退出隐身模式仅三个月，机器人数据采集初创公司XDOOF正在以约12亿美元估值进行B轮融资谈判，由8VC领投。
从隐身模式退出不到三个月，XDOF——一家为通用机器人训练收集真实世界遥操作数据的初创公司——正在晚期阶段谈判，计划以约12亿美元估值由8VC领投进行B轮融资，多位知情人士透露。
XDOF由加州大学伯克利分校研究员Philipp Wu（CEO）和Fred Shentu（CTO）于2024年共同创立。TechCrunch在6月报道了该公司的7000万美元A轮融资，投资者包括Thrive Capital、Andreessen Horowitz、Lux和Spark Capital。XDOF原本并未计划在那轮融资后这么快再次募资。但该公司的快速增长——年化收入接近5000万美元——促使风投主动接触，消息人士称。
TechCrunch未能了解到正在募资的总金额，或估值是否包含新融资。交易条款尚未最终确定，仍可能发生变化。
XDOF旨在构建前沿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，本质上充当机器人行业的外包数据供应链。
作为博士生，Wu一直在研究机器人如何从大型数据集中学习。他研究的一大障碍是缺乏"可大规模处理的数据"，他6月告诉TechCrunch。
于是他与Shentu合作了一个名为GELLO的项目——一种低成本遥操作系统，允许人类操作员远程控制机械臂以生成训练数据。他们的工作催生了一篇机器人学领域有影响力的论文。
这项研究成为XDOF的基础，投资者现在将其描述为"物理机器人领域的Scale AI或Mercor"——指的是曾推动AI热潮的数据标注巨头。与最初在全部互联网数据上训练的LLM不同，物理机器人没有可借鉴的真实世界等效数据集，使得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的AI研究实验室合作，发布其认为是迄今为止最大规模的高质量机器人训练数据集，名为ABC。
为了捕获这些数据，XDOF结合了远程机器人遥操作和佩戴传感器记录日常任务（如叠衣服和折纸箱）的人类采集员。
该公司计划在全球范围内招聘和培训数据采集团队，包括远程操控机器人的遥操作员和佩戴身体传感器捕捉运动数据的第一人称操作员。
XDOF此前告诉TechCrunch，它已与20家客户合作，包括多家前沿AI实验室。
其他尝试收集真实世界机器人训练数据的初创公司包括Mecka AI，以及从LLM领域扩展出来的人类数据平台，如Scale AI和Micro1。
来源：TechCrunch
