投资界获悉，今日（6月1日），具身智能数据解决方案服务商简智机器人宣布，完成连续多轮共数亿元融资，分别由蚂蚁集团、滴滴、德联资本领投，顺为资本、BV百度风投、九识智能等老股东持续跟投。
印象中，这应该是具身智能无本体数据领域迄今最 大规模融资。
简智机器人身后是一支兼具软硬件资深背景的团队。2025年，他们开始具身智能创业，瞄准行业当中的基础设施建设——数据。众多玩家中，他们选了一条更贴近本质的路：从人类第 一视角出发，采集全视野、高质量、多模态的数据。
成立不到一年时间，密集融资，投资人用手中支票给出答案。
一个智驾天团，闯入具身数据
业内流传一个说法，自动驾驶行业是具身智能创业者最 大来源地之一，简智机器人便是当中典型代表。
具体来看，简智机器人核心成员大多来自智驾背景——CEO陈建兴，是前Momenta算法高级总监，曾牵头主导Momenta数据飞轮量产技术路线规划；联合创始人朱雁鸣，同样积累多年智驾量产产品经验。
事实上，自动驾驶本身也可看作是具身智能的一种雏形，眼看这几年来行业进化，他们也开始思考，如何去做一些更有价值、有窗口且能帮助更多人和行业的事情？“当时我们有两个方向，一是做可泛化的通用大模型；二是数据”，朱雁鸣回忆。
一个判断是，数据是模型成长必需的养料，因此会比模型更早迎来规模化时刻。而他们过往在端到端智驾赛道长久积累起的优势之一，就是模型对数据的认知能力以及数据飞轮infra构建。2025年，行业内的创业公司大多聚焦在本体或模型，少有人涉足数据基建。当年7月，简智机器人成立。
在简智内部，主要由两拨人构成——硬件团队中，成员大多来自大疆、华为等大厂；软件团队中，既包括具备智驾背景的算法团队，也不乏多模态大模型人才。
某种程度上，这种组织结构也形成了简智的产品矩阵：
在硬件层面，简智机器人自研了Gen DAS无感可穿戴数采设备，旗下包括Ego（第 一视角）、Fingers（仿生双指）、Gripper（仿生夹爪）三大主力数采硬件以及DEX、Controller，成为行业首 个覆盖了“头+手”，到全身的高精度数据获取产品系列。
这也是简智必须做硬件的原因：具身模型依托优质数据，数据又要求算法创新，而算法结构又最终决定了硬件应该如何设计。
“人的认知本身就是由多模态完成的”。出于这种考虑，简智自研并拓展多种硬件模态，通过声音、磁触觉、压阻、电容、织物、力反馈等构建完整人的行为、反馈闭环，实现触觉数据大规模收集。
为保证数据精度与质量，该系列数采设备具备关键视觉模组、无线通讯等自研核心技术，可实现多设备同步延迟＜1ms的行业领 先标准，并行业首创“多摄像头感知矩阵”，利用6*200M RGB相机，实现全模态、全身覆盖、高保真的人类技能复刻。据悉，该系列产品累计订单已突破万台。
基于Gen DAS，简智机器人已发布行业首 个面向具身智能世界模型的第 一视角全模态数据集Gen EgoData。区别于传统数据集，Gen EgoData从第 一人称视角出发，全视野、高质量、多模态、多样化记录人类真实自然的交互行为，采集的数据可适配不同类型、不同规格的具身设备，具备极强的可扩展性，为世界模型的通用性构建奠定坚实基础。
不过在这个过程中，还存在着几个行业难题：第 一，如何将数据精度达到最高，接近人本体真实感受与反馈？第二，如何将多模态的交互完整对齐，构成认识、行为闭环？第三，如何实现自动化、大规模，形成高质量数据的scale？
简智机器人给出的答案是：自己0-1训练模型达到最高精度，并通过模型实现自动化、高效处理。团队已自研行业首 个端到端、飞轮加速的Data Foundation Model。当中突破在于，该模型首创DFM架构实现多Feature的协同提升，支持亚毫米级6D位姿感知、稳定1cm的手部追踪等，这些都是行业最高水平。通过真实数据持续迭代，实现高精度、高效、多模态数据生成。
值得一提的是，由于当中所需投入的算力和时间成本巨大，这是一件过往少有人敢做的选择。但带来的效果显而易见，相比于过往单纯靠人工标注，简智这套方法将实现数以万倍的效率提升。
由此，一条稳定且高质量的数据产线建立起来。朱雁鸣介绍，目前简智机器人已搭建业内首 个Gen ADP专业化具身智能数据产线，已覆盖超3000余名采集用户，覆盖10000+处真实家庭生活场景；累计沉淀超百万小时真实场景数据资产，包括2000余项人类日常实操技能，实现低成本、高保真、标准化的闭环行为数据量产。
一年数轮融资
蚂蚁和滴滴联手投了
回看一路走来，简智机器人恰好踩在国内具身数据爆发的节点。
这在融资节奏上体现得淋漓尽致——公司刚成立，便完成由BV百度风投领投，Momenta、九识，星海图跟投的种子轮融资。值得一提的是，这也是星海图首次对外股权投资。
随后，简智机器人又获得由速腾聚创领投，BV百度风投跟投的种子+轮投资；由顺为领投，初心资本，BV百度风投超额跟投的天使轮融资。至此，公司成立仅4个月便相继完成3轮融资。
虽然具身赛道融资火热，但这样的速度依然并不多见。
如果说第 一笔投资源于对团队和赛道的认可，是精神投票。那之后的押注，则来自实实在在的成绩——一个新生团队，极短时间内便在产品、数据能力建设方面取得关键进展。
具体来看，简智机器人4个月内完成采集设备、数据链路、数据平台与算法等全链路产品交付；量产多款Gen DAS数据采集设备；完成无本体、双设备的协同，设备坐标系、动作轨迹同步对齐；走进家庭的生活场景中，完成双手协同日常操作。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Gen Controller的部署……
这一年来，朱雁鸣亲眼目睹着具身智能数据赛道升温：“现在已经形成的一个共识是，下一波具身的爆发点，在于谁能先把通用大模型做好。”当然，模型做好的基础，是高质量、大规模的数据。
当大家真正开始大批量，甚至以近乎饥渴的状态购买数据，投资人看到的，则是一个绝不能错过的下注机会。
正如简智机器人最新融资出炉——完成连续多轮共数亿元融资，分别由蚂蚁集团、滴滴、德联资本领投，顺为资本、BV百度风投、九识智能等老股东持续跟投。值得一提的是，这也是具身智能无本体数据领域迄今最 大规模融资。
数轮融资下来，简智机器人身上独特的资本印记渐渐显现出来：不同于其他公司，每一轮都有关键产业方集中性、高投入的支持。实际上，这也是简智机器人主动选择的结果，“这些产业方都是真正做具身的人，知道简智的真实能力和水平。”
产业方押注，不只意味着真金白银的支持，更重要的是双方产业协同带来的巨大潜力。朱雁鸣透露，简智如今已是行业大多数头部企业的主要合作方。
如今，更多订单正在赶来。不久前，简智机器人与蚂蚁灵波达成战略合作。双方将共同研发面向下一代的物理数据生产方式，为模型升级提供基础支撑，同时围绕蚂蚁灵波全系具身智能模型矩阵展开数据协同。据悉，这也是行业首 个聚焦在人类原生数据与具身大模型产业融合的战略合作项目。
具身最火战场
AI时代，一切都按下加速键。
朱雁鸣对此深有体会。“去年大家可能更喜欢看的是机器人炫技，但是大多数人都没有关注到它的大脑是否健全。”直到现实情况摆在眼前——距离机器人大规模进入家庭和工厂的预期，差距依然巨大。在这背后，行业共识正在形成：本体决定了下限，而数据将定义上限。
于是，诸神下场。
凭借场景优势，京东正发动内部超10万名各类职业员工，以及外部50万各行业人员，开展“人类历史上规模最 大的数据采集行动”；百度智能云则联合多家头部具身智能企业，正式推出“具身智能数据超市（Beta版）”……数据正成为具身赛道最激烈的战场。
当行业密集加码数据基础设施，一个更深层的问题浮出水面：究竟什么样的数据才是真正有效的？
目前，具身智能领域的数据来源大致可以分为三类：仿真数据、真机遥操数据与人类行为示范数据。
这也是当下不同具身数据公司的分歧所在。有团队强调仿真数据的规模优势；也有团队认为真实世界原生数据才是具身智能的底座，过度依赖仿真是行业最 大的捷径陷阱；还有一些团队通过第 一人称行为示范数据来训练机器人操作策略——这正是简智机器人的选择。
你或许很难想象，简智的每一条数据，都是由真人佩戴简智数采设备，深入家庭和商超等场景，一条一条采集而来。
在朱雁鸣看来，真实人类行为数据是构建通用具身智能的唯 一有效燃料，占据整个数据市场需求的99%以上。背后原理在于，人类在真实场景中的动作如拿杯子、整理房间等，依赖第 一视角的视觉、触觉、关节反馈等多模态信息协同完成。仿真或机器人采集的数据往往难以还原这种自然、连续、无遮挡的因果闭环。
只有通过真人采集，才能覆盖如跳跃、蹲伏、精细手部操作等复杂、自然的行为模式。如此一来，才能避免模型只会模仿人类动作的表层轨迹，而是真正学会“如何理解世界”。这一切，都是实现通用智能的基础。
具身智能已经进入下一站点。从2026年春晚拉开帷幕，机器人间比拼的就不再是炫技，而是进入真实世界的能力。这背后，是对高质量数据的超大规模需求。
对此，朱雁鸣难掩期待，“2026下半年大家会进入收获期”。他判断，数据战场的真正爆发会在今年底到明年上半年，届时，玩家们的核心竞争力将从“数据质量”这一下限，转向“快速且高质量的交付能力”。
他以汽车或消费电子行业类比：最终比拼的，是产能能否跟得上客户的迭代速度——而简智的答案是，Gen DAS Ego+Fingers月度协同高质量行为数据采集产能已突破10万小时，
当数据规模到达一定阈值，具身智能也将迎来“GPT-3”时刻。
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