清华校友创立 Ropedia，获谷歌英伟达系投资，目标降低机器人数据采集成本50倍
面向机器人与空间智能的数据基础设施服务商 Ropedia 完成千万美金级种子轮融资，投资方包括多位来自谷歌、英伟达及亚马逊的北美天使投资人。公司由三位清华及南洋理工大学背景的联合创始人创立，推出头戴式便携采集系统 HOMIE，旨在通过算法反向定义硬件，解决物理世界数据采集成本高、链路长的问题。目前产品已量产并交付给北美十多家头部具身智能与空间智能公司。
事件概述
面向机器人与空间智能领域的数据基础设施服务商 Ropedia 已完成千万美金级种子轮融资。本轮融资由多位来自谷歌（Google）、英伟达（NVIDIA）、亚马逊（Amazon）的北美天使投资人联合亚洲头部美元基金共同投资，深渡资本担任长期独家财务顾问。融资金额将主要用于核心技术团队扩建、现有产品量产交付以及市场拓展。
核心团队与背景
- 成立时间与地点：2025年下半年于新加坡成立。
- 创始人团队：
- CEO 陈昭熹博士：清华大学本科，南洋理工大学博士，曾在 Meta 参与光学动捕数据体系搭建。
- CTO 洪方舟博士：清华大学本科，南洋理工大学博士，曾在 Meta 从事第一人称多模态智能研究。
- 首席科学家 刘子纬教授：南洋理工大学副教授，计算机视觉领域知名学者，谷歌学术引用超9万次。
- 科学委员会主席：吕健勤教授（南洋理工大学校长讲席教授、CVPR 2026程序大会主席）。
核心技术与产品
行业痛点
随着 AI 从数字世界走向物理世界，通用物理智能模型需要真实物理尺度、动态交互过程、人体与物体关系等高质量数据。传统数据采集面临两大难题：
- 采集成本高：依赖昂贵设备和复杂部署。
- 数据转化难：原始信号距离可用于训练的结构化数据存在长链路。
技术路径
Ropedia 选择“用算法能力反向定义采集能力，用模型能力反向降低硬件门槛”的路径。其核心壁垒在于背后的模型与数据管线能力，而非单纯依赖硬件迭代。
核心产品：HOMIE
- 形态：头戴式便携采集系统。
- 功能：以轻量化硬件为入口，采集第一视角下的人体运动、场景变化、物体交互等多模态信号。
- 技术优势：结合自研 4D 重建与对齐算法，恢复带有真实尺度信息的动态世界表示。相比传统视频数据，能更完整保留人与环境、人与物体的交互过程，更接近机器人学习和评测所需的输入形式。
- 现状：产品已实现量产，并开始批量交付。
商业化进展
- 市场策略：以北美为核心市场之一，利用新加坡作为全球化运营枢纽，在供应链组织、跨境协作及合规交付上具备优势。
- 客户覆盖：目前已服务北美十多家头部具身智能和空间智能公司。
- 商业模式：形成“采集设备 + 数据服务 + 标准化交付”的综合模式。
未来规划
- 短期：夯实数据生产与交付管线，进一步强化质量、成本与效率优势。
- 中期：瞄准 4D 物理数据相关标准的推动与定义。
- 长期：构建围绕物理智能的数据基础设施网络，服务更多机器人、空间智能与现实世界 AI 应用场景。