枢途科技获数千万元融资，布局视频具身数据，加速智能商业化

作者｜黄楠

编辑｜袁斯来

近日，枢途科技（深圳）有限公司（以下简称“枢途科技”）完成了数千万元天使轮融资，由东方富海及兼固资本联合领投。本轮融资将重点投入视频具身数据采集管线的持续训练与迭代，以加速其为多家头部具身智能企业提供的服务。

「枢途科技」是硬氪长期关注的企业。自2024年成立以来，公司专注于多模态具身智能数据采集及模型技术的研发与应用，通过融合视觉、语言与环境交互系统，构建了能够适应开放场景的通用具身数据平台，致力于推动具身智能技术在物流、制造与服务等领域的规模化落地。

当前，随着具身智能的发展进入应用阶段，训练数据的规模、质量与多样性已成为制约模型性能提升的核心瓶颈。尽管端到端模仿学习在结构化场景中表现出较强的任务拟合能力，但其依赖大量高质量演示数据，且存在因果混淆与泛化脆弱等问题，难以适应动态开放环境。另一方面，基于遥操控的数据采集方式虽能获取人类直接操作信号，但受限于硬件成本高、操作效率低、场景覆盖窄等现实约束，成本高昂，难以实现规模化数据生产。

利用互联网视频训练人形机器人动作（图源/企业）

在此背景下，枢途科技针对这一痛点，自主研发了SynaData数据管线解决方案，实现了视频提取多模态具身数据并服务于第三方具身模型。这一方案通过互联网视频的低廉获取和生产成本，以及视频中包含的来自真实物理世界的高质量、高维度信息，为具身智能的大规模训练提供了可持续的高质量数据来源。

SynaData数据管线解决方案（图源/企业）

通过从互联网采集海量RGB视频，并基于视频数据升维、跨域retargeting等技术突破，枢途的SynaData数据管线解决方案将视频转化为多模态、高精度的具身训练数据。例如，在“拿取外卖袋”任务中，SynaData系统能够从日常视频中批量提取手部运动轨迹、物体移动路径等多模态数据，并将其直接用于机器人抓取模型的训练。测试结果显示，基于该数据集训练的模型对外卖袋的抓取成功率提升至88%。

展示提包的互联网视频转化为训练机器人拎包的数据（图源/企业）

目前，SynaData系统已完成全管线技术验证，累计处理数千小时覆盖室内外多种环境的视频内容，产出涵盖多种任务类型的标准化数据集。部分数据已在主流开源视觉语言动作模型中应用。未来，「枢途科技」将继续围绕精度提升、泛化扩展、生态共建三大方向推进系统升级。

SynaData具身数据提取（图源/企业）

在生态构建层面，「枢途科技」预计于2025年第四季度推出业界首个基于真实场景视频的开源具身数据集。该数据集旨在打通数据生产-仿真训练-系统部署的全链路，与头部仿真环境伙伴共同构建下一代具身智能数据基础设施。

「枢途科技」CTO林啸表示，数据决定上限，模型逼近上限。SynaData将解锁互联网上海量视频的“数据富矿”，帮助具身机器人从“手把手教学”走向“观看教学”，高效获取物理世界的交互数据，突破能力上限，为机器人进入千行百业提供核心数据支撑。