随着人工智能从数字世界加速迈向物理世界，高质量数据及相关基础设施正成为推动技术演进和产业发展的关键要素。行业普遍认为，无论大语言模型、世界模型还是具身智能系统，其能力提升都建立在高质量数据的持续积累、治理和迭代之上。在物理AI领域，真实世界数据的采集、处理、验证和训练，已成为决定模型能力边界的重要基础。
正是在这条赛道上，文远知行子公司景烁科技获得了市场关注。文远知行10月29日披露的首次融资进展显示，景烁科技已获嘉御资本、香港科技园创投基金、天狼星资本等资方数千万美元的Pre-A轮共同投资，目前本轮融资仍在推进中。 [延伸]
景烁科技联合创始人&CEO霍达（左）与景烁科技联合创始人&总裁韩明（右）
景烁的底气来自文远知行近十年的物理AI商业化落地经验。作为文远知行子公司业务之一，景烁科技持续强化世界模型、数据平台及技能资产引擎能力，构建覆盖数据生产、数据治理、模型训练及能力沉淀的完整基础设施体系，为下一代物理AI系统提供底层支撑。
这些能力已被组织成可对外交付的产品体系：以数据—模型一体化平台WorldEngine和自研世界模型GENESIS-Robotics为核心，形成自研人类第一视角高精度数据采集设备EGOK、规模化数采、高质量数据集与定制数据服务的完整链路。其中自研硬件尤为关键——它决定了数据的精度、成本与可复制性，让人类操作经验能被稳定转译成机器人可学习的数据。
商业结果随之而来。景烁科技已与全球数十家世界顶尖大模型公司和具身智能企业建立合作，拥有100+客户与生态合作伙伴，在手订单金额数十亿元，年收入增长超100%，展现出强劲的商业化能力与增长潜力。
团队的同源性，是这条路径最好的注脚：景烁科技核心团队来自文远知行的物理AI研发体系，CEO霍达是文远知行001号员工。本轮融资资金到位后，景烁将进一步扩充核心研发团队，深化数据平台、世界模型与技能资产引擎的协同能力。对文远知行而言，这意味着近十年的物理AI投入，正在以独立业务的形式形成更广泛的商业化价值。
转自砍柴网 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1880355028084397644&wfr=spider&for=pc
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