XDOF B轮融资估值约12亿美元，8VC领投
在低调亮相不到三个月后，XDOF——一家为训练通用机器人收集真实世界遥操作数据的新创公司——正就约12亿美元估值进行B轮融资的后期谈判，该轮由8VC领投。
XDOF由加州大学伯克利分校研究人员Philipp Wu（首席执行官）和Fred Shentu（首席技术官）于2024年联合创立。TechCrunch曾报道该公司6月完成7000万美元A轮融资，Thrive Capital、Andreessen Horowitz、Lux和Spark Capital等机构参与投资。XDOF原本未计划在该轮融资后不久再次融资，但因其增长迅猛——年化收入已接近5000万美元——促使风险投资机构主动接触探讨新一轮融资。
TechCrunch无法获悉此次融资总资本规模，也无法确定估值是否包含新资金，交易条款尚未最终确定。
定位：机器人行业的“外包数据供应链”
这家初创公司旨在构建数据管道、采集工具和标注系统，解决前沿人工智能实验室和机器人公司难以自行搭建的问题，实质上充当了机器人行业的外包数据供应链。
作为博士生，Wu曾研究机器人如何从大型数据集中学习，他表示阻碍研究的主要因素是缺乏“可供使用的大规模数据”。因此，他与Shentu合作开展了名为GELLO的项目，这是一个低成本远程操作系统，允许人类操作员远程控制机械臂生成训练数据，相关工作催生了一篇在机器人领域具有影响力的论文。
这项研究构成了XDOF的基础，投资者现将其比作物理机器人领域的Scale AI或Mercor。与最初在互联网全量数据上训练的LLM不同，物理机器人没有等效的现实世界数据集可供参考，这使得数据收集成为构建通用机器的关键瓶颈。
发布ABC数据集，全球布局数据采集团队
XDOF正与加州大学伯克利分校AI研究实验室合作，发布其认为有史以来最大规模的高质量机器人训练数据集ABC。为捕捉这些数据，XDOF将机器人远程操作与佩戴传感器的人类采集者相结合，记录折叠衣物和压平纸箱等日常任务。
该公司计划在全球范围内招聘并培训数据采集团队，包括远程操控机器人的操作员以及佩戴身体传感器以捕捉运动数据的自我中心视角（egocentric）操作员。
XDOF此前透露已与20家客户展开合作，其中包括几家前沿人工智能实验室。其他试图为机器人训练收集现实世界数据的初创公司还包括Mecka AI，以及将业务从LLM扩展至其他领域的人类数据平台Scale AI和Micro1。