北京
來源：獵云網
近日，蘇州核數聚信息科技有限公司完成數千萬元A輪融資。本次融資由善達投資領投，吳中金控、融玥投資等機構聯合跟投。本輪融資將重點用于核心產品與平臺能力升級，持續推進具身智能“采集-處理-訓練-評估”一體化平臺建設，加速構建面向下一代機器人產業的數據基礎設施。
核數聚長期深耕AI數據服務領域，具備多模態數據采集、AI預處理、模型訓練適配與自動化數據工程能力，為AI企業、科研機構及垂直行業客戶提供高質量數據解決方案。目前，公司已取得高新技術企業、CMMI3級認證、甲乙級測繪資質，以及ISO27001、ISO9001、ISO27701等多項體系認證，持續以技術創新推動人工智能產業高質量發展。
聚焦具身智能，重構下一代AI數據基礎設施
當前，人形機器人、工業機器人等具身智能產品進入加速迭代階段，行業競爭正從“模型能力”逐步轉向“數據能力”。然而，相較于互聯網時代已高度成熟的數據體系，具身智能仍處于典型的數據基礎設施早期：真實物理交互數據極度稀缺，采集成本高昂，且行業內遙操作、UMI、Ego、仿真合成等不同技術路線并未形成統一標準，數據格式、質量體系與訓練效果之間仍缺乏有效對齊。
本質上，具身智能當前最大的瓶頸，并非模型本身，而是“數據生產與模型訓練體系尚未收斂”。
針對這一行業痛點，核數聚提前布局具身智能數據賽道，打造面向具身智能的數據基礎設施平臺，打通真實采集、仿真生成、數據處理、模型適配與訓練評估全流程。平臺兼容遙操作、UMI、Ego、仿真合成等多種主流數據采集方式，并通過統一的數據標準與訓練評估體系，實現不同來源、不同模態數據的對齊與融合。
與此同時，核數聚正在構建統一的數據評估框架，持續驗證不同類型數據對機器人感知、決策與運動控制模型的訓練影響，推動行業從“經驗驅動的數據采集”，走向“模型反饋驅動的數據生產”。未來，隨著具身智能進入規模化落地階段，數據不再只是訓練原料，而將成為決定模型迭代效率與機器人泛化能力的核心基礎設施。
虛實協同，打造具身智能訓練基礎設施
區別于傳統單視覺AI系統，具身智能對真實物理世界中的多模態交互能力提出了更高要求。機器人不僅需要“看見”，更需要理解空間、感知力反饋、完成動作控制，并在復雜環境中持續學習與泛化。
圍繞這一趨勢，核數聚構建“真實場景采集+仿真場景生成”雙路徑數據體系，深度融合遙操作、UMI、Ego、仿真合成等主流采集技術，形成覆蓋采集、生成、處理與訓練適配的完整數據生產鏈路。
在真實場景側，公司基于標準化硬件平臺與高精度傳感器陣列，實現視覺、力覺、觸覺、語音等多模態數據同步采集；
在仿真側，通過構建可復現的物理交互環境，生成海量高質量訓練數據，并結合真實世界反饋持續優化模型表現。
相比傳統人工密集型數據生產模式，核數聚更強調自動化、平臺化與系統化能力，通過AI預處理、自動化數據流轉與訓練反饋機制，大幅提升數據生產效率與模型迭代效率，幫助客戶縮短訓練周期、降低研發成本。
目前，核數聚已在蘇州、青島、蕪湖、慈溪等地建設專業化具身智能訓練場，形成覆蓋多場景、多任務的數據采集與訓練能力，已吸引宇樹、傅立葉、樂聚、智元、鹿明科技等具身頭部企業入駐合作。目前公司已積累數億元在手訂單，客戶需求持續快速增長。
高質量數據集，加速具身智能規模化落地
依托多地專業具身智能訓練場與多模態數據處理平臺，核數聚已建設覆蓋機器人巡檢、工業質檢、鋼鐵、電氣等多個場景的高質量數據集，可支持客戶快速調用與定制開發。
其中，核數聚“四足具身智能機器人巡檢數據集”成功入選2026年江蘇省數據知識產權登記運用典型案例，為行業數據知識產權規范化應用樹立標桿。相關數據集已廣泛應用于機器人感知、決策與運動控制模型訓練，可顯著提升設備環境識別、自主作業與復雜場景泛化能力，幫助客戶縮短研發周期，加速產品商業化落地。
資本加碼，加速平臺化研發
此次A輪融資的順利完成，不僅體現了資本市場對核數聚技術路線與產業價值的認可，也標志著公司正式進入平臺化能力快速擴張階段。
未來，核數聚將持續加大在自動化數據平臺、具身智能訓練基礎設施、多模態數據引擎及模型評估體系等方向的研發投入，進一步提升數據生產效率與模型迭代能力。公司將持續圍繞“數據驅動智能”的核心理念，推動具身智能行業從“數據獲取”邁向“數據基礎設施”時代，加速機器人技術在工業、服務與復雜真實場景中的規模化落地。
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