8月26日，具身涌现获悉，简智机器人正式完成A轮融资，本轮由物理AI企业Momenta领投，多家老股东持续加码追投。
成立仅一年时间，这家企业已经走完7轮融资，累计融资总额突破2亿美元，刷新了具身智能无本体数据赛道的融资记录。
本轮资金将投向无本体数据基建、Data Foundation Model迭代、真机评测闭环与全球化业务，试图为整个物理AI行业筑牢数据底座。
资本集中押注数据基建赛道，也折射出具身智能行业已经走到比拼底层供给的关键转折点。
01
为何资本接连押注简智机器人？
简智机器人全称简智新创（北京）机器人科技有限公司，2025年5月正式成立，CEO陈建兴曾担任Momenta算法高级总监，主导过智驾数据飞轮路线的落地。
联合创始人朱雁鸣拥有智驾量产产品开发经验，硬件团队大多来自大疆、华为，软件侧汇聚自动驾驶算法与多模态大模型人才，整套团队把自动驾驶已经跑通的数据闭环经验迁移到具身智能领域。
创业之初团队面临两条路径选择，自研机器人本体，或是深耕上游数据，他们最终选择难度更高的上游基础设施。
具身涌现认为，这恰恰是团队最核心的判断。当下行业多数创业项目扎堆机器人本体与端到端大模型，却普遍忽略训练养料的供给难题。
就算模型架构设计再精巧，缺少大规模高质量人类行为数据，模型很难完成跨场景泛化。
Momenta作为本轮领投方，和简智机器人的战略高度契合，前者依靠数据飞轮实现物理AI落地，后者补齐人类技能数据这一环，双方可以共同推动世界模型规模迭代，产业资本的入局，不只是财务投资，更是技术路线层面的协同共建。
02
无本体数据如何解决行业痛点？
简智机器人的整套能力，建立在采集、模型、评测完整闭环之上。
硬件层面，团队自研Gen DAS无感可穿戴采集设备，依靠磁触觉、力反馈、柔性织物多路传感，完成人类动作的高保真采集，不需要依赖机器人本体就可以拿到行为数据。
依托这套硬件，企业对外开源超过13000小时的无本体数据集，数据集单月下载量突破百万次，下载量与学术引用量位居全球开源具身数据集首位。
自研的Data Foundation Model是整套方案的核心，这个模型专门面向具身智能与世界模型，覆盖6D位姿、触觉感知、手部跟踪、思维链等多维度信息，持续沉淀标准化人类技能体系。
数据产能上，简智机器人已经积累超百万小时人类技能资产，每周可以产出十万小时级别的全新数据，这套基础设施已经落地多家全球头部具身智能客户，部分新一代具身模型完全依托这套无本体数据完成预训练，在复杂操作任务中实现稳定跨场景迁移。
在具身涌现看来，这里跳出了传统数据采集的固有逻辑。DFM本身成为其他大模型的上游底座，客户拿到的不只是静态数据集，而是一套“数据采集模型重建真机评测反馈”的动态飞轮，真机测试产生的效果反馈，反向指导后续的数据采集方向，实现数据与模型互相校准迭代。
03
数据基建会改写产业竞争逻辑吗？
大量资本涌入数据赛道，释放出一个很明确的信号，具身智能的竞争正在从演示效果比拼，转向底层供给能力的较量。
过去行业更多关注机器人能不能完成短视频里的演示任务，但是真正商业化，需要模型在成千上万陌生场景稳定工作，这种能力只能依靠海量真实人类技能数据来喂养。
具身涌现认为，无本体数据路线最大的价值，在于大幅降低行业试错成本。机器人本体迭代周期长、硬件成本高昂，如果所有训练数据都依托真机采集，整个行业的研发成本会被持续拉高。
无本体数据把人类真实行为先数字化，再交给模型学习，企业可以先完成模型预训练，再上真机验证，这会压缩大量机器人前期试错周期。
但我们同样不能过度神化数据基建。数据只是必要条件，不是全部答案，数据飞轮想要真正跑通，后续还要面对真机评测标准统一、多模态数据对齐、真实世界场景缺口补齐等现实难题。
资本给到简智机器人的巨额资金，本质上是在赌：当模型预训练规模走向百万、千万小时级别，专门的上游数据基础设施，会成为整个行业绕不开的刚需。
当AI的目标从输出文字转向完成物理世界动作，行业需要一套适配物理世界的训练底座。简智机器人的融资故事，本质上不是一家公司的胜利，而是产业开始意识到，比起追逐酷炫机器人样机，把底层数据基建做扎实，才是通往通用具身智能无法绕开的长路。
原文标题 : Momenta领投！「简智机器人」完成A轮融资，累计融资额已超2亿美元！
（来源：维科网）
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