多位知情人士透露，一家为训练通用机器人而收集现实世界遥操作数据的初创公司XDOF，在脱离隐身模式不到三个月后，正处于后期洽谈阶段，拟以约12亿美元的估值进行B轮融资，由8VC领投。
XDOF由UC Berkeley研究者Philipp Wu（CEO）和Fred Shentu（CTO）于2024年联合创立。TechCrunch曾在6月报道过该公司7000万美元的A轮融资，投资方包括Thrive Capital、Andreessen Horowitz、Lux和Spark Capital。知情人士称，XDOF原本没打算在那轮融资后这么快再次融资，但公司的快速增长——年化收入接近5000万美元——促使风投机构主动找上门洽谈新一轮融资。
TechCrunch未能得知本轮融资的总额，以及该估值是否包含新注入的资金。交易条款尚未最终敲定，仍可能发生变化。
XDOF和8VC未回应我们的置评请求。
这家初创公司致力于构建前沿AI实验室和机器人公司难以自行搭建的数据管道、采集工具和标注系统，实质上充当机器人行业的外包数据供应链。
在读博期间，Wu研究的是机器人如何从大型数据集中学习。他今年6月告诉TechCrunch，研究的一大障碍是缺乏“可用于研究的大规模数据”。
于是他与Shentu合作开展了名为GELLO的项目，这是一个低成本遥操作系统，允许人类操作员远程控制机械臂以生成训练数据。他们的工作促成了一篇在机器人领域颇具影响力的论文。
这项研究奠定了XDOF的基础，投资者如今将其形容为实体机器人领域的Scale AI或Mercor，意指那些曾助推AI热潮的数据标注巨头。与最初在几乎整个互联网上训练的LLM不同，实体机器人没有可与之类比的现实世界数据集可供使用，这使得数据收集成为构建通用机器人的关键瓶颈。
XDOF正与UC Berkeley的AI Research实验室合作，发布其认为是有史以来规模最大的高质量机器人训练数据集，名为ABC。
为了采集这些数据，XDOF将远程机器人遥操作与穿戴传感器的人类采集员相结合，记录叠衣服、压平纸箱等日常任务。
这家初创公司计划在全球范围内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，以及穿戴人体传感器以捕捉运动数据的自我中心视角操作员。
XDOF此前告诉TechCrunch，公司已与20家客户展开合作，其中包括多家前沿AI实验室。
其他尝试为机器人训练采集现实世界数据的初创公司包括Mecka AI，以及正在向LLM之外扩展的人类数据平台，如Scale AI和Micro1。
作者：Sarah Perez