Ropedia 筹集 3000 万美元用于扩展物理 AI 数据基础设施

Ropedia 是一家总部位于新加坡的初创公司，专注于为物理 AI 构建数据基础设施。该公司于 2026 年 8 月 3 日宣布完成 3000 万美元的 pre-A 融资，分两轮进行：3 月 16 日通过社交媒体宣布的 800 万美元，以及最新一轮的 2200 万美元。投资方为在 AI、机器人技术和企业技术领域具有深厚经验的天使投资人，以及长期金融投资者和战略合作伙伴。

融资将用于三个优先方向：扩大在东南亚和北美的数据采集、扩大 HOMIE 硬件部署以支持更大规模的设备群，以及推进 AI 研究和数据平台工作，包括在美国新增工程岗位。

Ropedia 的核心硬件产品 HOMIE 是一种头戴式可穿戴设备，能够同时采集第一人称视频、音频、深度、手部追踪、注视、身体运动和相机位姿，并对每个数据流进行时间戳标记。这种精确对齐对于物理 AI 至关重要，因为物理 AI 需要实时关联感知和行动，而大多数现有数据采集方法无法提供这种能力。

Ropedia 强调自己是一家数据基础设施公司，而非数据标注服务商。标准标注提供商是对已有数据进行标注，而 Ropedia 自行生成数据，然后进行同步、结构化和持续优化。与基于远程操作的数据采集相比，HOMIE 不依赖物理机器人硬件，因此不受特定机器人类型的限制，可以部署在任何地方，由任何人佩戴，从而以并行方式在多种环境和用户中扩展数据采集。

Ropedia 的旗舰数据集 Xperience-10M 据称是行业内最大的人类经验数据集之一，包含 1000 万次交互片段和超过 1 万小时的多模态记录，涵盖数十亿个同步的视频、深度、动作捕捉和惯性传感器帧。随着 HOMIE 的部署增加，数据集覆盖的环境、行为和交互范围也在扩大，使其价值随网络增长而提升。

Ropedia 运营着一个“闭环管道”，将多模态同步和严格的质量保证整合到数据集生成和模型对齐的微调中。其商业模式有三种：数据集授权、选择性提供 HOMIE 硬件访问权限，以及研究合作。

Ropedia 声称其数据采集成本比传统方法降低最多 50 倍，且 HOMIE 已进入大规模生产。公司已服务北美超过十家实体 AI 和空间智能公司。

一位来自亚马逊的研究科学家天使投资人表示，他早期投资 Ropedia 是因为团队拥有深厚的技术专长、执行速度和清晰的愿景，并认为 Ropedia 有望成为物理 AI 生态系统中的基础性公司。

Ropedia 由 Zhaoxi Chen（首席执行官）、Fangzhou Hong（首席技术官）和 Ziwei Liu（首席科学家，新加坡南洋理工大学副教授）于 2025 年下半年共同创立。Chen 以在 3D 计算机视觉和多模态 AI 方面的开创性工作而闻名，Hong 曾在 Meta 从事以自我为中心的多模态智能研究，之后为 3D 空间智能的基础研究做出贡献。

Ropedia 总部位于新加坡，在加利福尼亚州山景城设有办公室。公司将自己定位为物理 AI 的数据基础设施层，类似于支撑云计算的数据中心或用于训练语言模型的互联网文本。