营收破亿，光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资，揭秘机器人「数据荒」背后的生意经
营收破亿，光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资，揭秘机器人「数据荒」背后的生意经具身智能赛道又迎来新的融资消息。
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7102 点击 2025-11-26 09:14
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具身智能赛道又迎来新的融资消息。
ZP独家获悉，聚焦大模型合成数据领域的 AI 创业公司“数创弧光（DataArc）”已于近期连续完成种子轮及种子+轮融资，累计融资额达数千万元人民币，投后估值数亿元。两轮融资分别由英诺天使基金与东方富海领投，君科丹木、数字未来、启迪之星等一线财务投资机构，以及深智城、头部云厂商等产业资本共同参与。
数据集蒸馏是一种用少量合成数据替代全量数据训练模型的技术，能让模型高效又节能。WMDD和GUARD两项研究分别解决了如何保留原始数据特性并提升模型对抗扰动能力的问题，使模型在少量数据上训练时既准确又可靠。
2025 年秋的具身智能赛道正被巨头动态点燃：特斯拉上海超级工厂宣布 Optimus 2.0 量产下线，同步开放开发者平台提供运动控制与环境感知 SDK，试图通过生态共建破解数据孤岛难题；英伟达则在 SIGGRAPH 大会抛出物理 AI 全栈方案，其 Omniverse 平台结合 Cosmos 世界模型可生成高质量合成数据，直指真机数据短缺痛点。
阿里巴巴与上海交通大学 EPIC Lab 联合提出 Socratic-Zero，一个完全无外部数据依赖的自主推理训练框架。该方法仅从 100 个种子问题出发，通过三个智能体的协同进化，自动生成高质量、难度自适应的课程，并持续提升模型推理能力。
“TreeSynth” 就这样起源于作者们最初的构想：“如何通过一句任务描述生成海量数据，完成模型训练？” 同时，大规模 scalibility 对合成数据的多样性提出了新的要求。
开源赛道也是热闹了起来。 就在深夜，字节跳动 Seed 团队正式发布并开源了 Seed-OSS 系列模型，包含三个版本： Seed-OSS-36B-Base（含合成数据） Seed-OSS-36B-Base（不含合成数据） Seed-OSS-36B-Instruct（指令微调版）
哦豁，OpenAI奥特曼又痛失一员大将。 Kevin Lu，领导4o-mini发布，并参与o1-mini、o3发布，主要研究强化学习、小模型和合成数据。
在万物互联的智能时代，具身智能和空间智能需要的不仅是视觉和语言，还需要突破传统感官限制的能力
基础模型严重依赖大规模、高质量人工标注数据来学习适应新任务、领域。为解决这一难题，来自北京大学、MIT等机构的研究者们提出了一种名为「合成数据强化学习」（Synthetic Data RL）的通用框架。该框架仅需用户提供一个简单的任务定义，即可全自动地生成高质量合成数据。