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百度联手银河通用,悄悄投了“卖铲人”

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来源:猎云精选;文/孙媛

具身智能赛道的 “隐形卖铲人”,又融了。

根据天眼查显示,近日,简智机器人发生工商变更,新增北京百度网讯科技有限公司、银河通用机器人旗下苏州盖博特科技有限公司等为股东,同时,其注册资本由约19.3万元增至约1052.4万元。

颇具玩味的是,在百度、银河通用的携手押注前,这家不造机器人本体、只做数据基建的公司就已经在一级市场融得风生水起。

成立一年半来,公司已经连融5轮,百度风投在种子轮就悄然入局,随后更是一路加持到Pre-A轮,随后百度便接棒投资。

同期,蚂蚁集团、滴滴、顺为资本、初心资本、德联资本等一众产业资本、头部VC也相继轮番押注,融超数亿。

这些头部玩家的集体现身,无不意味着具身智能赛道投资的一次风向转移:真实、高质量的物理世界训练数据,正成为全行业的稀缺资产。

而简智机器人的走红,本质是资本对“智驾方法论降维”的可行性押注。

简智机器人创始人陈建兴,是自动驾驶赛道实打实的十年老兵。

他曾任Momenta算法高级总监,长期主导公司核心的数据飞轮量产路线,经手百万级量产车型的数据闭环搭建,陪自动驾驶行业走完了从“demo 秀肌肉” 到“大规模商业化落地”的完整周期。

也正是这段在智驾行业摸爬多年的经历,让陈建兴看透了一个核心真相:所有智能体的最终差距,不在算法、不在硬件,而在数据厚度。

故而,当陈建兴选择跳出早已内卷白热化的自动驾驶赛道,创办简智机器人时,他没有跟风造机器人、卷模型,而是精准卡位全行业的最大短板:具身智能数据基础设施。

其核心技术打法,就是在智驾领域被验证成熟的数据飞轮体系 —— 依靠海量真实场景数据持续迭代模型,将这套经过量产验证的方法论,平移复用至具身智能的数据采集赛道。

团队核心班底也极具含金量,联合创始人朱雁鸣同样具备端到端智驾量产经验。

这支团队的核心判断是:在具身智能领域,数据会比模型更早迎来规模化时刻。因为数据是模型成长的必需养料,而传统采集方式(依赖真机遥操)成本高、效率低、场景受限,无法支撑大模型的泛化需求。

就这样,一支自驾团队带着成熟的 “数据飞轮量产思维”,于2025年5月悄然杀入了机器人数据赛道。

时至今日,公司已构建从产品、算法、产线、到关键硬件的自研体系,包括 Gen DAS(Ego Centric 物理世界接口)、Gen Matrix(人工智能数据治理平台)和 Gen ADP(大规模众包数据产线),持续将人的自然行为、多种模态、多样目标进行数据化。

简单来看,简智的方案是“无本体数据”:用可穿戴设备让真人完成任务,采集人类行为数据来训练机器人的AI模型。

这套打法的核心在于:将数据生产与机器人硬件解耦,让采集到的数据可以跨本体、跨场景迁移,从而大幅提升数据利用效率。

也就是说:它把人类的生活技能、工业操作技能,批量变成机器人能看懂、能学习、能复刻的“教科书”。

今年年初,简智在开源社区发布了超13000小时的具身智能与世界模型无本体数据集。另据公司方面披露,目前单月下载量已超百万次,下载量与学术引用量均位居全球开源具身数据集首位。

商业化层面,已经覆盖家庭、工业、物流、医疗等多场景,涵盖数千种技能、超百万小时,并且已与超过 30 家国内外知名人工智能领域的公司展开合作。

而此轮百度加注、银河通用入局,背后是整个具身智能投资逻辑的转向。

过去,资本扎堆押注机器人本体,比拼机器人能不能走路、做动作,看重硬件样机的展示效果。潮水退去之后大家发现,硬件堆料容易,但机器人放进真实场景不会干活。

随后,投资重心转移到“机器人大脑”,大量资金涌入具身大模型、世界模型,比拼参数与算力。

但再好的大脑,缺少足够多元真实的物理世界数据喂养,终究只能停留在实验室效果。

仿真数据无法完全复刻现实的不确定性,真机采集成本居高不下,高质量物理数据,变成全行业共同的卡脖子环节。

这也就有了资本的注意力,由此向上游的数据基础设施转移的一幕。

百度本身布局大模型与具身智能业务,需要大量真实物理世界数据持续打磨模型能力;银河通用做人形机器人本体,投资上游数采服务商,可以为自家机器人拿到训练养料,属于典型产业上下游协同布局。

而蚂蚁、滴滴等产业资本,更多是提前卡位下一代通用机器人的底层基座。

根据IT桔子统计,2026年上半年,25家中国具身智能数据创业公司合计拿到超过170亿元的融资(统计不含同时兼顾机器人本体业务的企业)。

可见,简智机器人的融资热,还仅是具身拼基建的最新一幕。

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