8月5日，具身涌现获悉，北京全链路AI数据基建企业 恺望数据 正式完成超亿元新一轮战略融资。

本次融资由北京亦庄产业升级基金、华方资本、天际资本联合领投，新鼎资本、迈睿资管等多家财务机构参与投资，鹿明机器人、松延动力、自变量机器人、智元旗下觅蜂科技等头部具身智能公司跟投，亚盛资本、清智资本等老股东同步加码。

这笔资金将全部投向一体化数据交易平台研发、世界模型高端人才引进，同时扩张商业、工业、家庭实景的数据产能，标志自动驾驶与具身智能两条物理AI赛道的数据供应链正式打通。

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深耕智驾四年，恺望数据凭什么承接跨赛道数据需求？

2022年落地北京大兴的恺望数据，自诞生起就锚定自动驾驶数据服务，在四年发展周期内走完七轮融资，本轮也是企业第一次引入机器人产业生态方作为战略股东，资本结构的变化直接对应公司业务边界的拓宽。

支撑企业完成赛道跨越的核心，是创始人于旭积累多年的产业实操经验。于旭拥有法国昂热大学硕士学历，曾作为Uber早期四号员工，先后任职Momenta、字节跳动，完整经历出行平台从0到1搭建、大规模数据资源运营的全流程，同时吃透自动驾驶采集、标注整套AI数据服务体系。

具身涌现认为，行业常常忽略数据服务商的跨赛道迁移门槛，而于旭兼具出行产业生态与AI数据工程的双重积累，恰好填补了当下多数机器人企业缺少标准化数据供给的行业空白。

整个团队延续了创始人的产业背景，成员覆盖车企、自动驾驶算法公司、互联网AI团队，此前六轮融资持续获得财务资本认可，如今引入机器人厂商共同持股，资本端与产业端形成双向绑定，企业不再只是单纯的数据外包商，而是能同步对接智驾、机器人两大物理AI赛道的基础设施服务商。

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产能近 10 万小时 / 月，多模态数据如何支撑世界模型落地？

不同于传统只做标注的小型数据企业，恺望数据搭建了从场景采集、精加工到数据流通的全链路体系，自动驾驶业务已经覆盖乘用车、商用车、物流车全品类客户，稳定输出道路场景多模态数据支撑垂类世界模型训练。

在具身智能需求爆发后，公司快速扩充机器人数据产品线，覆盖第一视角裸手操作、触觉传感手套、UMI 夹爪、全景第三视角视频等多类核心数据品类。

真实场景落地是这套产能体系最直观的验证，目前恺望的数据服务已经落地商超门店、家庭空间、汽车产线等实景环境，量化产能更能直观体现行业稀缺性，企业单月稳定产出近10万小时有效数据，并且已经和多家头部机器人企业达成长期批量采购合作。

具身涌现观察到，当前行业内单小时触觉、操作类数据采集成本居高不下，恺望依靠自动驾驶积累的自动化预标注工具、规模化现场部署方案，把多模态数据量产能力拉到行业第一梯队，解决了世界模型训练缺少足量真实交互数据的核心痛点。

本次融资重点扩建三大实景数据产能，本质是补齐室内物理交互场景的数据短板，此前行业数据供给大多集中在室外道路，家庭、工业、商超这类高频人机交互场景长期存在供给缺口，规模化产能扩建将直接降低机器人企业的数据采购与迭代成本。

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产业资本入场数据赛道，释放了怎样的行业转向信号？

本轮融资最关键的变量，是智元、鹿明等具身企业直接参与跟投，区别于过往财务资本单独押注数据公司的模式，产业方入股意味着机器人企业已经意识到，数据供给能力会直接决定自身世界模型迭代速度，单纯自研数据团队难以匹配快速扩张的场景需求，外部专业数据基建企业成为刚需。

具身涌现认为，自动驾驶与具身智能底层逻辑同源，二者都属于面向物理世界的智能系统，自动驾驶多年沉淀的采集、标注、场景标准化经验，可以低成本迁移至机器人领域，恺望这类从智驾起家的服务商，天然拥有传统纯机器人数据公司不具备的规模化量产经验。

过去市场普遍将自动驾驶、人形机器人视作两条独立赛道，本次亿元融资打破了这种分割认知，证明物理AI是统一整体，底层的数据基建具备跨场景复用价值。

从更长周期看，世界模型是所有物理智能的共同目标，而高质量、大规模真实多模态数据是模型迭代的底层燃料，资本与产业资源同步向数据基建倾斜，意味着行业竞争已经从算法比拼，下沉到数据供给能力的底层竞争。

未来能够同时覆盖室外道路、室内人机交互全场景的数据服务商，会持续获得资本与产业客户的双重青睐，单一赛道的数据厂商会逐步失去成本与规模优势。

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结语

当AI从数字文本走向真实物理空间，数据不再是配套服务，而是决定技术落地速度的核心基建。

恺望数据此次亿元战略融资，既是企业自身从自动驾驶向全场景物理AI数据服务商转型的里程碑，也清晰传递出行业发展主线：自动驾驶沉淀的数据工程能力，正在成为具身智能突破数据瓶颈的关键支撑，产业资本与机器人厂商同步布局数据底层，物理AI的数据规模化时代已经全面开启。