宇树机器人，替上海“数采”初创拿下2亿订单

当市场的聚光灯还打在会翻跟头、能跳舞的机器人本体上时，具身智能产业链最隐秘的 “数据生意” 正在暗流涌动。

在上海杨浦的复兴岛上，一家由前苹果架构师创立的公司，正悄悄卡住这条赛道的咽喉。

这家公司就是 “数据卖铲人” 刻行时空，已于 11 月 9 日宣布完成近亿元 Pre-A 轮融资，本轮融资由咏归基金领投，天机 TIANJI、常州智融等跟投，出资方覆盖国资背景科创投资机构、头部具身智能企业与产业资本。

在具身智能产业链中，如果说大模型是大脑，关节电机是肌肉，那么真机数据就是机器人的 “肌肉记忆”。过去，由于成本高企与场景稀缺，真机数据一直是制约机器人走向泛化的最大短板。

这也正是刻行时空在此刻拿到融资的产业逻辑。在具身智能跨入 “数据为王” 的时代，谁能率先把昂贵的实验室采集变成可确权、可交易、可跨境流通的数据资产，谁就扼住了产业爆发前夜的咽喉。

据了解，目前刻行时空已经手握一笔超过 2 亿元、总时长约 30 万小时的海外真机数据订单，买方是美国人工智能基础设施领域的头部厂商。

苹果数据老兵，上海蛰伏

黄阳明的履历，放在具身智能这批创业者里算异类。不是机器人科班出身，没有高校研究背景，但几乎踩中了中国数据基础设施演进的每个节点。

最早在银行做交易数据整合，那是谷歌刚发 MapReduce 论文没多久的年代，他是国内第一批用 Hadoop 的人，也是社区的早期贡献者。2015 年进苹果，先接手 Apple Watch 的健康大数据架构 —— 心率、呼吸、运动中陀螺仪的晃动，数据第一次从结构化表格变成连续的多模态信号；后来被调入自动驾驶部门，负责基础设施架构。

“数据其实代表了人对于这个世界的认知。” 他把数据分成三级台阶：结构化数据之后是非结构化数据，更难的一层，是连文字都无法描述的多模态数据。手表的生理信号、自动驾驶的路面、机器人的操作，都在第三级。每一轮 AI 革命，都是朝着更难抽象的数据迈了一步。

回国后，他先后在嬴彻科技管 Infra、在高仙机器人做高级总监，在嬴彻从零搭了一整套数据闭环。在他看来，自动驾驶只是时空数据的一个特例，后面还有更大的市场。2022 年 5 月，他带着同事好友在上海杨浦创办了刻行时空。联合创始人、CTO 郑宇靖是普渡大学计算机硕士，在高仙、嬴彻、通用电气都待过。核心团队大多出自苹果、嬴彻、高仙的数据一线。

翻一下融资史，这家公司四年多只公开披露了两轮：2022 年 8 月线性资本的千万级天使轮，加上这一轮。

以黄阳明海外大厂、自动驾驶老炮、数据赛道老兵的背景，完全符合今年资本追逐的画像，但每一轮规模都不大，频次也低，机构以产业方为主。他自己给的解释有两个：一是 “投资永远不只是拿钱的问题”；二是他屏蔽掉了外界噪音，坚信什么轮次该干什么事，不急着光顾着拿钱。

带团队也是同一个路数。他信奉硅谷那句老话：业务每半年翻倍的前提下，人员增长不超过 1.5 倍。据招聘平台信息，公司到现在也就 20 人上下。

卖宇树真机数据，卡位训练刚需

真正让这轮融资落地的，是两个月前的事。

今年 7 月，湾谷具身智能创新示范场启用，杨浦创业中心打造，刻行时空、上海技术交易所和宇树科技联合承建。宇树的机器人被部署到复兴岛，1.3 平方公里的地方有工厂、商铺、户外，机器人从标准化训练场走进半开放环境里干活。

刻行还参与运营惠阳的异构具身智能训练场，那个项目总投资 1.59 亿元，规划六大类 35 个场景，官方口径是年均产出 500 万条高质量标注数据集。

9 月底，临港备案通过，刻行成了上海首家、全国首批具备具身数据跨境销售能力的数据公司。10 月初，订单交付启动。首批以多本体为主的逾千小时数据已完成验收，其中以宇树为本体的真机数据覆盖全身运控和长时序连续复杂操作，通过率接近 100%。

数据怎么采？刻行的做法是从终局反推，把预部署现场变成强化学习环境。200 多个场景、600 种任务，通过组合道具、起始位置、任务顺序、光线和意外事件，产出兼具多样性和可靠示范的数据。“像在海洋里采样 —— 在不同的区域布点，追求水质的多样性。”

硬件本身也直接影响数据质量。夹爪、灵巧手、摄像头视野、触觉传感器不一样，采出来的数据价值就不一样，有时候刻行还得为客户改造本体。

有一次客户直接把机器送过来驻场，看刻行怎么落地，后来的亿元级大单就是这么来的。机器形态契合需求，存量素材库里有 1000 多个不同任务可以调配，几轮交付下来，数据质量可用率接近满分。用他的话说，“交 5000 小时可能只有几小时需要调出来，而且那几小时还是硬件翘针造成的。”

具体到生产，刻行把数据需求分为预训练、中训练和后训练三层：预训练不限机型、复用性最高；中训练强调多样性；后训练面向具体场景、往往难以直接复用。

商业模式目前有三种：货架式交付，客户要什么从仓库里挑；定制化生产，客户提需求，刻行采完产，顺便沉淀自己的数据；再就是直接卖数据处理能力，按方案收费。加上中东等地的整体运营输出，刻行正从 “卖厨具的” 往 “做菜的” 走，重资产环节尽量往外剥。

死磕 “真机”，交付是唯一护城河

具身数据这条赛道，路线之争一直没停。路线选择上，刻行押的是最重的那条。

仿真合成成本低廉、可以无限生成，但有 Sim2Real 的鸿沟；互联网视频规模庞大，但缺动作和力度的第一手信号；真机采集是最重、最慢、也最贵的一条路，刻行选的就是它。

“力觉、触觉、摩擦、重心、失败经验，这些物理世界的真实，第一人称视频和互联网视频数据永远无法完全替代。” 黄阳明在新眸的对话里这么说，“就好像肉体能力跟不上，即便看了再多的视频，一个人也不可能做出梅西、乔丹的动作。”

真机数据贵有贵的道理，但要变成一门生意，还得先解决一个问题：数据怎么卖？刻行的答案跟上海技术交易所绑定在一起。

已交付的数据经上技所完成数据知识产权登记、资产确权及确价，在临港新片区走完合规跨境，形成 “采集 — 确权 — 登记 — 交易 — 出境” 的全流程闭环。按官方说法，这是全球首笔贯穿数据知识产权登记、资产确权、数据合规出境全链路的数据订单。

“学术界容易陷入对极致规模的追求，但工业界要的是有效、可复用、可交付。” 黄阳明说。

领投方咏归基金的投资逻辑也是基于此，刻行把数据做成了可确权、可交付、可结算的资产，不是停在工具层面；业内较早跑通了上亿元真机数据订单、数据资产确权与合规交付这三件事。

不做全栈，爆发前夜冷思考

黄阳明多次提到一个参照系：宇树的王兴兴。

“他的战略选择非常克制、非常专注，而且他的路线和国内有一些厂商的选择完全是相反的。” 他接受投中网、新眸采访时都有提及，宇树产业未成时先服务科研机构，“科研落地就是未来机器人的方向”；等大家一窝蜂把机器人往大工厂里送时，宇树又愿意让利做平台，把最后一公里留给生态。“我看到行业里有一家这么有远见的公司在做这样的选择，对我的触动比以前任何时刻都更深刻。”

融完这轮钱，公司也没有扩团队做全栈的意思，还是围着数据生产和交付转。

黄阳明押注的下一步，是部署态数据的被动回流，机器人进了真实场景之后，把长尾工况变成高价值样本。他在 2026 世界物理 AI 大会的演讲里把这条路径概括为 “从真实世界到智能进化”。

“中国擅长 1 到 100，美国擅长 0 到 1，刻行时空要做的就是‘把 0 到 1 的 1 搬回来，点燃 1 到 100’。” 黄阳明说。

当然，经不起推敲的地方也有。首批完成验收的是逾千小时，离 30 万小时还有巨大缺口，后面的交付节奏才是检验成色的标尺。本体厂商既是客户又可能是股东，行业眼下正因 “国资采购本体、企业回购数据” 的内循环饱受质疑，这种绑定是生态协同还是变相关联交易，得看复购数据。

价格也在往下走，有采集商对 21 世纪经济报价，去年每小时卖 200 多元的数据，今年只值 100 多元；北美交付价虽高，前提是扣掉同样不低的合规成本后毛利率还站得住。

好在资本对这条赛道的兴趣还在升温。据 IT 桔子统计，2026 年上半年具身数据赛道融资已超 170 亿元；信通院数据显示，国内建成投用的具身智能训练场已超 70 家。热闹归热闹，真正跑通订单、确权与合规交付全链路的，眼下只有这一家。