据了解这笔交易的人士透露，XDOF是一家收集现实世界数据以训练多用途机器人的初创公司，目前正在就以接近12亿美元估值进行Series B轮融资展开深入洽谈。预计本轮将由8VC领投，但具体条款尚未敲定，在交易完成前仍可能发生变化。
此事发生在该公司结束隐身状态不到三个月之后。XDOF曾于6月宣布完成一轮7000万美元的Series A融资，Thrive Capital、Andreessen Horowitz、Lux和Spark Capital参与了该轮融资。目前尚不清楚新一轮融资的目标总额，也尚未确定上述估值是否包含新注入的资金。
完成首轮融资后快速增长
XDOF成立于2024年，由担任首席执行官的Philipp Wu和担任首席技术官的Fred Shentu创办，两人都是加州大学伯克利分校的研究人员。据消息人士称，公司原本没有计划如此迅速地筹集新资金，但公司的增长促使投资者主动联系。其按运行率计算的年度收入接近5000万美元，目前已经与20家客户开展合作，其中包括先进的人工智能实验室。
XDOF和8VC均未回应置评请求，因此双方尚未就融资金额或时间表提供直接确认。
机器人数据成为瓶颈
该公司希望为人工智能实验室和机器人公司构建数据处理管线、数据采集工具及数据标注系统，因为这些机构可能难以在内部开发这类基础设施。整个流程包括由人员远程操作机器人，以及使用佩戴传感器的数据采集员记录折叠衣物、压平箱子等日常任务。
这一想法源于GELLO项目。这是一套低成本系统，可以让人类远程控制机械臂，以生成训练数据。该项目建立在Wu和Shentu关于机器人从大型数据集学习的研究基础上，而这些研究促成了一篇机器人领域具有影响力的论文。
实际情况发生了什么变化？
与大型语言模型在早期受益于海量互联网内容不同，实体机器人并没有同等规模的现成现实数据可用于训练。因此，XDOF专注于构建涵盖数据采集、远程操作和标注的数据供应链，而不是只开发单一的机器人模型。
公司计划在全球范围内招聘并培训数据采集团队，其中包括远程机器人操作员，以及佩戴身体传感器、从第一人称视角记录动作的操作员。此外，公司还与加州大学伯克利分校的人工智能实验室合作推出名为ABC的数据集，并称其为迄今收集的规模最大、质量最高的机器人训练数据集。
本轮融资的重要性仍取决于其能否实际完成，以及XDOF能否将不断增长的需求转化为可大规模使用的数据。融资金额和估值条款是理解交易规模的两个关键要素，但目前也尚未披露。