具身数据成“风口中的风口”？简智再融1亿 上汽、百度、银河通用都投了
近日，简智新创（北京） 机器人 科技有限公司（下称“简智 机器人 ”）披露，已于今年第三季度完成1亿美元A+轮融资，投资方包括 上汽集团 、马来西亚Eastworlds、 百度 集团、 首程控股 、银河通用 机器人 、光合 创投 、SUNHELM、中信金石投资、中证投、建银国际和华泰紫金。
这是公司今年连续获得融资的最新进展。6月，简智 机器人 曾宣布完成连续多轮、合计数亿元融资，各轮分别由蚂蚁集团、滴滴、德联资本领投，顺为资本、BV 百度 风投、九识智能等老股东持续跟投。8月，公司又宣布完成由Momenta领投的A轮融资，未披露具体金额。
根据财联社 创投 通—执中数据，以2026年11月为预测基准时间，简智新创（北京） 机器人 科技有限公司后续2年的融资预测概率为79.98%。该数据仅为模型估算，不代表实际融资结果。
简智 机器人 成立于2025年，总部位于北京，主要面向具身智能和世界模型开发企业提供训练数据、采集设备及评测服务。其业务切入点，是把人类在家庭、商超、工厂等真实场景中的操作行为，转化为模型能够学习的数据。
创始人兼CEO陈建兴曾任Momenta算法高级总监，负责数据飞轮量产技术路线规划；联合创始人朱雁鸣拥有多年自动驾驶量产研发经验。公司硬件团队包括来自大疆、华为的成员，软件团队则覆盖自动驾驶算法及多模态大模型等方向。
这支团队将自动驾驶领域的数据工程经验带入了机器人行业。自动驾驶可以通过量产车辆持续回收道路数据，而机器人要学习拿取、整理、装配等操作，需要记录不同场景中的视觉、动作及接触信息。围绕这些需求，简智的产品从采集硬件延伸到了数据处理和交付。
公司目前形成了三部分产品：Gen DAS负责采集人的视角、手部动作等信息；Gen Matrix负责数据清洗、不同设备信息的同步及标注；Gen ADP则组织大规模众包采集和数据生产。其自研数据基础模型主要用于处理和重建采集信息，帮助客户将原始记录转化为训练素材。
在商业模式上，简智根据客户的场景提供不同方案。朱雁鸣此前接受雷峰网采访时表示，面向家庭等生活场景的模型企业，公司可通过众包采集，直接提供处理后的数据；对于工厂产线、封闭实验室等自有场景，则提供硬件设备和本地部署方案，由客户在内部完成数据采集与生产。
众包模式下，采集者通过应用程序接收任务，佩戴设备完成日常操作后上传记录，公司再进行加工，并根据回收情况向采集者结算。这使简智的经营同时涉及设备投入、采集组织和数据处理，其交付效率取决于这些环节能否协同运转。
公开合作中，简智已与蚂蚁灵波围绕具身模型开展数据协同。双方此前披露，将共同研发物理数据生产方式，并围绕蚂蚁灵波的具身智能模型矩阵展开合作。
据公司此次披露，简智已与超过30家国内外 人工智能 企业开展合作，单季度有效数据交付量达到百万小时级。公司同时提出，计划在2027年实现单季度千万小时交付。目前，相关披露尚未列出数据类型构成、付费客户数量及对应收入规模。
产品迭代也围绕客户的数据需求展开。公司预告将发布DAS 2.0旗下Ego 2.0与Dex 2.0，扩展身体动作、手部操作及触觉等信息的采集，并支持人类直接操作采集和机器人遥操作两种模式。
此外，简智已开放10Kh-RealOmin-OpenData、Gen-HumanEgo等数据集，向开发者提供真实操作及第一人称行为数据。这类开源产品让开发者能够先行测试数据格式、覆盖任务及训练适配效果，也为商业数据产品提供了展示渠道。
围绕机器人训练数据的融资，已出现不同背景的参与者：既有从 人工智能 数据服务延伸而来的企业，也有机器人公司参股的数据平台，以及拥有零售、 物流 场景的互联网企业。
今年6月，博登智能宣布完成合计数亿元A+轮及A++轮融资，投资方包括鼎晖百孚、清新资本、 鲁信创投 和深产投。该公司从 人工智能 数据处理业务起步，提供采集、标注、处理及合成等服务，其竞争基础包括数据生产组织和处理平台。
8月，觅蜂科技宣布完成数亿元融资，由 中国电信 领投、张江集团跟投，红杉中国、元启创新等老股东追加投资。智元创新为其最大股东。觅蜂计划将融资用于数据平台建设、MEgo无本体采集产品量产，以及数据治理和闭环评测能力扩充，并结合 中国电信 的网络、云存储和场景资源拓展业务。
京东 也已推出具身智能数据基础设施，覆盖采集设备、数据处理服务和数据交易平台，面向机器人企业、模型开发机构等开放。其零售、仓储和 物流 业务，为采集真实作业数据提供了场景基础。
这些布局意味着，数据公司的竞争已经覆盖采集、加工、评测和交付多个环节。对简智而言，众包网络有助于拓展场景覆盖，本地部署方案则服务于无法开放内部作业数据的客户；两类业务都需要证明，交付的数据能够满足客户不断变化的模型训练要求。
后续值得观察的是，百万小时级交付能否带来持续采购，公司能否在扩大采集规模的同时控制加工成本，以及设备和数据业务各自形成怎样的收入结构。随着同行扩产、场景平台入局，客户复购和每单位有效数据的交付成本，将比单纯累积采集时长更能反映商业化质量