机器人数据创企XDOF隐身三个月估值再翻倍，B轮洽谈或达12亿美元

机器人数据初创公司XDOF正洽谈新一轮B轮融资，估值约12亿美元。距离这家公司6月宣布完成7000万美元A轮融资、首次对外亮相，还不到三个月。据多名参与该交易的人士透露，此轮融资由8VC领投，交易已进入后期阶段，但最终条款尚未敲定，总融资金额是否计入估值也未可知。

XDOF成立于2024年，创始人为加州大学伯克利分校博士Philipp Wu（CEO）和Fred Shentu（CTO）。公司做的事情，是为前沿AI实验室和机器人公司搭建数据采集管道、工具与标注系统，本质上是一条外包给机器人行业的“数据供应链”。6月那轮7000万美元A轮由Thrive Capital、Andreessen Horowitz、Lux和Spark Capital共同参与。

创业公司刚融完一轮就急着谈下一轮，通常不外乎烧钱太快、窗口期太短或增长太猛。XDOF属于最后一种。多位知情人士称，其年化收入已接近5000万美元。这笔数字出现在一家成立不到两年、刚从隐身状态走出的公司身上，足以解释为什么A轮都还没捂热，投资人就主动找上门来。

TechCrunch未能获知此轮具体募资金额，也不清楚12亿美元估值是投前还是投后。XDOF和8VC均未回应置评请求。从市场惯例看，若为投前估值，新融资额可能使投后估值更高；若为投后，则本轮融资额大约在数千万美元量级。无论哪种，三个月内估值从A轮水平上行近一倍，放在当下的融资环境里都是少见的速度。

XDOF的起点并不是商业计划，而是一个研究困境。Philipp Wu读博期间研究机器人如何从大规模数据中学习，遇到的最大障碍是没有现成的大规模数据可用。大语言模型能靠整个互联网的文本喂出来，物理世界的机器人却找不到对应的真实数据源——这正是通用机器人落地面临的核心瓶颈之一。

Wu与Shentu开发了一套名为GELLO的低成本遥操作系统，让操作员远程操控机械臂生成训练数据。两人的研究后来成为机器人领域一篇有影响力的论文，也顺理成章地成了XDOF的技术底座。现在投资人喜欢把这家公司比作“机器人版Scale AI”或“机器人版Mercor”——后者是两家为AI浪潮供应标注数据的基础设施公司。这个类比透露出资本的期待：数据生意在AI狂飙中已被证明能长成巨兽，同样的逻辑或许能在机器人身上重演一遍。

这条路径并不只是理论推演。XDOF正与UC Berkeley的AI Research实验室合作发布ABC数据集，声称这是业内规模最大的高质量机器人训练数据集合。采集方式结合了两种形态：一类是远程操控员，在屏幕前实时控制机器人执行任务；另一类是头戴或身着传感器的操作员，在自己的生活场景里录制叠衣服、压平纸箱这类日常动作。

把数据采集做成一个全球性劳动网络，是这家公司另外一个值得留意的维度。创业公司要像当年互联网公司雇一批标数据的人那样，在全世界招募和培训专职数据采集员。一支队伍远程开机器人，另一支队伍穿着传感器录日常——前者的操作数据和后者的动作数据，共同构成机器人模仿学习的原料。

XDOF的客户名单已经包括20家机构，其中有多个前沿AI实验室。放眼市场，试图做真实世界机器人数据采集的不止它一家，Mecka AI在做同类业务，Scale AI、Micro1这些原本为LLM服务的数据平台也在向物理世界延伸。这条赛道的竞争，刚刚热闹起来。

资本之所以对XDOF给出高估值，与其说是看中某款产品，不如说是看中了一个结构性的位置。前沿AI实验室和机器人公司普遍不擅长自建数据采集体系——那需要分散到真实生活场景里的劳动力、大量低成本硬件和繁琐的标注流程，和模型公司聚集算法专家的组织形态天然冲突。XDOF做的事情是把这些脏活累活接过来，客户只需按数据质量付费。

读大学时实验室里摆着一只机械臂，六轴，玻璃柜里，谁也不敢随便开。我们这些路过的学生隔着玻璃看它，心想这玩意儿再过几年应该就能自己叠衣服、端咖啡了。这个“再过几年”，过了好久。

后来陆续看到机器人的消息，多是某个实验室放出演示视频——机器人翻跟头、开门、拿瓶子，评论区一片“未来已来”。但我总觉得哪里不对：那些demo背后有没有人远程遥控？换一个从没见过的厨房，它还能不能认出平底锅？大概就是这种隐隐的失落，让我对“训练数据”这件事格外敏感。原来瓶颈根本不是机械臂不够灵巧，而是它没见过足够多的真实世界。

所以看到XDOF这种公司专门去录“叠衣服、压纸箱”，反而比听到又一家机器人公司融资更让我觉得踏实。机器人在补课，补的是它早该上却一直缺席的生活课。说不定再过几年，玻璃柜里那只机械臂真能自己把实验室收拾干净了。