面向機器人與空間智能領域的數據基礎設施服務商Ropedia，近日宣布完成千萬美金級種子輪融資。本輪融資由谷歌、英偉達、亞馬遜等科技巨頭的北美天使投資人，聯合亞洲頭部美元基金共同參與，深渡資本擔任長期獨家財務顧問。資金將用于核心技術團隊擴張、產品量產交付及全球市場拓展。

Ropedia于2025年下半年在新加坡注冊成立，專注于為機器人、空間智能及物理交互領域提供新一代數據采集與解決方案。公司由三位聯合創(chuàng)始人領銜：CEO陳昭熹博士（清華大學本科、南洋理工大學博士，曾參與meta光學動捕系統開發(fā)）、CTO洪方舟博士（清華大學本科、南洋理工大學博士，meta第一人稱多模態(tài)智能研究經驗）及首席科學家劉子緯教授（南洋理工大學副教授，計算機視覺領域權威學者，谷歌學術引用超9萬次）。南洋理工大學校長講席教授、CVPR 2026程序大會主席呂健勤擔任科學委員會主席，為技術研發(fā)提供戰(zhàn)略指導。

陳昭熹指出，未來十年，智能將突破數字屏幕的局限，深度融入物理世界。然而，通用物理智能無法通過傳統互聯網數據訓練獲得，必須依賴三維空間中的真實交互體驗。這一洞察驅動Ropedia重新定義數據采集范式——通過低門檻硬件設備捕捉多模態(tài)信號，結合自研空間基礎模型，將原始數據轉化為可直接用于模型訓練的結構化產品。

隨著AI從數字世界向物理世界遷移，行業(yè)對數據的需求發(fā)生根本性轉變。機器人與空間智能模型需要包含真實物理尺度、動態(tài)交互過程、物體關系及場景語義的高質量數據。但傳統采集方式面臨兩大挑戰(zhàn)：一是依賴昂貴設備導致成本高企，二是原始信號到結構化數據的轉化鏈路冗長且低效。

針對這一痛點，Ropedia提出“算法定義采集、模型降低硬件門檻”的技術路徑。洪方舟強調，未來競爭的核心不在于原始素材數量，而在于能否以低成本、高效率將現實世界轉化為模型可學習的數據資產?；诖?，公司推出頭戴式便攜采集系統HOMIE，通過輕量化硬件捕捉第一視角下的人體運動、場景變化及物體交互信號，結合4D重建與對齊算法，生成帶有真實尺度信息的動態(tài)世界表示。這種數據形式完整保留了人與環(huán)境的交互過程，更貼近機器人訓練需求，目前已實現量產并批量交付。

洪方舟進一步解釋，硬件僅是數據入口，真正的技術壁壘在于模型與數據管線能力。強大的4D重建能力使公司能使用低成本、靈活部署的采集設備進入真實場景，而持續(xù)積累的任務數據又反哺模型精度提升，形成“設備-模型-數據”的閉環(huán)生態(tài)。這種模式使Ropedia更接近底層基礎設施提供商，而非單一設備供應商。

商業(yè)化方面，Ropedia將北美作為核心市場，依托當地密集的機器人公司與研究機構，快速響應其對高質量物理數據的需求。同時，公司以新加坡為全球化運營中心，在供應鏈管理、跨境協作及合規(guī)交付方面構建優(yōu)勢。目前，其客戶已覆蓋北美十多家頭部具身智能與空間智能企業(yè)，形成“采集設備+數據服務+標準化交付”的綜合業(yè)務模式。

據透露，Ropedia短期將聚焦數據生產與交付管線的優(yōu)化，強化質量、成本與效率優(yōu)勢；中期計劃推動4D物理數據標準的制定；長期目標則是構建覆蓋物理智能領域的數據基礎設施網絡，服務更廣泛的機器人、空間智能及現實世界AI應用場景。