辽源钢绞线 简智机器人完成三轮融资 总额2亿元, 加速以数据闭环构建具身智能产业基石 | 融资速递

近日，简智机器人完成三轮融资。作为赛道新锐，这也是公司成立4个月的3轮融资，总额2亿元。其中：

种子轮：由BV百度风投领投，Momenta，九识，星海图跟投；

种子+轮：由速腾聚创领投，BV百度风投跟投；

天使轮：由顺为领投，初心资本，BV百度风投额跟投。

这让简智成为具身智能数据基建细分赛道融资进展快的企业。此次融资不仅注入资金动能，更印证了产业资本对具身智能数据基建赛道及简智核心竞争力的度认可。

简智秉持“具身智能源于人、回归人”的理念，注于将AI落地物理世界，通过全栈自研“产品+产线”双轨战略，构建“人类技能数字化-云端AI数据治理-机器人应用”全链路闭环解决方案；核心团队由“模型+智驾数据工程团队”组成。

产品、数据能力建设均取得关键进展：

4个月完成采集设备、数据链路、数据平台与算法等全链路产品交付，展现出远行业平均水平的执行力；

量产多款GenDAS数据采集设备，轻量化、无线化、便携让采集泛化能力大幅度提升；

采集数据质量行业领先，轨迹精度小于1cm、多设备同步延迟小于1ms；

经GenMatrix平台处理后，完成轨迹、度信息输出、环境重建；

手机号码：15222026333

夹取不同食物，触觉进行不同压感检测，同时将轨迹精度、完成度信息、环境重建。

完成无本体、双设备的协同，设备坐标系、动作轨迹同步对齐；

采集-部署的自闭环，通过自训模型完成技能的落地与验证；

通过采集数据训练模型，完成在GenController的部署

个构建规模化、众包真实场景采集，累计完成百万小时、覆盖过500种技能数据资产积累。

完成双轨驱动战略设计，构筑规模化、闭环链路。

简智把握具身智能“数据为王”的核心逻辑，区别于行业多数玩聚焦单一采集设备的做法，简智更侧重数据全链路价值挖掘——其核心认知是“数据治理、产线设计比单纯做硬件更重要”，这也是公司布局多、投入大且已取得领先结果的核心方向。

在此基础上，简智打造“GenData1+x产品矩阵”与“GenADP数据产线”双轨体系，结合硬件产品力与数据引擎优势，实现采集-部署一体化，打通物理与数字壁垒。

“1”为GenMatrix数据智能平台中枢，区别于行业仅做数据采集的普遍现状，简智更注重数据提纯与智能转化，可按需完成数据清洗、标注、环境重建及模型评测，自动生成二次数据需求，形成迭代核心引擎。

“X”涵盖GenDas（DataAcquisitionSystem）无感可穿戴采集设备与GenController技能终端，GenDas以“可穿戴、无本体数据采集”为核心，针对传统数据采集“难部署、质量低、率差”的痛点，提供使用无感、度集成、不限场景的采集设备，覆盖人体视角、操作及关节移动信息，其“无感、轻量”设计确保数据采集的真实与，核心优势包括：

便捷部署：重量仅470g，开机即用，无线实时上传；

全维记录：覆盖图像、触觉、关节角度等多模态数据；

灵敏感知：3万触觉检测点，支持毫秒、亚毫米追踪，真值误差小于1cm；

清画质：全栈自研图像模块，保障数据源头质量；

对齐：多设备时间误差小于1ms，支持手眼协同；

传输：数据压缩至原大小2%，实现分钟上传。

GenController与GenDas同构设计，可实现技能训练后快速落地，完成“采集-应用”硬件闭环。

GenADP（AIDataPipeline）具身智能数据产线已经完成建设，并走进数千个庭模式，批量制造质量数据

GenADP作为行业个具身智能数据产线，是千万人员技能数据化的系统。

目前已经覆盖过1000个庭、规模化部署初步完成

核心创新在于建立将采集进入真正的庭、工厂、实验室等，实现低成本、、保真的自动闭环数据生产，采集后2小时内即可交付质量加工数据，这一模式在行业内具备优势。

GenMatrix治理平台建立，逐步提升数据价值：

数据是重要的资产，同样也需要、质量的价值提升。需要将零散、混杂、泛化、非标准且海量的数据，快速转化为模型需要的优质数据，因此需要建设自动化、标准化、闭环式的系统。

的轨迹、对齐、清洗处理：将众多分散设备数据收集，强轨迹、环境重建能力，轨迹真值误差小于1cm，并将异构数据进行同步与清洗，保证数据质量。

智能化标注与自适应切片：自动化标注系统可灵活对数据进行原子化拆解，匹配模型训练所需的优颗粒度，提升模型细分场景、技能训练泛化与成功率。

鲜度、保真、低成本：在端侧部署“轻量、压缩”能力，并在链路中进一步优化传输格式，快速运转同时，预应力钢绞线成本低。

15.24钢绞线每米重量

吞吐能力，数据资产增量：每日时长增长过1w小时，质量数据产出量过10wclips，且持续加速。

日益生长的智能治理、标注能力：在数据基础上，累计拥有过在数万个真实场景中1000种技能，且伴随着输出的技能增加与细分，其AI数据治理模型能力也将更加强大。

从甘肃酒泉的美育耕到内蒙古额尔古纳的墙绘传情，从江西财经大学的民族团结支教到企业伙伴的协同践行……日前，2025立邦“为上”分享会暨九届中国大学生农村支教奖颁奖典礼在上海浦东美术馆启幕，一个个鲜活故事串联起跨越山海的温暖，集中展现了开放公益平台16年的耕成果，更诠释了多方协作共创公益价值的创新路径。

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简智把握具身智能“数据为王”的核心逻辑，区别于行业多数玩聚焦单一采集设备的做法，简智更侧重数据全链路价值挖掘——其核心认知是“数据治理、产线设计比单纯做硬件更重要”，这也是公司布局多、投入大且已取得领先结果的核心方向。

产业方人评价与寄语：

简智的核心技术与商业潜力获头部资本度认可，投资方普遍认为，其聚焦的数据基建领域是具身智能规模化突破的关键。

MomentaCEO曹旭东：具身智能是Momenta度重视的核心赛道之一，也是下一阶段物理AI的争地。我们看好简智团队以数据为切入口，建设具身智能的飞轮应，为行业提供闭环的数据基建服务。简智团队脱胎于成熟的自动驾驶铁军体系，曾在多场关键战役中经受考验并取得胜利，具备强大的工程能力和战斗精神。建兴为人可靠、决策果断，具备突出的领力。期待简智持续打硬仗、打胜仗，动行业破圈发展。

九识智能CEO孔旗：九识作为全球领先的RoboVan企业，致力于为行业提供端到端的运力解决方案。简智作为具身智能数据基建领先企业，为行业提供了数据问题解决新思路。期待与简智团队在场景协同、海外拓展等方面持续化合作。我与建兴相识多年，知其及团队具备穿越行业周期的能力。简智正作为一颗具身新星冉冉升起。

速腾聚创CEO邱纯潮：简智堪称具身智能领域的“NVIDIA”。我们度认同简智以AI定义硬件的发展路径，把握了产业升的关键。具身智能的真正突破离不开“手”和“眼”的协同进化，这与速腾聚创的长期战略方向度契合，也让我们看到简智正持续解决具身行业的实际需求。建兴是行业中不可多得的领军人物，具备前瞻的行业视野和卓越的领才能。公司成立仅四个月，便在产品原型设计、规模化量产以及海量数据回流等方面取得多项关键进展，展现出的执行能力与团队凝聚力。

星海图CEO继扬：简智作为我们重要的生态战略伙伴，凭借领先的“软硬一体”多模态数据采集技术，为星海图的基座模型提供了至关重要的支持。简智在具身智能数据采集领域的创新，也助力我们在质量、大规模数据集构建和基础模型训练上实现持续的技术突破。未来，我们将继续与简智在数据采集、模型训练和应用部署等领域展开全方位度合作，携手化生态战略，共同促进具身智能技术的广泛应用。

BV百度风投投资总裁崔轲迪表示：“2024年末，我们将具身智能的发展路径初步划分为本体智能、数据智能与场景智能三个关键阶段。这支以90后为核心驱动的团队，帮助我们清晰勾勒出一优秀数据智能公司应有的模样。建兴总本人早年在RoboMaster的经历令人动容，随后投身自动驾驶领域，先后在小鹏、Momenta带队攻克多项技术难关，积累了厚的实战经验。我们期待与建兴总及简智团队的度合作，能共同动简智成长为具身智能领域的顶领军企业。”

顺为资本执行董事耿益璇：具身智能正迈向规模落地，质量规模化数据供给是核心突破口。顺为聚焦兼具硬核技术与落地能力的团队，简智正是具身智能数据基建赛道的破局者。不同于行业聚焦单一硬件的同质化竞争，简智锚定‘数据治理与产线设计’核心，打造行业个海量无本体数据平台与规模化、众包数据产线，构建采集-提纯-落地全链路闭环，破解行业痛点。黄金团队仅用四月便完成软硬件交付与三轮融资，表现远行业常态。顺为坚信，简智将以数据基建撬动产业革新，我们将全力护航，携手挖掘其巨大产业价值

初心资本合伙人Max：“初心一直偏好以Robomaster比赛为代表的‘客型’创业者，建兴和团队正是其中的佼佼者，兼具全栈技术视野、跨学科协同能力与成熟的团队作战经验。简智团队展现了突出的技术前瞻，先于行业共识（GEN-0）卡位UMI路线，展现了强的战略定力与执行力。初心坚定看好简智通过低门槛物理采集入口与跨本体数据资产化能力的双轮驱动，成长为具身智能时代不可或缺的中立数据基础设施。这也是初心在’全球化的软件定义硬件‘投资主题下的又一重要布局。”

未来展望：持续耕数据基建，赋能产业智能化升

在下一阶段，简智机器人将持续优化GenData1+X与GenADP产线能力，提升真实环境下数据采集的稳定、一致与可复用，进一步强化数据从采集、处理到模型训练之间的工程闭环，并与全球头部企业协同迭代数据采集策略与工具链设计。

在此基础上，简智机器人将完善GenMatrix数据引擎能力，逐步构建面向多任务、多形态具身智能系统的通用数据底座，使数据生产、模型更新与系统优化形成可持续迭代的反馈回路。

通过长期沉淀质量真实世界数据辽源钢绞线，公司将为具身智能在复杂物理环境中的持续训练与应用提供稳定、可扩展的数据基础。