在新加坡，一家專注于機器人與空間智能領域的數據基礎設施服務商Ropedia，近期宣布完成千萬美金級種子輪融資。本輪融資吸引了谷歌、英偉達、亞馬遜的北美天使投資人，以及亞洲頭部美元基金的聯合參與，深渡資本擔任長期獨家財務顧問。資金將用于核心技術團隊建設、產品量產交付及市場拓展。
Ropedia成立于2025年下半年，三位聯合創始人均擁有深厚的學術背景與行業經驗。CEO陳昭熹博士畢業于清華大學與南洋理工大學，曾在meta主導光學動捕數據體系搭建；CTO洪方舟博士同樣來自這兩所高校，專注于第一人稱多模態智能研究；首席科學家劉子緯教授是計算機視覺領域知名學者，谷歌學術引用超9萬次。南洋理工大學校長講席教授、CVPR 2026程序大會主席呂健勤擔任科學委員會主席，為團隊提供學術支持。
陳昭熹認為，未來十年，智能將突破屏幕限制，融入真實物理世界。通用物理智能無法從低維互聯網數據中獲取，而需通過三維世界的交互體驗習得。因此，Ropedia致力于構建物理世界數據基礎設施，通過低門檻采集設備獲取多模態信號，結合自研空間基礎模型，將原始數據轉化為可直接用于訓練與評測的數據產品。
隨著AI從數字世界向物理世界延伸，行業對數據的需求發生轉變。機器人與空間智能模型需要具備真實物理尺度、動態交互過程、人體與物體關系、場景結構和任務語義的高質量數據。然而，這類數據長期面臨兩大挑戰：采集成本高，依賴昂貴設備與復雜部署；原始信號到結構化數據的轉化鏈路長，效率低。
為突破這些瓶頸，Ropedia選擇“算法定義采集能力，模型降低硬件門檻”的技術路徑。洪方舟指出，未來競爭的關鍵在于以更低成本、更高效率將現實世界轉化為模型可學習的數據資產。基于此，公司推出頭戴式便攜采集系統HOMIE，通過輕量化硬件采集第一視角下的人體運動、場景變化、物體交互等多模態信號，結合自研4D重建與對齊算法，恢復帶有真實尺度信息的動態世界表示。這類數據更完整地保留了人與環境、物體的交互過程，更接近機器人學習與評測所需的輸入形式。目前，HOMIE已實現量產并批量交付。
洪方舟強調，硬件僅是入口，真正的壁壘在于模型與數據管線能力。更強的4D重建與結構化標注能力，使公司能使用成本更低、部署更靈活的設備進入真實場景；而持續積累的真實任務數據，則反哺模型精度與交付效率的提升。這種“設備+模型+數據管線”的組合，讓Ropedia更像一家底層基礎設施公司，而非單點設備供應商。
商業化方面，Ropedia自成立之初便將北美作為核心市場。北美聚集了大量前沿機器人公司與空間智能團隊，對高質量物理世界數據的需求更早且更明確。同時，公司以新加坡為全球化運營樞紐，在供應鏈組織、跨境協作、合規交付和國際研發合作上具備優勢。目前，Ropedia已服務北美十多家頭部具身智能和空間智能公司，形成“采集設備+數據服務+標準化交付”的綜合模式，覆蓋機器人、空間智能及相關研究團隊。
短期來看，Ropedia將聚焦數據生產與交付管線的優化，強化質量、成本與效率優勢；中期目標則是推動與定義4D物理數據相關標準；長期愿景是構建圍繞物理智能的數據基礎設施網絡，服務更多機器人、空間智能與現實世界AI應用場景。
