韩国最大制造商支持 Config，机器人数据的 TSMC

Source: TechCrunch

背景

亚洲向实体 AI 的推进得益于同样的制造实力，这也是该地区成为全球工业强国的原因。在韩国、日本、中国和台湾，制造业仍是经济增长的核心支柱。与更侧重服务业或软件的经济体不同，这些国家长期依赖大规模生产、以出口为导向的产业以及高度优化的供应链。这一结构性基础如今正塑造人工智能的采纳方式以及投资流向。

融资轮次

Config，一家总部位于首尔和圣何塞的初创公司，致力于为机器人基础模型 (RFMs)构建数据层，获得了韩国最大制造商的风险投资部门的支持。

• 领投机构： Samsung Venture Investment
• 轮次规模： 2700万美元种子轮（超额认购）
• 估值： 超过2亿美元
• 累计融资额： 3500万美元

其他战略投资者包括

• 现代汽车的 ZER01NE Ventures
• LG Tech Ventures
• SKT America（电信巨头的 VC 部门）
• 天使投资人 Pieter Abbeel（Covariant AI 联合创始人、加州大学伯克利分校教授）
• Mirae Asset Ventures、韩国开发银行、GS Futures、Kakao Ventures、Z Ventures

公司概览

公司于 2025 年 1 月由 CEO Seo Minjoon（前 Meta 研究员、Twelve Labs 首席科学家）以及三位在 Waymo、Google 和 Naver 有背景的联合创始人创立。Config 专注于提供机器人学习和运行所需的数据，而不是自行制造机器人。

TechCrunch 独家采访要点：

• 训练大型语言模型的主要成本在于算力，而原始文本数据相对充足。
• 教授机器人运动则需要实际收集的数据——包括机器人、设施和操作员——这使得机器人 AI 的成本高于仅软件的聊天机器人。
• 随着机器人能力提升，数据采集和标注成本可能会迅速上升。

商业模式与市场定位

Config 将自己定位为“机器人数据的 TSMC”，向机器人 AI 开发者提供高质量的训练数据，而不与他们竞争。其客户已包括大型制造商、系统集成商以及农业和国防领域的公司。

同领域竞争者

• Physical Intelligence
• Generalist AI
• Skild AI

数据采集与规模

图片来源：Kate Park

• 在首尔和河内设有运营，拥有近 300 名员工负责数据生产。
• 已累计 超过 100,000 小时的人体运动数据——是开源 AgiBot World 数据集（约 3,000 小时）规模的 30 倍以上。

方法

大多数机器人团队在原始人体运动数据上训练 AI 模型，然后再将其迁移到机器人上。Config 则 在训练前对数据进行转换，使其更适合机器人运动学和交互。Seo 将其比作语言翻译：“在一种数据上训练模型，却期望它在另一种环境中无缝工作，就像只用英文教材教韩语一样。”

“数据必须被转换，而不是模型。这项转换技术是 Config 的核心技术差异化点。” — Seo Minjoon

未来计划

本轮融资将用于三个重点：

1. 在越南和首尔扩大数据运营，目标是收集 一百万小时的数据。
2. 发展企业平台，争取在 2027 年底实现 1000 万美元 ARR。
3. 推出基于云的机器人即服务 (RaaS) 产品，使企业无需本地硬件即可运行 Config 的基础模型。