐匿模式，宣称 AI 领域的下一个核心瓶颈既不是模型、也不是芯片，而是教机器人与物理世界交互所需的数据反馈闭环。

XDOF 已完成 7000 万美元融资，投资方包括 Thrive Capital、Spark Capital、a16z、 Lux 和 WndrCo。公司目前约有 60 名员工，已与 20 家客户建立合作，其中包括数家前沿 AI 实验室，但具体名称尚未公开。

联合创始人兼 CEO Philippe Wu 表示：

"所有顶级实验室都在布局机器人领域。我们已经看到，在语言模型竞赛中落后一点点会带来什么后果……没人想落到'对这项技术追求太晚、大家都在同一条船上'的处境，而物理 AI 就是下一个前沿。"

Wu 自己在 UC Berkeley 读博期间就亲身遭遇了这个难题。他的研究方向是利用大规模数据集让机器人习得技能，但摆在面前的核心障碍是——根本没有可用的超大规模机器人数据。

他在接受 TechCrunch 采访时回忆：

"这是一个先有鸡还是先有蛋的问题——我们首先需要真正收集到数据，才能去研究如何为机器人训练一个基础模型。"

Wu 与后来的 XDOF 联合创始人兼 CTO Fred Shentu 共同开发了一个名为 GELLO 的低成本遥操作系统：人类操作员通过该系统控制机械臂，从而生成训练数据。GELLO 最终成为机器人领域一篇影响力颇高的论文——因为许多人面临类似的数据瓶颈，许多团队开始借助这种设备来收集数据。

联合创始人兼 COO Nemo Jin 也加入了团队，三人在 2024 年 10 月正式创立 XDOF，致力于为机器人模型企业提供完整的数据生态系统。

值得注意的是，XDOF 并非只做单纯的数据供应——公司同时聚焦数据清洗、工具链搭建和标注环节，以构建一个自我强化的反馈循环，避免"数据供应只是死胡同"的商业模式陷阱。

作为起步动作，XDOF 与 UC Berkeley AI Research 实验室达成合作，共同发布名为 ABC 的机器人训练数据集，号称全球最大规模高质量机器人训练数据集合，具体包含：

这种规模化的预训练数据此前从未向学术机构开放过。参与此次数据发布的 Berkeley 博士生 David McAllister 告诉 TechCrunch：

"在语言模型、图像生成等领域，我们已经看到：当模型和数据向社区开放之后，往往能取得超乎预期的突破。"

团队已利用这些数据训练机器人在基准任务上的表现，例如折叠 T 恤、压平包装盒、将 AirPods 装入充电盒等。

XDOF 计划围绕三层数据金字塔展开工作： 第一层（最高价值）： 在实际部署的机器人上采集遥操作数据，精准匹配具体任务需求；

第二层： 通过 GELLO 这类通用遥操作设备采集更广泛的数据，覆盖多种机器人形态和场景；

第三层： 由人类执行日常任务的"自我中心视角"（egocentric）数据，XDOF 计划自研可穿戴传感器来完成采集。

Wu 解释道：

"摄像头的选择会影响数据质量，进而影响手势追踪算法的表现。如果从一开始硬件设计不当，收集到的数据可能存在你未曾预料到的特定问题。"

为了完成第三层数据采集，XDOF 计划在全球范围内招募和培训大量遥操作员和自我中心数据标注员——这是一种高度劳动密集型的模式。

被问及为何大厂不自己完成这些数据生产工作时，Wu 给出了直接答案：

"你需要数十万平方英尺的仓库、数百台机器人，还需要维护这些机器人、校准它们的物理参数、妥善培训操作员。"

这类基础设施建设需要的专注度、资金和运营规模，是大多数 AI 实验室宁愿外包也不愿自建的——这恰恰是 XDOF 赌定的市场空间。

XDOF 这一名称源自机器人学核心概念"自由度"（degrees of freedom），即机器人能执行的独立运动数量。人的手臂从肩到腕共有七个自由度。人形机器人公司 Figure.AI 最新机器人的自由度达到 30 个。

公司名称中的"X"代表野心：Philippe Wu 说，X 意味着"任意的自由度，无限的自由度"。