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档案库 · AI 与模型 · 战略决策 · 2025–2026

Axis Robotics押注众包人体动作,而非实验室,为机器人AI供数据;获1200万美元种子轮

Axis付费给10万人在浏览器和手机上做动作,将人体动作转化为机器人训练数据;1200万美元种子轮由Hack VC领投。

Axis Robotics

它在赌什么具身AI的瓶颈是数据而非硬件:在全球范围内众包采集人体动作,供应量可超过实验室,成为机器人AI的标准训练层。在扩

做的是什么生意

Axis Robotics runs what it calls a compounding data engine for physical AI: it produces robot-training datasets through browser-based robot simulations and a mobile app that records real human motion, then sells customized training packages to robot makers and AI companies.

启动资金$12M seed round led by Hack VC with Nomad Capital, Pi Network Ventures, 10K Ventures and angel investors, announced 2026-07-27.

起因

Axis Robotics was founded in 2025 by Chris Feng on the argument that physical AI is data-starved: language models scale on internet text, but robots need billions of human-physical interaction trajectories that are scarce, poorly generalized and fragmented across robot hardware. Its answer was a distributed engine that collects those trajectories from a global crowd instead of expensive labs.

经过

On July 27, 2026 Axis announced a $12M seed round led by Hack VC, with Nomad Capital, Pi Network Ventures, 10K Ventures and angels participating, to scale the compounding data engine. The company already reported more than 100,000 active contributors, 1,200+ hours of simulation data and 20,000+ hours of real-world first-person data generated monthly, and named customers including Booster Robotics, Manycore Tech, Feagine Robotics, Dexmal, Lotus Car and Geely Auto. It says pretraining the π0.5 model on its Sim Dataset V1 improved LIBERO-Plus success by 4.9 percentage points over baseline and 31.3 points over a volume-matched RoboCasa365 dataset, and plans Sim Dataset V2 for September 2026 and a DAgger Dataset for November.

结果

Still scaling as of 2026-08-07: Axis has seed capital, paid robotics customers and a growing contributor network, with Automate (A3) reporting expansion into Eastern Europe and Latin America plus more paid pilots.

背景

Axis Robotics是一家具身AI数据公司,成立于2025年,构建所谓的“复合数据引擎”:一个集任务生成、数据采集、模型训练和优化于一体的端到端工作流,用于生产机器人训练数据集。核心理念是具身AI的瓶颈是数据而非硬件——语言模型依靠互联网文本扩展,而机器人需要数十亿条多样化的人类物理交互轨迹,这些数据目前稀缺、泛化差且分散在不同硬件上。

数据采集门槛很低。基于浏览器的模拟平台让人们远程操作机器人并生成运动轨迹,另一款手机应用则记录真实世界的手部和身体动作。Axis称其全球网络有超过10万名活跃贡献者,每月产生超过1200小时模拟数据和超过2万小时真实世界的第一人称数据。

商业化起步早。2026年7月27日,Axis宣布获得由Hack VC领投的1200万美元种子轮,参投方包括Nomad Capital、Pi Network Ventures和10K Ventures,并列举了客户包括Booster Robotics、Manycore Tech、Feagine Robotics、Dexmal、Lotus Car和吉利汽车。公司报告称,用其Sim Dataset V1预训练π0.5模型,在LIBERO-Plus基准上的成功率比基线高4.9个百分点,比同等规模的RoboCasa365数据集高31.3个百分点——这证明其主张:工程化的多样性,而非单纯数据规模,是护城河。

这件事要成立,得有什么

  • 具身AI的数据稀缺是真实的:机器人需要的人类交互轨迹在实验室采集成本高昂,而Axis通过浏览器和手机触及10万人群。
  • 飞轮效应:失败的机器人轨迹触发人类纠正,这些纠正又成为训练数据,将每次部署转化为更多数据。
  • 客户先于规模:Booster Robotics、Manycore Tech、Lotus Car和吉利汽车购买任务包,早早验证了数据引擎这一切入点。
  • 公布LIBERO-Plus基准结果,将数据质量变成投资者可核查的主张,而非市场宣传。
  • Hack VC、Nomad和Pi Network Ventures押注数据层而非机器人硬件,认为数据层将在具身AI中创造价值。

可借鉴之处

当稀缺资源是多样化真实数据时,反向思考:如果质量管道保证数据可信,全球人群加简单工具能比实验室更快扩展机器人训练。

后续进展

截至2026年8月7日,Axis Robotics已上线并处于扩张中:获得由Hack VC领投的1200万美元种子轮,向包括Booster Robotics、Manycore Tech和吉利汽车在内的机器人制造商提供定制训练包,并报告称拥有超过10万名活跃贡献者,每月生成超过1200小时模拟数据和超过2万小时真实数据。公司称计划于2026年9月发布Sim Dataset V2,11月发布DAgger数据集,Automate (A3)报道其正在东欧和拉丁美洲扩展贡献者网络,并推出更多付费试点。

资料来源

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轮到你了

你刚读完一家。说说你在做什么,看看谁在赌同一件事。

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