允中 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI
科技賽道從不缺“造夢(mèng)者”，但能精準(zhǔn)擊中行業(yè)痛點(diǎn)的“破局者”往往寥寥。
在ToB世界里，真正稱得上“標(biāo)桿”的，或許不是那些自稱“通用AI模型玩家”的公司，而是另一類更務(wù)實(shí)的路徑：
把數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)治理做深做透，幫助企業(yè)打破數(shù)據(jù)壁壘，把零散信息沉淀為可落地、可復(fù)用的智能資產(chǎn)。
這種“以數(shù)據(jù)賦能行業(yè)”的邏輯，讓它們成為科技領(lǐng)域的獨(dú)特存在。
如今，這一邏輯正在炙手可熱的具身智能賽道被復(fù)刻。一家名為簡(jiǎn)智機(jī)器人的企業(yè)，不下場(chǎng)卷模型、不砸錢堆硬件，而是把精力投在數(shù)據(jù)治理與產(chǎn)線設(shè)計(jì)上。
成立4個(gè)月就完成3輪融資、累計(jì)金額超2億元，服務(wù)30余家具身智能頭部公司，70%以上收入來(lái)自海外。
要理解這家公司為何在短短數(shù)月內(nèi)被資本和頭部玩家集體押注，得先回到一個(gè)更底層的問(wèn)題：
具身智能真正難在什么地方。
具身智能的核心瓶頸：數(shù)據(jù)困境遠(yuǎn)比想象中復(fù)雜
沒(méi)人否認(rèn)具身智能是AI的下一站，但要讓機(jī)器人像人類一樣靈活穿梭于物理世界，光有強(qiáng)大模型和充足算力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
行業(yè)早已形成共識(shí)：數(shù)據(jù)，才是橫亙?cè)诿媲暗膹?qiáng)大壁壘。
而且不同于語(yǔ)義文本可直接從互聯(lián)網(wǎng)中獲取，具身智能所需數(shù)據(jù)需重新完成“人類技能的數(shù)字化”，同時(shí)在精度上遠(yuǎn)比傳統(tǒng)AI苛刻得多——它要的不是“海量堆砌”，而是“精準(zhǔn)可用”，這讓數(shù)據(jù)獲取陷入了多重困境。
具體拆解來(lái)看，這五大核心痛點(diǎn)早已成為制約行業(yè)發(fā)展的普遍頑疾。
成本高：傳統(tǒng)采集需搭建專用場(chǎng)地、部署復(fù)雜設(shè)備，再加上人工操作與后期處理，每一份有效數(shù)據(jù)都“價(jià)格不菲”；
效率低下：采集流程繁瑣、傳輸處理周期長(zhǎng)，跟不上模型快速迭代的節(jié)奏；
鮮度不足：端到端模型的模型訓(xùn)練，期望立刻提供所需的數(shù)據(jù)，這種需求隨時(shí)變化，采集的場(chǎng)景行為，也需要更快響應(yīng)、數(shù)據(jù)更新線；
真實(shí)性缺失：遙操采集或?qū)嶒?yàn)室模擬，要么抓不到人類自然行為與即時(shí)反饋，要么因設(shè)備笨重導(dǎo)致“動(dòng)作變形”，數(shù)據(jù)直接失去應(yīng)用價(jià)值；
規(guī)模難破：受限于采集方式與場(chǎng)景覆蓋能力，海量、多元的技能數(shù)據(jù)積累難以為繼。
更關(guān)鍵的是，這不是單點(diǎn)問(wèn)題，而是“全鏈路閉環(huán)缺失”與“數(shù)據(jù)基建空白”的系統(tǒng)性困境。
從采集、傳輸、處理、標(biāo)注到應(yīng)用，數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘需要全流程協(xié)同，但目前行業(yè)普遍缺乏標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化的解決方案。
數(shù)據(jù)基建的薄弱，直接導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)“沉睡”，無(wú)法轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)模型升級(jí)的有效燃料。
簡(jiǎn)智破局：模型需要的數(shù)據(jù)不來(lái)自機(jī)器人，而是人類
當(dāng)多數(shù)企業(yè)扎堆于模型研發(fā)或硬件制造時(shí)，簡(jiǎn)智機(jī)器人卻精準(zhǔn)瞄準(zhǔn)了這一核心缺口，成為行業(yè)內(nèi)少數(shù)聚焦數(shù)據(jù)全鏈路難題的玩家。
這份戰(zhàn)略定力，源于其核心團(tuán)隊(duì)的深厚積淀——
簡(jiǎn)智核心成員來(lái)自Momenta、華為、蔚來(lái)、字節(jié)等頂尖研發(fā)陣營(yíng)，曾深度參與端到端智能駕駛研發(fā)與海量數(shù)據(jù)處理，親身驗(yàn)證過(guò)“數(shù)據(jù)決定模型上限”的真理，也深刻洞悉“數(shù)據(jù)飛輪”對(duì)技術(shù)迭代的關(guān)鍵作用。
基于這一認(rèn)知，簡(jiǎn)智搭建起專屬的“數(shù)據(jù)基建方法論”，完整打通“人類技能數(shù)據(jù)化-云端AI數(shù)據(jù)治理-機(jī)器人應(yīng)用”全鏈條，為具身智能行業(yè)提供標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化的數(shù)據(jù)流解決方案。
而“真實(shí)、高質(zhì)量、高精度、高鮮度、低成本、原子化標(biāo)注與切片”，則是簡(jiǎn)智為數(shù)據(jù)產(chǎn)品立下的“鐵律”。
△大批量化自動(dòng)、原子化標(biāo)注硬件破局：把人類動(dòng)作精確錄進(jìn)AI
數(shù)據(jù)的價(jià)值始于采集，簡(jiǎn)智將“真實(shí)、詳細(xì)”奉為第一原則，推出核心硬件Gen DAS無(wú)感可穿戴采集設(shè)備，從源頭把好數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)。
為了捕捉人類在真實(shí)場(chǎng)景中的自然行為與反饋，Gen DAS在設(shè)計(jì)上完全遵循人機(jī)工程學(xué)，采用輕量化材質(zhì)打造，確保用戶長(zhǎng)時(shí)間佩戴無(wú)負(fù)擔(dān)、操作無(wú)干擾，從根本上避免了設(shè)備不適導(dǎo)致的“動(dòng)作變形”。
△產(chǎn)品亮相
在核心感知能力上，Gen DAS實(shí)現(xiàn)了多項(xiàng)行業(yè)領(lǐng)先突破：
觸覺(jué)反饋與關(guān)節(jié)感知全面覆蓋采集表面，單個(gè)觸覺(jué)檢測(cè)面積僅1毫米，最小感知重量低至7克，能精準(zhǔn)捕捉指尖、指腹的細(xì)微觸感；
每個(gè)關(guān)節(jié)采用高精度、磁編碼器設(shè)計(jì)，以100HZ頻率實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)全流程記錄，完整還原動(dòng)作軌跡變化；
攻克多設(shè)備精準(zhǔn)時(shí)空對(duì)齊難題，確保雙手動(dòng)作、視覺(jué)、觸覺(jué)等多維度數(shù)據(jù)同步，異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)間誤差控制在極低水平。
為了降低采集門檻，Gen DAS從設(shè)計(jì)之初就融入“便捷化”理念：
支持無(wú)線同步傳輸、長(zhǎng)續(xù)航，無(wú)需復(fù)雜場(chǎng)地部署，開(kāi)機(jī)即用；
采集完成后，設(shè)備端可將數(shù)據(jù)體積壓縮至原大小的2%，打通在線上傳通道實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)上傳，大幅提升數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)效率。
數(shù)據(jù)精度是模型訓(xùn)練的核心要求，簡(jiǎn)智在這一環(huán)節(jié)下足了功夫：
布置行業(yè)首個(gè)且數(shù)量最多的三目攝像頭，在中間魚(yú)眼大FOV基礎(chǔ)上，增設(shè)左右2顆雙目深度攝像頭，搭配車軌級(jí)IMU，再結(jié)合自研VIO、SLAM技術(shù)，軌跡恢復(fù)精度提升至小于1cm，3D重建能力也同步強(qiáng)化。
針對(duì)采集過(guò)程中頻繁出現(xiàn)的光線變化、遠(yuǎn)近焦切換問(wèn)題，簡(jiǎn)智還對(duì)ISP圖像處理模塊與CMOS傳感器進(jìn)行定制化調(diào)整，確保圖像質(zhì)量穩(wěn)定。
△自研PCB等關(guān)鍵硬件
此外，搭配以Controller為核心的部署端硬件矩陣，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從采集到應(yīng)用的無(wú)縫銜接，筑牢硬件閉環(huán)基礎(chǔ)。
治理核心：把“臟數(shù)據(jù)”，煉成可用能力
在簡(jiǎn)智的全鏈路體系中，硬件負(fù)責(zé)精準(zhǔn)采集，而數(shù)據(jù)治理則決定了數(shù)據(jù)的最終價(jià)值。
其中，Gen Matrix數(shù)據(jù)智能平臺(tái)中樞是保障數(shù)據(jù)質(zhì)量的核心基石，也是簡(jiǎn)智實(shí)現(xiàn)“高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給”的關(guān)鍵支撐。
為此，簡(jiǎn)智打造了“平臺(tái)+產(chǎn)線”雙引擎數(shù)據(jù)治理體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效提純與價(jià)值轉(zhuǎn)化。
作為數(shù)據(jù)質(zhì)量的“把關(guān)人”，Gen Matrix承擔(dān)著核心的數(shù)據(jù)處理職責(zé)，借助五大核心能力樹(shù)立行業(yè)標(biāo)桿：
高精準(zhǔn)軌跡還原：整合多設(shè)備分散數(shù)據(jù)，軌跡真值誤差小于1cm，同步完成異構(gòu)數(shù)據(jù)清洗；
智能標(biāo)注切片：自動(dòng)化系統(tǒng)可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行原子化拆解，精準(zhǔn)匹配模型訓(xùn)練的最優(yōu)顆粒度；
高鮮度低成本并行：端側(cè)輕量級(jí)壓縮+鏈路傳輸優(yōu)化，兼顧質(zhì)量與成本；
超強(qiáng)吞吐能力：每日數(shù)據(jù)時(shí)長(zhǎng)增長(zhǎng)超1萬(wàn)小時(shí)，高質(zhì)量數(shù)據(jù)產(chǎn)出超10萬(wàn)clips，且持續(xù)加速；
智能治理生長(zhǎng)：依托數(shù)萬(wàn)個(gè)場(chǎng)景、500種技能數(shù)據(jù)，治理模型自動(dòng)化能力隨技能細(xì)分不斷強(qiáng)化。
△分類西紅柿，經(jīng)過(guò)Matrix完成精準(zhǔn)軌跡還原、深度感知、環(huán)境重建行業(yè)首創(chuàng)：實(shí)現(xiàn)規(guī)?；鎸?shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集突破
如果說(shuō)Gen Matrix保障了數(shù)據(jù)的“質(zhì)”，那么簡(jiǎn)智行業(yè)首創(chuàng)的Gen ADP（AI Data Pipeline）智能數(shù)據(jù)產(chǎn)線，則徹底打破了行業(yè)“真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集難規(guī)?；钡慕┚帧@也是簡(jiǎn)智區(qū)別于所有同行的核心壁壘。
△眾包采集效率極快，接近3-5s即會(huì)回收一條真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)
在具身智能領(lǐng)域，此前行業(yè)普遍停留在“小范圍試點(diǎn)采集”階段，難以實(shí)現(xiàn)真實(shí)場(chǎng)景下的大規(guī)模數(shù)據(jù)積累。
而簡(jiǎn)智創(chuàng)新性地提出“數(shù)據(jù)當(dāng)作產(chǎn)品來(lái)制造”的理念，融合線上線下運(yùn)營(yíng)機(jī)制與眾包模式，構(gòu)建起業(yè)內(nèi)首個(gè)規(guī)?；?、自動(dòng)化的真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)閉環(huán)生產(chǎn)系統(tǒng)，成功將數(shù)據(jù)采集從“實(shí)驗(yàn)室”推向“千萬(wàn)家真實(shí)場(chǎng)景”。
△進(jìn)入家庭、規(guī)?；杉?
這條行業(yè)獨(dú)有的數(shù)據(jù)產(chǎn)線，已實(shí)現(xiàn)大規(guī)模落地成果，構(gòu)建起行業(yè)首個(gè)基于規(guī)模化真實(shí)場(chǎng)景打造的數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫(kù)——
在超1000個(gè)真實(shí)家庭完成部署，累計(jì)積累超百萬(wàn)小時(shí)真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，覆蓋500余種高頻技能場(chǎng)景；更創(chuàng)造了行業(yè)領(lǐng)先的交付效率——采集完成后2小時(shí)內(nèi)，新鮮、高質(zhì)量的加工數(shù)據(jù)就能送達(dá)模型，為模型迭代提供“即時(shí)燃料”。
△真實(shí)生活場(chǎng)景中，完成雙手設(shè)備同步精細(xì)操作、及云端時(shí)空對(duì)齊，包括疊抹布、拉拉鏈、疊衣服等等成立4個(gè)月完成3輪融資，這家企業(yè)憑什么？
簡(jiǎn)智的崛起速度堪稱“行業(yè)黑馬”，背后離不開(kāi)三大核心優(yōu)勢(shì)的支撐：
團(tuán)隊(duì)夠硬核：由“模型大牛+智駕數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)”組成，匯聚了Momenta、理想汽車、華為、DeepMind、斯坦福等全球頂尖企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)的資深專家，曾多次在智駕領(lǐng)域取得破圈成果。憑借深厚積累，團(tuán)隊(duì)僅用4個(gè)月就完成從產(chǎn)品設(shè)計(jì)到軟硬件交付的全流程；
戰(zhàn)略夠精準(zhǔn)：當(dāng)行業(yè)聚焦數(shù)據(jù)硬件制造時(shí)，簡(jiǎn)智早已意識(shí)到數(shù)據(jù)治理與產(chǎn)線設(shè)計(jì)才是核心競(jìng)爭(zhēng)力，投入大量資源構(gòu)建“硬件為基礎(chǔ)、治理為核心、產(chǎn)線為支撐”的完整體系，差異化優(yōu)勢(shì)顯著；
資本夠認(rèn)可：成立僅4個(gè)月就完成3輪融資，融資金額超2億元，投資方包括Momenta、百度風(fēng)投、順為資本等頭部機(jī)構(gòu)，穩(wěn)居賽道頭部地位，為技術(shù)研發(fā)與市場(chǎng)拓展提供充足資金支持。
強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力已快速轉(zhuǎn)化為商業(yè)成果。目前，簡(jiǎn)智已與30余家行業(yè)頭部具身智能企業(yè)建立深度合作，業(yè)務(wù)覆蓋全球市場(chǎng)，海外收入占比超70%。
通過(guò)核心技術(shù)與全鏈路解決方案，簡(jiǎn)智正持續(xù)賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)，推動(dòng)具身智能在家庭服務(wù)、工業(yè)制造、醫(yī)療健康等領(lǐng)域的規(guī)?；瘧?yīng)用。
在具身智能蓬勃發(fā)展的今天，簡(jiǎn)智憑借對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的深刻理解、全鏈路技術(shù)布局與高效執(zhí)行能力，正穩(wěn)步打造面向行業(yè)的“數(shù)據(jù)與能力底座”，讓數(shù)據(jù)、模型與場(chǎng)景交付形成可復(fù)制的標(biāo)準(zhǔn)化路徑。
這家年輕的企業(yè)，能否能真正改寫具身智能的發(fā)展格局？
答案或許就藏在不斷積累的數(shù)據(jù)資產(chǎn)與加速落地的商業(yè)化進(jìn)程中。
*本文系量子位獲授權(quán)刊載，觀點(diǎn)僅為原作者所有。
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