機器人訓練數據新創 XDOF 出隱身三個月即洽 B 輪、估值逾十億美元

機器人訓練數據這條賽道，估值膨脹的速度正在追上 LLM 本體。

XDOF 是一家專門為通用機器人蒐集遠端操控真實世界數據的新創，由加州大學柏克萊分校研究員 Philipp Wu（執行長）與 Fred Shentu（技術長）於 2024 年共同創辦。今年 6 月剛完成 7,000 萬美元 A 輪，投資人包含 Thrive Capital、a16z、Lux、Spark Capital；不到三個月後，公司甚至沒打算這麼快再融資，但年化營收已接近 5,000 萬美元，讓 8VC 主動找上門洽談 B 輪。目前談的估值約 12 億美元，協議尚未定案，募資總額也未對外揭露。

XDOF 的定位，投資人直接拿 Scale AI 或 Mercor 類比——它做的是機器人版的數據供應鏈：數據管道、蒐集工具、標注系統，這些前沿 AI 實驗室與機器人公司自己很難規模化建起來的基礎設施，外包給 XDOF 做。核心技術來自 Wu 在博士期間與 Shentu 合作開發的 GELLO，一套低成本遠端操控系統，讓人類操作員遠程控制機械臂產生訓練數據，成果已形成有影響力的學術論文。除遠端操控外，XDOF 也讓人員穿戴感測器記錄折衣服、壓扁紙箱等日常動作，捕捉具身動作數據。公司正與柏克萊 AI 研究室合作，計劃釋出他們認為迄今最大規模的高品質機器人訓練數據集 ABC。

為什麼這條賽道現在這麼燙？LLM 能在幾年內爆發，很大程度是因為整個網際網路本身就是現成的訓練語料；但物理機器人沒有這個等價資源，真實世界的動作數據根本不存在於網路上，必須一筆一筆從頭採集。這個缺口讓數據蒐集變成機器人 AI 化的關鍵瓶頸，也讓 XDOF 這類公司的議價地位遠比外界一開始預期的強。XDOF 目前已有 20 家客戶，其中包含幾家前沿 AI 實驗室。同類競爭者有 Mecka AI，Scale AI 與 Micro1 等原本做 LLM 數據標注的平台也在往這個方向擴張。

三個月從 A 輪談到 B 輪、估值從隱含值跳到 12 億美元，這個節奏在當前融資環境裡並不罕見，但能靠接近 5,000 萬美元年化營收支撐估值的，就不是純靠 VC 口袋深。機器人數據這個賽道的真正考驗，是蒐集成本能不能隨規模攤薄、而不是跟著擴張線性墊高——XDOF 接下來如何在全球部署數據採集團隊，才是能不能坐穩這個位置的關鍵。