面向机器人与空间智能领域的数据基础设施服务商Ropedia宣布完成千万美金级种子轮融资。本轮融资由谷歌、英伟达、亚马逊等科技企业的北美天使投资人及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，专注于构建物理世界数据基础设施。其核心团队由三位技术背景深厚的联合创始人组成：CEO陈昭熹博士拥有清华大学本科及南洋理工大学博士学位，曾主导meta光学动捕数据体系建设；CTO洪方舟博士同样毕业于清华与南洋理工，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作为南洋理工大学副教授，在计算机视觉领域拥有超9万次谷歌学术引用。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。
据陈昭熹介绍，随着AI从数字世界向物理世界渗透，行业对数据的需求正发生根本性转变。传统以视频和图文为主的数据形式已无法满足需求，机器人与空间智能模型需要具备真实物理尺度、动态交互过程、物体关系及场景结构的高质量数据。然而，这类数据采集面临两大挑战：一是依赖昂贵设备导致成本高昂，二是原始信号到结构化数据的转化链路复杂。
针对这一痛点，Ropedia提出"算法定义采集能力"的技术路径。其推出的头戴式便携采集系统HOMIE，通过轻量化硬件采集第一视角下的人体运动、场景变化及物体交互等多模态信号，结合自研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。相较于传统视频数据，这种数据能更完整保留人与环境的交互过程，更接近机器人训练所需的输入形式。目前该产品已实现量产并开始批量交付。
洪方舟强调，硬件仅是数据采集的入口，真正的技术壁垒在于模型与数据管线能力。通过提升4D重建精度和结构化标注效率，公司能够使用成本更低、部署更灵活的设备进入真实场景；而持续积累的真实任务数据，又会反哺模型优化，形成"设备-模型-数据"的良性循环。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。
在商业化布局上，Ropedia将北美作为核心市场。该地区聚集了大量机器人公司与空间智能研究团队，对高质量物理数据的需求更为迫切。依托新加坡的全球化运营枢纽地位，公司在供应链组织、跨境协作及合规交付方面具备优势。目前，其客户已覆盖北美十多家头部具身智能企业，形成"采集设备+数据服务+标准化交付"的综合业务模式。
短期来看，Ropedia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，服务更多机器人、空间智能及现实世界AI应用场景。
