刻行时空完成新一轮近亿元融资，向机器人部署态数据公司全面迈进

上海刻行时空科技有限公司（下称“刻行”）是一家专注于为时空智能领域的企业提供数据基础设施的先锋企业，致力于为时空智能领域的客户提供全面的运维、算法开发和研发支持的数据基础设施产品和解决方案。投资界11月9日消息，刻行完成新一轮近亿元融资。本轮投资由咏归基金领投，天机TIANJI、常州智融等跟投。投资方涵盖了国资背景科创投资机构、头部具身智能企业、产业资本。本轮资金将重点投入：为机器人提供多样性数据与能力评测的预部署环境；高精度姿态追踪与多维度标注的数据理解专用模型；加速机器人落地的“采集-训练-仿真-推理”数据基建。

刻行是首家同时实现上亿元真机数据订单、数据资产确权、合规交付的物理AI数据科学公司。

团队成员来自苹果、谷歌、阿里巴巴、赢彻科技等，拥有美国常青藤、国内985名校的计算机科学背景，多年来专注于自动驾驶/机器人领域的数据治理研究与工程。

刻行从终局反推，构建多种真实环境与复杂事件，投入全身运动控制本体与高灵活度末端执行器，把预部署现场变为强化学习环境，并创造兼具多样性与可靠示范的机器人数据。在超过200个场景、600种任务的各类型预部署现场中，刻行将道具、机器人起始位置、任务顺序、光线条件、意外事件等多种因素无限组合，创造具备完整上下文关系的全身协同、多段衔接的机器人数据。

刻行基于更复杂的Task与Episodic来创造多样性数据，传统的图像标签不足以向物理AI提供有效的学习信号。

刻行致力于为客户满足高精度姿态追踪与多维标注的数据后处理服务，不仅可以带来更好的训练效果，还可以为客户减少内部标注不够准确的额外成本浪费。

对于这类视频数据标注，语义与物体标注只是最基本的要求，通常还包括空间关系、本体感受、上下文等诸多要素。自动化标注可以凭借远超人工标注的精细度与准确度实现边际成本下降。自动化标注背后的数据处理模型，还可以反向优化前序数据管线。除了丢帧、时钟、关节限位等基本质检，更大的价值增量在于依据缺口数据按需定制，并且生产过程中给予关键引导。

刻行的商业模式，来自一套强化数据回流与飞轮的基础设施，它可以在预部署环境中持续创造高价值数据，并出售给物理AI公司。