博登智能获数亿融资，加速Physical AI基础设施构建

过去十年，AI产业的核心战场始终围绕算力堆砌、模型架构与算法优化展开。但一个根本性转折正在发生：随着大模型能力趋于同质化，全球人工智能行业正进入范式迭代期。业界逐步形成的共识是——决定AI能力上限的关键变量，正从参数规模转向真实世界的训练与验证能力。

近日，专注Physical AI基础设施建设的宁波博登智能科技有限公司（简称"博登智能"），完成数亿元A+轮及A++轮系列融资，投资方涵盖鼎晖百孚、清新资本、鲁信创投、深产投等多家头部机构。在资本市场趋于理性的当下，多家知名机构持续加码，既是对博登智能技术落地能力与产业价值的肯定，也折射出市场对"真实世界AI基础设施"赛道的长期信心。

博登智能创始人兼CEO赵捷的判断直截了当："AI上半场的竞争属于模型和算法，AI下半场的竞争属于真实世界。未来决定AI能力上限的，不止是模型架构本身，更在于真实场景的训练、物理化验证以及持续迭代学习的完整体系。"

聚焦"真实"：三层能力生态体系构筑核心壁垒

与传统数据服务商截然不同，博登智能将目光锁定Physical AI时代的底层逻辑——主攻真实世界AI训练基础设施建设，搭建了"真实世界场景网络、全自动化数据引擎、现实世界验证体系"三层能力生态体系。

第一层：真实世界场景网络。真实世界训练的基础，是持续获取高质量、多样化、可规模化的现实场景数据。博登已在宁波、湖州、马鞍山建成三大实景具身机器人创新中心，总面积超3万平方米，覆盖上百类真实数据采集场景。中心部署超过500台实体机器人，配合数千套自研Ego采集设备，每年产出50万小时真机遥操训练数据、百万小时级Ego场景数据，持续积累复杂长尾场景与物理交互数据。这些场景网络正成为Physical AI时代的关键训练底座。

第二层：全自动化数据引擎。为应对海量多模态、长时序数据处理需求，博登智能自研BRIC Robo、BASE Omni、Blink等核心平台，支持遥操作、Ego、UMI、动捕及多机器人协同采集，实现多模态数据自动化处理。标注效率最高提升700%，质检效率提升300%，综合交付准确率超99%。

第三层：现实世界验证体系。当前，人工智能行业正从"训练模型"向"验证模型"演进。机器人是否真正理解现实世界？自动驾驶系统能否长期稳定运行？Physical AI系统是否具备跨场景泛化能力？这些问题的答案必须在真实世界中寻找。博登智能围绕真实世界行为、时序一致性、物理规则及长尾场景，构建了完整的验证能力框架。其核心判断是：未来AI产业的竞争力，不仅来自训练能力，更在于现实场景中的可靠性、稳定性与可部署性。

服务"生态"：成为数据共建的核心力量

基于"Train at Scale, Validate in Reality"的核心战略，博登智能深耕具身智能、大模型、自动驾驶三大核心领域，打造统一真实世界AI训练基础设施矩阵，深度参与中国Physical AI头部企业集群的数据训练与验证体系建设，已成为AI数据基础设施建设的重要引领者。

在具身智能领域，博登智能已与国内外多家头部企业及科研机构建立数据量产合作；在大模型领域，依托真实世界数据治理、跨模态对齐与场景增强能力，助力模型提升对现实场景的理解力与泛化稳定性，目前与多家大模型企业达成深度合作；在自动驾驶领域，凭借高效AI标注能力，累计处理数亿帧高质量道路实景数据，成为主流车企与高阶自动驾驶科创企业的核心合作伙伴。

赵捷坦言："过去十年，人工智能最大的挑战是让机器理解数字世界。未来十年，最大的挑战将是让机器理解并执行现实世界任务。我们希望构建连接真实世界与智能系统之间的基础设施网络，邀请更多产业伙伴一起，打造Physical AI时代可信、开放、可持续的Reality Infrastructure。"

布局"全球"：加速数据实景基建落地

当前，博登智能正逐步构建覆盖中国、北美、欧洲、中东及东南亚市场的全球化布局，完善跨区域数据采集、合规管理及训练体系，同时参与行业标准建设，加速推动真实世界AI基础设施在全球范围的规模化落地。

"下一代人工智能的竞争，最终将建立在真实世界训练与验证基础设施之上。"赵捷的判断，或许正代表了行业里越来越多人的看法。

据透露，本轮融资完成后，博登智能将重点升级"三层能力生态体系"——持续扩展真实世界场景网络，持续升级自动化数据引擎，持续建设现实世界验证体系。有业内人士认为，随着AI产业加速向物理世界渗透，实景训练基建的价值将持续凸显，有望成为驱动下一代人工智能产业化落地的核心底座。

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