刚从隐身模式现身三个月，XDOF——这家收集真实世界远程操作数据以训练通用机器人的初创公司——据报道正在就一轮由8VC领投的B轮融资进行后期谈判，估值约为12亿美元。几位知情人士如此表示，我们凭什么怀疑他们呢？

XDOF由加州大学伯克利分校的研究人员Philipp Wu（CEO）和Fred Shentu（CTO）于2024年共同创立，已在6月筹集了7000万美元的A轮融资，参投方包括Thrive Capital、Andreessen Horowitz、Lux和Spark Capital。显然，这还不够。公司原本不打算这么快再次融资，但随着年化收入接近5000万美元，风投们纷纷上门。因为当一家初创公司展现出快速增长时，唯一合乎逻辑的反应就是向它砸更多的钱。

TechCrunch未能了解到本轮融资的总金额，或该估值是否包含新资金。条款尚未最终确定，可能会有变动。XDOF和8VC未回应置评请求，大概是因为他们正忙着数自己潜在的数十亿美元。

这家初创公司旨在构建前沿AI实验室和机器人公司难以自行构建的数据管道、收集工具和标注系统。本质上，他们是机器人行业的外包数据供应链，因为谁想在公司内部做那些乏味的工作呢？

Wu的旅程始于他作为博士生研究机器人如何从大型数据集中学习。他的研究因缺乏“可处理的大规模数据”而受阻，他在6月告诉TechCrunch。因此，他与Shentu合作创建了GELLO，一种低成本的远程操作系统，允许人类操作员远程控制机械臂以生成训练数据。他们的工作促成了一篇有影响力的机器人学论文，因为理所当然。

这项研究构成了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。与最初在互联网上训练的大语言模型不同，物理机器人没有等效的真实世界数据集可供利用。数据收集是一个关键瓶颈，XDOF旨在解决这个问题，一次叠一件衬衫。

XDOF正在与加州大学伯克利分校的AI研究实验室合作，发布据称是有史以来最大规模的高质量机器人训练数据集，名为ABC。因为将事物命名为ABC既简单又充满抱负。

为了捕获这些数据，XDOF结合了远程机器人操作和佩戴传感器的人类收集者，以记录日常任务，如叠衣服和压平箱子。是的，人类基本上是通过佩戴传感器并自己做家务来教机器人做家务。这是一种谋生方式。

这家初创公司计划在全球招聘和培训数据收集团队，包括远程操作机器人的远程操作员和佩戴身体传感器以捕捉运动数据的自我中心操作员。XDOF此前告诉TechCrunch，它已经与20家客户合作，其中包括几家前沿AI实验室。

其他尝试收集真实世界数据以训练机器人的初创公司包括Mecka AI，以及扩展到LLM之外的人类数据平台，如Scale AI和Micro1。因为没有什么比机器人数据淘金热更能说明“创新”了。