机器人训练基础设施初创公司 XDOF 本周宣布完成 7000 万美元融资，资方包括Thrive Capital、Spark Capital、Andreessen Horowitz、Lux Capital 以及 WndrCo 等顶级投资机构，公司聚焦一个前沿课题——让机器人真正理解物理世界。
伴随着融资消息，XDOF 同步发布了目前全球规模最大的开源遥操作数据集 ABC-130K：
- 13 万条真实操作轨迹数据
- 300 小时仿真数据
- 100 小时评测记录数据
- 195 个双臂协作操作任务
从“语言模型AI”到“物理智能AI”
XDOF 的亮相，可谓拿捏在一个微妙节点。
就在几周前，OpenAI 宣布重启其 2021 年关闭的机器人项目，释放出业界对“具身智能（Embodied AI）”的狂热信号。
但业内普遍面临一个基本难题：
大语言模型可依托互联网汇聚数十亿条公开文本数据，
而机器人训练所需的物理交互数据，几乎一片空白。
部分团队曾尝试使用 YouTube 视频或工厂影像充当替代，但低质量数据无法支撑对真实物理交互的精细表达。
这正是 XDOF 希望突破的核心瓶颈。
“这是一道‘先有鸡还是先有蛋’的问题。”
“没有高质量数据，机器人无法进化；没有能操作机器人采集数据的系统，我们连起点都找不到。”
XDOF 联合创始人兼 CEO Philipp Wu 表示
技术起点：遥操作系统 GELLO
XDOF 的技术根基可追溯至 Wu 在伯克利期间参与的 GELLO 项目——一套低成本遥操作系统，允许人类操控机械臂执行任务，以生成高精度训练数据。
在联合创始人 Fred Shentu（CTO） 和 Nemo Jin（COO） 加入后，他们意识到单售数据的商业模式不可持续，于是打造出“数据生产 + 工具链 + 标注服务”一体化方案，形成自我强化的商业飞轮。
目前，XDOF 已成功训练机器人完成诸如 折叠 T 恤、压扁纸板箱、将 AirPods 放入充电盒 等复杂任务。公司虽仍保持低调运营，已拥有 20+ 活跃客户（含多家前沿 AI 实验室）及 60 名员工。
ABC-130K：从开源数据到标准化评测
XDOF 与 UC Berkeley 团队联合推出的 ABC 系列开源数据集，包括：
- ABC-130K
：13 万条真实遥操作片段（已上线 HuggingFace） - ABC-Sim
：10 项仿真任务数据集（即将发布） - ABC-Eval
：跨架构评测集（即将发布）
该系列数据涵盖 抓取、折叠、插入、装配、绑系 等多维操作场景，设立了前所未有的数据质量与可复现实验标准。
同时，XDOF 还为研究团队提供 评测服务（Evaluation-as-a-Service），解决学术界进行系统模型验证的高昂成本与工程难题。
商业模型与“数据金字塔”
XDOF 的商业逻辑基于三层“数据金字塔”构建：
- 顶层：专属定制数据
– 面向特定机器人平台的高保真采集。 - 中层：标准化通用数据
– 源自 GELLO 等系统的通用任务录制。 - 底层：人类行为数据
– 通过可穿戴传感器采集的人类自然交互场景。
未来，公司将全球化扩张其 遥操作员与数据采集网络，并打造专属可穿戴传感器，以保证数据一致性。
CEO Wu 表示：“这是一场高密度劳动型工程，我们的使命，是让 AI 实验室可以直接外包这一切基础复杂性。”
Saasverse Insights：从“模型竞赛”到“数据基建战”
XDOF 的崛起揭示出具身智能浪潮下一条值得关注的新路径——
数据，而非模型，将成为物理 AI 的真正护城河。
在语言模型的狂奔时代，数据几乎免费；
在机器人智能的世界，数据却昂贵、私有、稀缺。
这意味着具备采集、清洗与标注能力的专业数据基础设施公司，正拿到新一代物理 AI 的“算力钥匙”。
对于快速崛起的中国具身智能生态而言，XDOF 揭示了一个关键成功模式：
- Data-as-a-Service + 工具平台化
- 闭环反馈 → 模型提升 → 更多客户的正循环飞轮
谁能率先建立高质量、可复用的物理 AI 数据管道，
谁就可能在“下一代智能体”的进化史上占得先机。
#物理AI #具身智能 #机器人训练数据 #遥操作 #AI基础设施 #XDOF
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