脱离隐身模式仅三个月，XDOF正洽谈以12亿美元估值进行B轮融资

在脱离隐身模式不到三个月后，XDOF正进行后期谈判，计划以约12亿美元的估值融资B轮。这家初创公司专注于收集真实世界的远程操作数据，用于训练通用机器人。8VC领投了该轮融资，多位知情人士透露了这一消息。

XDOF于2024年由加州大学伯克利分校的研究员Philipp Wu（CEO）和Fred Shentu（CTO）联合创立。TechCrunch此前曾报道该公司在6月完成的7000万美元A轮融资，Thrive Capital、Andreessen Horowitz、Lux和Spark Capital等机构参与投资。按计划，XDOF并不打算在那轮融资后不久再次融资。但公司增长迅猛——年化营收已接近5000万美元——这促使风投机构主动接触，商讨新一轮融资。

TechCrunch未能获悉本轮融资的总金额，也不清楚估值是否已包含新融资。交易条款尚未最终确定，仍可能发生变化。

XDOF和8VC均未回复置评请求。

该公司的目标是构建数据管道、采集工具和标注系统，这些是前沿AI实验室和机器人公司难以自行搭建的基础设施。换句话说，XDOF实质上扮演着机器人行业的“外包数据供应链”角色。

Wu在读博期间研究机器人如何从大规模数据集中学习。他向TechCrunch表示，当时阻碍研究的一大难点是缺乏“可供处理的大规模数据”。

于是他与Shentu合作开发了一个名为GELLO的项目——这是一个低成本远程操作控制系统，允许人类操作员远程控制机械臂，从而生成训练数据。他们的研究成果催生了一篇在机器人领域颇具影响力的论文。

这项研究构成了XDOF的技术基础。投资人将XDOF比作物理机器人领域的Scale AI或Mercor，以此指代那些曾助推AI繁荣的数据标注巨头。与LLM最初依靠整个互联网数据不同，实体机器人并没有现成的等效真实世界数据集可用，数据收集成为构建通用机器人的关键瓶颈。

XDOF 正与加州大学伯克利分校 AI 研究实验室合作，推出自认史上最庞大的高质量机器人训练数据集，命名为 ABC。

为采集该数据，XDOF 将机器人远程遥操作与佩戴传感器的人类采集者相结合，录制叠衣服、压纸箱等日常任务。

这家初创公司计划在全球招聘并培训数据采集团队，包括远程操控机器人的遥操作手，以及佩戴体感传感器以捕捉运动数据的第一人称操作者。

XDOF 此前已向 TechCrunch 透露，目前已与 20 家客户展开合作，其中包含多家前沿 AI 实验室。

其他致力于收集真实世界机器人训练数据的初创公司还包括 Mecka AI，以及将业务从大语言模型扩展至人类数据的平台，如 Scale AI 和 Micro1。