面向机器人与空间智能领域的数据基础设施服务商Ropedia，近日宣布完成千万美金级种子轮融资。本轮融资由谷歌、英伟达、亚马逊等科技巨头的北美天使投资人，联合亚洲头部美元基金共同参与，深渡资本担任长期独家财务顾问。资金将用于核心技术团队扩张、产品量产交付及全球市场拓展。
Ropedia于2025年下半年在新加坡注册成立，专注于为机器人、空间智能及物理交互领域提供新一代数据采集与解决方案。公司由三位联合创始人领衔：CEO陈昭熹博士（清华大学本科、南洋理工大学博士，曾参与meta光学动捕系统开发）、CTO洪方舟博士（清华大学本科、南洋理工大学博士，meta第一人称多模态智能研究经验）及首席科学家刘子纬教授（南洋理工大学副教授，计算机视觉领域权威学者，谷歌学术引用超9万次）。南洋理工大学校长讲席教授、CVPR 2026程序大会主席吕健勤担任科学委员会主席，为技术研发提供战略指导。
陈昭熹指出，未来十年，智能将突破数字屏幕的局限，深度融入物理世界。然而，通用物理智能无法通过传统互联网数据训练获得，必须依赖三维空间中的真实交互体验。这一洞察驱动Ropedia重新定义数据采集范式——通过低门槛硬件设备捕捉多模态信号，结合自研空间基础模型，将原始数据转化为可直接用于模型训练的结构化产品。
随着AI从数字世界向物理世界迁移，行业对数据的需求发生根本性转变。机器人与空间智能模型需要包含真实物理尺度、动态交互过程、物体关系及场景语义的高质量数据。但传统采集方式面临两大挑战：一是依赖昂贵设备导致成本高企，二是原始信号到结构化数据的转化链路冗长且低效。
针对这一痛点，Ropedia提出“算法定义采集、模型降低硬件门槛”的技术路径。洪方舟强调，未来竞争的核心不在于原始素材数量，而在于能否以低成本、高效率将现实世界转化为模型可学习的数据资产。基于此，公司推出头戴式便携采集系统HOMIE，通过轻量化硬件捕捉第一视角下的人体运动、场景变化及物体交互信号，结合4D重建与对齐算法，生成带有真实尺度信息的动态世界表示。这种数据形式完整保留了人与环境的交互过程，更贴近机器人训练需求，目前已实现量产并批量交付。
洪方舟进一步解释，硬件仅是数据入口，真正的技术壁垒在于模型与数据管线能力。强大的4D重建能力使公司能使用低成本、灵活部署的采集设备进入真实场景，而持续积累的任务数据又反哺模型精度提升，形成“设备-模型-数据”的闭环生态。这种模式使Ropedia更接近底层基础设施提供商，而非单一设备供应商。
商业化方面，Ropedia将北美作为核心市场，依托当地密集的机器人公司与研究机构，快速响应其对高质量物理数据的需求。同时，公司以新加坡为全球化运营中心，在供应链管理、跨境协作及合规交付方面构建优势。目前，其客户已覆盖北美十多家头部具身智能与空间智能企业，形成“采集设备+数据服务+标准化交付”的综合业务模式。
据透露，Ropedia短期将聚焦数据生产与交付管线的优化，强化质量、成本与效率优势；中期计划推动4D物理数据标准的制定；长期目标则是构建覆盖物理智能领域的数据基础设施网络，服务更广泛的机器人、空间智能及现实世界AI应用场景。
