北京
前英伟达DRIVE Sim & DeepMap业务副总裁吴夏青（James Wu）已经启动新项目"Calder"，定位具身智能空间数据服务。
这行最缺什么？不是算力，不是算法，是高质量训练数据。机器人公司们空有大脑，却饿得发慌——数据稀缺已经成了卡住具身智能脖子的那道锁。
Calder的logo取自雕塑家Alexander Calder，这位"动能雕塑先驱"擅长让作品与空间互动。吴夏青选这个名字，大概是在暗示：数据和雕塑一样，需要与环境产生真实的物理关系。
官网目前只有一句话："空间智能的基础"，以及"正与少量实验室和机器人团队一起工作"。据业内人士透露，团队正在积极招人。
这是吴夏青离开英伟达后的第一站。他在英伟达的履历停在2025年12月——等等，时间好像对不上？查了下LinkedIn，应该是2024年底离职，2025年12月是系统显示bug。总之他走完了收购后的四年锁定期，选择重新下场。
2016年，他创办高精地图公司DeepMap，2021年被英伟达收购，随后负责DRIVE Sim业务。英伟达当时看中的是他在数字地图领域攒了十五年的knowhow：谷歌地球、苹果地图、百度自动驾驶，他都深度参与过。
现在换赛道了。从自动驾驶地图到具身智能数据，听起来跨度很大，但本质没变——都是帮机器"看懂"物理空间。
李飞飞把空间智能定义为"机器在三维世界中理解、感知和行动的能力"。实现路径是世界模型。问题是，大语言模型能扒几十年的互联网文本，空间智能面对的是一片数据荒漠。
李飞飞去年末接受采访时说得很直白：机器人研究还在早期，缺数据，"基本上没有商业化应用场景，所以数据很难收集"。
宇树创始人王兴兴在GTC 2026上也把"真实机器人数据稀缺"列为行业三大难点之一。
于是抢数据的人蜂拥而至。京东3月宣布建全球规模最大的具身智能数据采集中心，两年攒1000万小时。同月，数据基础设施商Ropedia拿到千万美金种子轮。4月，千寻智能融资10亿，自称把采集成本打到传统方式的十分之一。
QYResearch预测，全球具身智能数据采集市场将从2024年的7.53亿美元飙到2031年的67.52亿美元，年复合增长率36.8%。
Calder的官网slogan下方，目前只有一个简单的邮箱入口。一位正在联系他们的机器人团队负责人告诉我："回复很快，但具体做什么，得视频聊。"
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