具身智能赛道升温：腾讯、百度背景团队再获数亿元融资，押注机器人数据基础设施

资本加码具身智能，数据成新瓶颈

具身智能（Embodied AI）被视为人工智能领域的下一波浪潮，其核心在于让机器人在真实物理世界中感知、理解并执行复杂任务。然而，与依赖互联网海量文本和图像数据的大语言模型不同，机器人训练所必需的“物理交互数据”长期处于分散、稀缺且难以标准化的状态。这一痛点正催生出一个全新的产业环节——具身数据基础设施。 据新浪网今日（2026年8月13日）报道，一家由腾讯、百度背景团队成员创立的公司，专注于构建具身数据基础设施，近期再度获得顺为资本等多家机构数亿元人民币的融资。本次融资消息已确认，但具体金额、投资方详细名单及公司估值暂缺可核验数据。该公司此前已获得数轮融资，其核心方向是为机器人厂商提供高质量的训练数据采集、处理与标注服务，试图打通从真实世界操作到算法模型落地的数据链路。 这一融资动向发生在具身智能产业的关键节点。据中国信息通信研究院发布的《人形机器人产业发展研究报告（2025年）》估算，2025年全球人形机器人市场规模约为数十亿美元，预计到2030年将增长至百亿美元级别，年复合增长率可能超过30%。数据基础设施作为上游关键环节，其市场增速有望跑赢整机市场，但具体规模目前尚无权威统计口径。

AI训练数据需求爆发，与算力、芯片产业深度联动

具身数据基础设施的崛起，与AI训练对高质量、多模态数据的渴求密切相关。传统机器人的运动控制多依赖手工编程或仿真环境模拟，但面对开放世界的复杂场景，基于真实物理交互的“经验数据”变得愈发关键。这些数据不仅包含视觉图像，还涵盖触觉、力觉、运动轨迹等多模态信息，对采集设备和数据处理算法提出了极高要求。 从产业联动角度看，该领域的发展可能对芯片与算力产业产生间接而深远的推动。一方面，海量机器人操作数据的存储、清洗与训练，需要消耗大量的GPU或专用AI加速芯片算力。据国际数据公司（IDC）2026年一季度发布的市场跟踪报告预测，2026年全球AI算力市场规模将突破1000亿美元，其中训练侧算力占比仍超过60%。另一方面，新型传感芯片、边缘推理芯片的需求也可能因机器人数据采集设备的普及而增长，但这一传导路径的强度和时点有待进一步确认。 值得关注的是，具身数据基础设施的商业模式与云计算和AI数据服务存在交叉。团队背景中腾讯与百度的基因，可能使其在云资源整合、大规模分布式处理等方面拥有天然优势。不过，当前行业内数据采集仍以人工遥操作为主，单条高质量轨迹数据的采集成本较高，如何通过自动化采集和合成数据技术降低成本，是决定该商业模式能否规模化的关键变量。

行业竞争格局初现，标准化与生态之争成看点

目前，具身数据基础设施赛道尚处于早期，并未形成统一的行业标准。除本次融资的团队外，市场上已有部分创业公司、科研机构以及大型科技企业涉足机器人数据集构建。但多数数据集存在场景单一、格式不统一、标注质量参差不齐等问题，这使得“数据基建”具备平台化机会。 本次新闻确认显示，该公司已获得包括顺为资本在内的多轮融资，且投资方背景涵盖互联网战投与专业财务机构。从资本节奏判断，该赛道可能正处于从“技术验证”向“商业落地”过渡的阶段。顺为资本在智能硬件和机器人产业链有较多布局，其持续加码或意味着对数据基础设施商业模式的确信度在提升。 从更宏观的产业背景看，全球主要经济体均在加速机器人产业布局。据国际机器人联合会（IFR）2025年9月发布的《世界机器人报告》统计，2024年全球工业机器人新装机量约54.1万台，中国以约29万台装机量连续十二年位居全球第一。然而，具身智能训练所需的专用数据平台，目前尚缺乏明确的全球参考样本，中国团队在数据规模和应用场景多样性上可能具备一定先发优势，但技术路线（如仿真数据优先还是真实数据优先）仍未收敛。

数据参考

• 2024年全球工业机器人新装机量约54.1万台，中国约29万台，来源：国际机器人联合会（IFR）《世界机器人报告》，2025年9月发布。
• 2025年至2030年全球人形机器人市场规模预计从数十亿美元增长至百亿美元级别，年复合增长率可能超过30%，来源：中国信息通信研究院，2025年发布（估算/预测）。
• 2026年全球AI算力市场规模预计突破1000亿美元，其中训练侧算力占比超60%，来源：IDC市场跟踪报告，2026年一季度（预测）。
• 具身数据采集成本数据及新获融资具体金额：暂缺可核验数据。 #具身智能 #机器人数据 #AI算力 #顺为资本