行业范式迭代 - 全球人工智能产业正迎来关键范式迭代，决定下一代AI能力上限的关键正从模型参数规模转向真实世界训练与验证能力[1] - AI上半场的竞争属于模型和算法，AI下半场的竞争将属于真实世界，未来决定AI能力上限的更依托于真实场景训练、物理化验证与持续性迭代学习的完整体系[3] 公司核心业务与战略 - 公司聚焦Physical AI时代底层核心逻辑，主打真实世界AI训练基础设施建设，构建了“真实世界场景网络、全自动化数据引擎、现实世界验证体系”的三层能力生态体系[4] - 公司核心战略为“Train at Scale, Validate in Reality”，深耕具身智能、大模型、自动驾驶三大核心领域，搭建统一的真实世界AI训练基础设施矩阵[7] - 公司致力于构建连接真实世界与智能系统之间的基础设施网络，打造Physical AI时代可信、开放、可持续的Reality Infrastructure[7] - 公司正逐步建立覆盖中国、北美、欧洲、中东以及东南亚市场的全球化布局，加速推动真实世界AI基础设施在全球范围落地布局和规模化应用[8] 三层能力生态体系详情 真实世界场景网络 - 公司在宁波、湖州、马鞍山建设三大实景具身机器人创新中心，总面积超3万平方米，覆盖上百类真实数采场景[4] - 创新中心部署超500台实体机器人及数千套自研Ego采集设备，年产50万小时真机遥操训练数据、百万小时级Ego场景数据[4] 全自动化数据引擎 - 公司研发BRIC Robo、BASE Omni和Blink等核心平台，支持遥操作、Ego、UMI、动捕及多机器人协同采集，实现多模态数据自动化处理[6] - 其平台使标注效率最高提升700%，质检效率提升300%，综合交付准确率超99%[6] 现实世界验证体系 - 公司认为未来AI产业的重要竞争力不仅来自训练能力，更来自现实中的可靠性、稳定性与可部署性[6] - 公司围绕真实世界行为、时序一致性、物理规则及长尾场景构建验证能力[6] 市场合作与行业地位 - 在具身智能领域，公司已与国内外多家头部企业及科研机构建立数据量产合作[7] - 在大模型领域，公司目前已与多家大模型企业达成深度合作，赋能模型提升现实场景理解力与泛化稳定性[7] - 在自动驾驶领域，公司凭借高效AI标注，累计处理数亿帧高质量道路实景数据，成为主流车企与高阶自动驾驶科创企业的合作伙伴[7] - 公司逐步成为AI数据基础设施建设的重要引领者[7] 融资与未来发展 - 公司完成数亿元A+轮和A++轮系列融资，由鼎晖百孚、清新资本、鲁信创投、深产投等多家知名机构联合参投[3] - 本轮融资完成后，公司将重点完善升级“三层能力生态体系”，持续扩展真实世界场景网络、升级自动化数据引擎、建设现实世界验证体系[9] - 业内人士表示，实景训练基建的价值将持续凸显，有望成为驱动下一代人工智能产业化落地的核心底座[9]