据媒体报道，在脱离 " 隐身模式 " 不到三个月后，专注于收集真实世界遥操作数据以训练通用机器人的初创公司 XDOF，正与 8VC 等机构进行 B 轮融资的后期谈判，估值约为 12 亿美元。

XDOF 由加州大学伯克利分校研究人员 Philipp Wu（CEO）和 Fred Shentu（CTO）于 2024 年联合创立。今年 6 月，该公司已完成 7000 万美元 A 轮融资，Thrive Capital、Andreessen Horowitz、Lux 和 Spark Capital 等机构参投。尽管原计划此后暂不融资，但鉴于公司增长迅猛——年化收入已接近 5000 万美元——风险投资机构主动接触并商讨新一轮融资。

目前，本轮融资金额上限及该估值是否包含新注入资金尚不明确，交易条款仍未最终确定，存在变动可能。XDOF 和 8VC 均未回应置评请求。

机器人行业的 " 外包数据供应链 "

XDOF 旨在构建数据管道、采集工具和标注系统。由于这些基础设施对于前沿 AI 实验室和机器人公司而言难以高效自建，XDOF 实质上充当了机器人行业的 " 外包数据供应链 "。

Wu 在博士期间研究机器人如何从大型数据集中学习时，发现缺乏 " 可供使用的大规模数据 " 是主要阻碍。为此，他与 Shentu 合作开发了低成本遥操作系统 GELLO，允许人类操作员远程控制机械臂生成训练数据，相关成果曾发表为具有影响力的机器人学论文，这也构成了 XDOF 的技术基础。

投资者将 XDOF 比作物理机器人领域的 Scale AI 或 Mercor。与大语言模型（LLM）依托互联网全量数据不同，实体机器人缺乏等效的真实世界数据集，使得数据收集成为构建通用机器的关键瓶颈。

发布大规模数据集 ABC

XDOF 正与加州大学伯克利分校人工智能研究所合作，发布名为 ABC 的数据集合集，号称是有史以来规模最大的高质量机器人训练数据。为捕捉这些数据，XDOF 结合远程机器人遥操作与佩戴传感器的人类采集者，记录折衣服、压平纸箱等日常任务。

公司计划在全球招聘并培训数据采集团队，包括远程操控机器人的遥操作员，以及佩戴身体传感器以捕捉运动数据的第一视角操作员（egocentric operators）。XDOF 此前透露，已与 20 家客户开展合作，其中包括多家前沿 AI 实验室。

在机器人真实世界数据收集领域，其他参与者还包括 Mecka AI，以及正将业务范围从 LLM 扩展至其他领域的人类数据平台 Scale AI 和 Micro1。

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