景烁科技完成数千万美元Pre-A轮融资，聚焦物理AI数据与世界模型基础设施

10月29日，文远知行（NASDAQ: WRD，HKEX: 0800）正式披露其子公司景烁科技的首轮融资进展：公司已完成数千万美元Pre-A轮融资，投资方包括嘉御资本、HKSTP香港科技园与天狼星资本。这是景烁科技自成立以来首次对外公开融资，标志着其作为物理AI基础设施服务商正式进入规模化发展阶段。

景烁科技并非新创企业，而是脱胎于文远知行核心研发体系的业务延伸。其CEO霍达是文远知行001号员工，长期负责自动驾驶平台与物理AI数据基础设施建设，曾在美国、中国、新加坡主导多支全球化工程团队搭建，具备扎实的技术架构与数据体系建设经验。公司核心团队均来自文远知行物理AI研发部门，技术底座直接承袭文远知行近十年在真实道路场景中积累的海量驾驶行为数据、感知建模能力与工程化落地经验。

在技术路径上，景烁科技明确聚焦“数据—模型一体化”基础设施建设，提出“高质量数据驱动物理AI进化”的核心理念。其产品体系围绕自研数据采集设备EGOK（人类第一视角高精度采集终端）、规模化数据采集网络、高质量任务场景数据集及定制化数据服务展开，并通过两大核心技术平台实现闭环：一是数据平台WorldEngine，支持从原始采集到清洗、标注、验证的全流程治理；二是世界模型GENESIS-Robotics，用于将真实世界操作经验转化为可训练的机器人技能表征。

与传统数据标注公司不同，景烁科技强调“物理世界原生数据”的价值——即直接来自真实环境交互（如车辆行驶、机械臂操作）的连续、多模态、高保真数据流，而非人工模拟或合成数据。这类数据对具身智能系统至关重要：机器人需理解物理规律、空间关系与因果逻辑，而这些能力无法仅靠语言模型训练获得。行业共识认为，当前大模型与世界模型的性能瓶颈正逐步从算力转向高质量物理数据供给能力。

目前，景烁科技已与全球数十家顶尖大模型公司及具身智能企业建立合作关系，客户与生态伙伴总数超过100家，在手订单金额达数十亿元人民币，年收入同比增长超100%。这一商业化进度远超多数AI基础设施初创企业，反映出市场对物理AI底层能力的迫切需求。

本轮融资资金将主要用于三方面：一是扩充核心研发团队，尤其加强世界模型算法、技能资产引擎与数据治理方向的人才引进；二是拓展高质量数据集的任务覆盖广度与场景深度，例如增加家庭服务、工业巡检、仓储物流等复杂人机协作场景；三是加速物理AI基础设施的标准化与产品化，推动WorldEngine平台向开放API与SaaS服务演进。

值得注意的是，尽管独立融资并拥有自主运营权，景烁科技仍将作为文远知行控股子公司持续纳入其合并报表体系。这种“母子公司协同+独立市场化运作”的模式，既保障了技术源头的持续输入，又赋予其灵活对接外部生态的能力。

从行业横向对比看，AI数据基础设施正成为资本关注焦点。2025年6月，Meta以143亿美元战略入股Scale AI，后者估值达290亿美元；同年10月，Mercor完成3.5亿美元C轮融资，估值100亿美元；2026年9月，Snorkel AI获3.5亿美元E轮，估值35亿美元。国内方面，光轮智能估值已达20亿美元，并于今年6月完成10亿元战略融资。相较而言，景烁科技虽处于早期阶段，但凭借文远知行的场景纵深与工程化能力，在真实物理数据获取效率与质量上具备差异化优势。

物理AI的发展正经历关键拐点：当通用大模型在语言与图像领域趋于收敛，能否真正“走进现实世界”成为下一阶段竞争核心。而实现这一跃迁的前提，是构建可扩展、可验证、可复用的物理世界数据与模型基座。景烁科技的定位，恰处于这一链条的底层枢纽位置——它不直接开发机器人或大模型，而是为所有试图让AI具备“身体”与“常识”的企业提供燃料与图纸。

随着本轮资金到位，景烁科技有望进一步打通从数据采集、处理、建模到技能沉淀的全链路能力，其发展轨迹或将为国内物理AI基础设施赛道提供一条可复制的路径：依托成熟场景反哺底层技术，以工程化能力驱动数据质量跃升，最终支撑具身智能从实验室走向规模化应用。