靠“摸”做出百億估值？Meta、比亞迪、京東入局這家具身智能公司

文 | 華商韜略 方樂迪

資本的嗅覺更誠實，在火熱的具身智能賽道，一家名為帕西尼（Pasini）的公司不靠機器人動作炫技和后空翻，卻靠干了件“苦差事”，并因此獲得了超過10億元人民幣的B輪融資，將自己的估值一舉推過了百億門檻。

這輪融資的背后，站著一排重量級玩家：黃浦江資本領投，Meta關聯方、比亞迪、京東等產業巨頭赫然在列。

這并非又一個被資本熱炒的概念。巨頭們用真金白銀投下的，是對一項“看不見的富礦”——真實世界里的多模態觸覺數據——的集體認可。他們買的，是帕西尼在數據閉環上的核心競爭力。

具身智能的未來市場廣闊，麥肯錫預測到2030年將超過萬億美元，橫跨制造業、物流和服務業。然而，整個行業都飽受“數據饑渴癥”的困擾。Gartner的數據顯示，高達80%的AI項目因為數據質量問題而延期。市場上不缺數據，但極度缺乏能讓機器人真正“上手”的高質量觸覺數據。

想象一下，讓你用手拿起一個紙杯、一塊海綿和一塊生鐵，你會毫不費力地用出三種完全不同的力道。這是人類的本能，是無數生活經驗沉淀下來的肌肉記憶。

但對于機器人來說，這個簡單的動作卻難如登天。它不知道該用多大的力，是會捏碎紙杯，還是抓不穩鐵塊。這背后微妙的力矩控制，必須依賴海量、高質量的數據來“喂養”和訓練。

帕西尼之所以能脫穎而出，正是因為它提供的不是普通的數據，而是一種“定義權”——定義機器人如何感知和與物理世界交互的標準。這套定義權，建立在三大堅實的支柱之上。

【支柱一：從“看見”到“摸到”，補上機器人缺失的感官】

長期以來，行業主流的AI模型嚴重依賴視覺數據，就像給機器人裝上了眼睛，卻忘記了給它一雙能感知的手。這導致機器人在物理交互上表現平平。例如，波士頓動力（Boston Dynamics）的Atlas機器人雖然在跑跳和平衡上技驚四座，但由于缺乏觸覺，它很難完成需要精細操作的任務。

帕西尼另辟蹊徑，通過自研的硬件，大規模采集視覺之外的觸覺等多模態數據，構建了名為OmniSharing DB的百億級實采數據庫。這是全球獨家的寶貴資源，它重新定義了“全模態數據”的標準：數據不僅要包含“看到”的信息，更要融入“物理接觸”的信息。

IDC估算，這種多維度的數據能將模型的泛化能力提升20%到30%。Figure AI在融資68億美元后，也重點強調了多模態訓練，并與寶馬合作進行汽車裝配，這恰好驗證了數據維度對于應用落地效率的關鍵作用。

帕西尼的探索，正在推動整個賽道從“視覺優先”向“全感官”的模式轉型，為制造業和服務業的自動化釋放出巨大的潛力。

【支柱二：告別手工作坊，用“超級工廠”工業化生產數據】

采集核心的觸覺數據，靠實驗室里幾臺機械臂敲敲打打的“手工作坊”模式是行不通的。為了解決這個問題，帕西尼投入重資，在天津建起了一座名為“Super EID”的超級數據采集工廠。

在這里，每天都有成千上萬次的抓取、裝配和接觸在真實物理世界中發生，機器與人協同工作，每年能產出近百億條高質量的實采數據。這種模式將數據收集從零散的項目制，升級為標準化的流水線生產，構筑了強大的規模壁壘。

相比之下，傳統的數據采集方式，規模、質量和一致性都難以保證。即便是OpenAI的機器人項目，也曾因數據體量的限制而導致迭代周期漫長。麥肯錫的分析指出，規模化的數據能夠將AI部署成本降低15%至40%。這與特斯拉（Tesla）的Dojo系統異曲同工——通過自采海量駕駛數據，特斯拉幾乎壟斷了自動駕駛市場，并獲得了顯著的市值回報。帕西尼的策略，正是在具身智能領域復制這一成功路徑。

【支柱三：源于真實，拒絕“活在模擬器里”的AI】

其他數據方式仍有一定局限性，譬如與現實世界之間存在著“鴻溝”。許多在模擬器里表現完美的模型，一旦進入真實環境就錯誤百出，Google的PaLM-E模型就曾面臨這樣的泛化難題。

帕西尼從一開始就堅持“以人為中心”的實采模式，所有數據都源于真實的交互任務。這確保了數據的“血統純正”，也讓數據與模型之間建立了清晰的因果關聯，極大地提升了模型的性能轉化效率。根據Forrester的報告，真實數據能將機器人的訓練周期縮短30%。亞馬遜的倉庫機器人就是最好的例子，在早期仿真方案失敗后，團隊果斷轉向實采數據，最終將分揀效率提升了50%。

如今，帕西尼的數據優勢正在幫助比亞迪等合作伙伴解決產線裝配中的實際痛點，推動著物流與制造領域價值鏈的深刻重構。

手握“數據定義權”，帕西尼的硬件、數據與模型的協同，不僅讓其自研的OmniVTLA大模型在精細操控能力上持續領先，更將“數據定義權”升級為了“技術定義權”——帕西尼賣的不僅是數據，更是整個行業的標準。

在商業上，與Meta、京東等巨頭的合作，讓帕西尼的數據價值在汽車和物流等關鍵場景中得到驗證，進一步鞏固了其領導地位。這輪新的融資將用于擴建數據工廠和加速模型迭代，讓已經轉起的飛輪更加勢不可擋。

帕西尼的故事預示著，具身智能已經進入了“數據資產 + 閉環效率”的全新時代。誰能掌握最深厚、最真實的數據，誰就能定義行業的未來。帕西尼不僅為自己打開了通往更高估值的大門，也為所有硬科技企業提供了一個構建深層護城河的全新范式。

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