当前，全球人工智能产业正迎来关键范式迭代，行业竞争从模型算法比拼，加速转向真实世界训练能力与物理落地体系的较量。真实物理场景的交互数据和全自动化训练体系，已成为突破 AI 落地瓶颈的核心基础设施。
当前，全球人工智能产业正迎来关键范式迭代，行业竞争从模型算法比拼，加速转向真实世界训练能力与物理落地体系的较量。真实物理场景的交互数据和全自动化训练体系，已成为突破 AI 落地瓶颈的核心基础设施。
近日，专注 Physical AI 基础设施建设的宁波博登智能科技有限公司，正式完成数亿元 A+轮和 A++轮系列融资，本轮由鼎晖百孚、清新资本、鲁信创投、深产投等多家知名机构联合参投。在当前资本市场趋于理性的背景下，多家头部机构持续加码，既体现了对博登智能技术能力和产业价值的认可，更反映出市场对于「真实世界 AI 基础设施」这一新兴赛道长期发展潜力的看好。
（图源/企业）
博登智能创始人兼 CEO 赵捷表示，「AI 上半场的竞争属于模型和算法。AI 下半场的竞争将属于真实世界。未来决定 AI 能力上限的，不仅取决于模型架构本身，更依托于真实场景训练、物理化验证与持续性迭代学习的完整体系」。
聚焦「真实」，构建三层能力生态体系
区别于传统数据服务企业，博登智能聚焦 Physical AI 时代底层核心逻辑，主打真实世界 AI 训练基础设施建设，构建起了「真实世界场景网络、全自动化数据引擎、现实世界验证体系」的三层能力生态体系。
第一层：真实世界场景网络。目前，博登智能已在宁波、马鞍山、湖州建设三大具身智能实景训练基地，总占地面积超 3 万平方米，覆盖上百类生活化、工业化真实场景。基地部署近 500 台多型号实体机器人及数千套自研采集设备，可实现年产 50 万小时真机训练数据、百万小时级 Ego 场景数据的稳定产能，持续积累复杂长尾场景、物理交互及多任务协同核心数据。这些真实场景网络正在成为 Physical AI 时代的重要训练底座。
第二层：全自动化数据引擎。面对 Physical AI 时代海量、多模态、长时序的数据需求，传统人工驱动的数据生产模式已经难以满足行业发展。为此，博登智能持续研发 BRIC Robo、BASE Omni 和 Blink 等核心平台，支持遥操作、Ego、UMI、动捕、多机器人协同等多种采集模式，实现动作轨迹、物理属性、场景行为及 2D/3D/4D 多模态数据的统一管理与自动化处理，将数据标注效率最高提升 700%、质检效率提升 300%、综合交付准确率超 99%。
第三层：现实世界验证体系。随着 Physical AI 产业发展，行业正在从「训练模型」逐步走向「验证模型」。博登智能围绕真实世界行为验证、时序一致性验证、物理规则验证以及长尾场景验证，持续构建现实世界验证能力体系。博登智能认为，未来 AI 产业的重要竞争力，不仅来自训练能力，更来自现实世界中的可靠性、稳定性与可部署性。
服务「生态」，成为数据共建核心力量
依托「Train at Scale, Validate in Reality」核心战略，博登智能深耕具身智能、大模型、自动驾驶三大核心领域，搭建统一的真实世界 AI 训练基础设施矩阵，并深度参与多个重要项目的数据训练与验证体系建设，成为 AI 数据基础设施建设的重要引领者。
在具身智能领域，博登智能已与国内外多家头部企业及科研机构建立数据量产合作；在大模型领域，依托真实世界数据治理、跨模态对齐与场景增强能力，赋能模型提升现实场景理解力与泛化稳定性，目前已与多家大模型企业达成深度合作；在自动驾驶领域，凭借高效 AI 标注，累计处理数亿帧高质量道路实景数据，成为主流车企与高阶自动驾驶科创企业的合作伙伴。
赵捷坦言，「过去十年，人工智能最大的挑战是让机器理解数字世界。未来十年，人工智能最大的挑战将是让机器理解并执行现实世界任务。我们希望构建连接真实世界与智能系统之间的基础设施网络，邀请更多产业伙伴共同打造 Physical AI 时代可信、开放、可持续的 Reality Infrastructure」。
布局「全球」，加速数据实景基建布局
博登智能目前已逐步建立覆盖中国、北美、欧洲及中东市场的全球化布局，并持续完善跨区域数据采集、合规管理及训练体系建设能力。同时，博登智能积极参与行业标准、训练体系及数据规范建设，加速推动真实世界 AI 基础设施在全球范围落地布局和规模化应用。「下一代人工智能的竞争，最终将建立在真实世界训练基础设施之上」，赵捷坚信。
据悉，本轮融资完成后，博登智能将重点完善升级「三层能力生态体系」，持续扩展真实世界场景网络、持续升级自动化数据引擎、持续建设现实世界验证体系。业内人士表示，随着 AI 产业加速向物理世界渗透，实景训练基建的价值将持续凸显，有望成为驱动下一代人工智能产业化落地的核心底座。
（来源：互联网）
