今年6月，宇树科技科创板IPO过会、优必选发布全尺寸超仿生人形机器人“优世界”，让具身智能再次成为资本追逐的风口。然而，要想让人形机器人从实验室里的“原型机”，变成服务生产生活的“人类伙伴”，仍需海量的高质量训练数据作为支撑。

近日，宁波博登智能科技有限公司（以下简称博登智能）正式宣布完成数亿元A+轮及A++轮融资。本轮融资由鼎晖百孚、清新资本、鲁信创投、深产投等多家知名机构联合投资。

这家总部位于宁波高新区的企业，正是Physical AI（物理人工智能）时代的核心基础设施企业——它不造机器人本体，而是为机器人搭建全栈智能训练底座，再通过自动化的数据处理，“教会”它如何在真实世界里“干活”，推动AI融入千行百业。

博登智能。企业供图（下同）

给机器人造“培训学校”

在博登智能的办公间，一批数据采集员正在工作，他们头戴公司自研的第一视角数据采集设备——EgoSight，抓取桌上的零部件、货架上的饮料。这些采集到的关节角度、力矩曲线、环境画面等数据，经清洗、标注后形成结构化的数据集，成为训练机器人自主作业的“教材”。

“当前，我们正步入物理AI的新阶段——让AI的感知和决策能力，深入嵌入机器人、智能设备、自动化生产线之中，解决生产和生活的实际问题。”博登智能总裁邬耀毅告诉记者，“而我们要做的，正是搭建连接AI与真实世界的基础设施。”

换言之，要想让机器人进厂打工、服务家庭，仅靠大语言模型的文本是不够的，还得让它“读懂”物理世界的规律——握笔时会产生摩擦力、敲门时会发出声音、走路时要规避障碍物……这些人类习以为常的知识点，机器人却要从零学起。唯有把这些“吃透”，它才能举一反三，在复杂的场景里自主应变。

博登智能训练机器人在厨房场景工作。

为此，博登智能建起了“机器人培训学校”，构建以“真实世界场景网络、全自动化数据引擎、现实世界验证体系”为一体的物理AI基础设施体系。

该公司已在宁波、湖州、马鞍山布局三大具身机器人创新中心，总面积超3万平方米，全面覆盖家庭、零售、工业、办公、仓储等上百类真实应用场景，已实现年产50万小时机器人真机数据、百万小时级Ego场景数据的稳定产能，规模达到国内领先水平。

机器人在博登智能马鞍山具身机器人创新中心接受“培训”。

在这些“培训学校”里，机器人在人类的手把手“教学”下，真刀真枪地演练各项“工种”：拧螺丝、叠衣服、擦桌子……至于“教学”方式，则涵盖遥操作、Ego、UMI、动作捕捉、多机器人协同等主流数据采集模式，将人类的“肌肉记忆”转化为训练机器人的“燃料”。

针对传统数据处理效率低、标准化不足、误差率高等痛点，博登智能自主研发BRIC Robo、BASE Omni、Blink等核心平台，构建全自动化数据引擎体系，让这道工序从“劳动密集型”转向“技术密集型”，大幅提升精度和迭代效率。

目前，市面上不少人形机器人厂商会将虚拟仿真数据作为主要的训练依据，其优点是成本低、迭代快。而博登智能以真实场景数据作为核心路线，尽管成本更高、周期更长，但数据质量远超仿真，从根本上减少仿真到现实的迁移误差，让机器人不仅“学得好”，更能“用得稳”。

博登智能自研标注平台进行手部骨骼关键点标注。

赢得多元资本青睐

数据是AI时代的三大基石之一。作为一家AI数据基础设施生态企业，博登智能的潜力和实力得到了资本市场的普遍认可。

近期，该公司宣布完成数亿元A+轮及A++轮融资，由鼎晖百孚、清新资本、鲁信创投、深产投等多家知名机构联合投资。而就在一年前，该公司刚刚宣布完成上海国和投资的亿元A轮融资。其背后的投资方，已形成“社会资本+国有资本”的多元矩阵。

博登智能的融资情况。来源：企查查

邬耀毅表示，此次合作资方，主要看好公司在“真实世界AI基础设施”领域的技术壁垒、工程化交付能力和长期产业价值。而此轮募集的资金将用于扩展真实世界场景网络、升级自动化数据引擎、强化现实世界验证体系，提升服务物理AI时代的综合实力。

“我们希望和更多国有资本合作，在政策对接、产业资源引入、高端人才引进等方面赢得支持，并争取将业务推进至电网、水利等核心场景。”邬耀毅表示，“从目前行业的数据规模看，距离人形机器人走进千家万户还有数年的时间，需要更多耐心资本的‘陪跑’。”

博登智能自研平台正进行技能标注。

目前，博登智能已构建覆盖具身智能、大模型与自动驾驶三大领域的客户生态，与国内外头部企业、科研机构及主流车企达成深度合作，形成多层次、高壁垒的产业布局。

就在今天（6月10日），博登智能宣布和全球首个量产绳驱人形 AI 机器人的企业——星尘智能达成千台级订单与战略合作，双方将共同开创“城市即训练场”的范式，打通从海量真实场景到模型落地应用的完整路径，引领具身智能的数据进化浪潮。

在全球布局层面，博登智能已建立起覆盖中国、北美、欧洲、中东及东南亚等国家和地区的生态网络，向全球头部科技企业、顶尖科研机构等输出标准化、高精度、可规模化的AI训练底座，将“中国基建产能”转化为支撑全球实体AI进化的“底层操作系统”。

编辑： 杜寅

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