6月5日のシリーズB2での資金調達に続き、同社は1カ月以内に2度の資金調達を完了したことになる。今回調達した資金は主に、データ収集センターの建設、マルチモーダルデータ収集装置の研究開発と大規模展開、およびコンピューティング能力の調達とモデル学習インフラの構築に充てられる。

2018年に設立された清研精準は、設立当初は新エネルギー車（NEV）分野の工業用試験・検証企業と位置付けられていた。同社の製品はすでに中国国内の100社以上の自動車メーカーや車載電池、エネルギー貯蔵企業のコアサプライチェーンで導入されており、世界30カ国以上で展開している。

同社は近ごろ、戦略転換の方向性として、工業用試験・検証企業から「フィジカルAI（現実世界の動きを認識して最適な行動を起こす人工知能） データインフラおよび世界モデルプラットフォーム」へのアップグレードを明確にした。ロボット本体は製造せず、現実の物理世界とAIモデルを結びつけるエンジニアリング基盤を構築し、エンボディドAI（身体性を持つ人工知能）の実用化に向けて、実際の作業現場でのデータ収集、シミュレーション検証、および閉ループ型の反復改善能力を提供する。

清研精准は、新エネルギー領域におけるフィジカルAIのテスト・検証分野で、一貫した技術体系を構築しているという。データ収集からセンサー同期、シミュレーション、自動テスト、不具合の特定、品質追跡、評価に至る主要工程を幅広くカバー。さらに、多種多様な車種やバッテリーシステム、各種走行条件、生産ライン環境に応じた豊富な運用実績とノウハウを蓄積している。

BYDやCATLなど取引先50社超に拡大。EV検査「清研精准」が資金調達、商用車領域も強化

＊1元＝約24円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

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OriginFlowは2025年、清華大学の博士課程に在籍する秦深涛氏（2001年生まれ）によって設立された。主にロボット学習向けの高品質データ提供を事業とする。主要技術は独自のパラダイム「NeuroScale」。

動作の結果を記録する従来のデータ収集とは異なり、NeuroScaleは非侵襲型の運動神経インターフェースを用い、皮膚表面の筋電信号（sEMG）を取得する。その後、独自の基盤モデル「PULSE」によりエンコードし、手の姿勢、力加減、触覚フィードバックなどのマルチモーダルな連続情報を高精度で再構成する仕組みだ。なお、OriginFlowのデータ収集デバイスは1000元（約2万3000円）程度と低コストで、導入障壁が低く、多様な環境での大量展開に適しているという。

OriginFlowは現在、産業製造と家庭サービスの2大領域に注力している。産業側では製造業パートナーと共同で現場でのデータ収集環境を整える。家庭側では58グループなどと連携し、衣類整理や家庭清掃、調理といったなど頻度の高い家事の実データを集め、家庭サービスロボットのスキルデータベースを構築している。

秦氏は、エンボディドAI分野のデータ不足は短期間で解消できるものではないと指摘する。その上でOriginFlowは、エンボディドAIのデータインフラを定義することを目指す。将来的には次世代のヒューマン・マシン・インターフェース（HMI） となり、医療リハビリや空間コンピューティングなどの分野へ広げる可能性もあるとしている。

「新しいロボットが出るたび、学習し直し」の絶望を終わらせる。Noitom Robotics「人間起点のデータ活用」とは

＊1元＝約23円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

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諾亦騰機器人の母体でモーションキャプチャー大手の「諾亦騰科技（Noitom Technology）」は、世界のプロ向けモーションキャプチャー市場で約70％のシェアを占め、これまでに数万セットのモーションキャプチャーシステムを出荷してきた。

ヒューマノイド量産の鍵は「データ」、モーションキャプチャー世界首位・Noitomの次の一手

エンボディドAI産業が急成長するのに伴い、高品質かつマルチモーダルな訓練データの重要性が高まっている。

諾亦騰機器人は、大規模化が可能で、各種ロボットに利用できる実世界データに特化している。同社は、工場内で収集した超高精度・超マルチモーダルデータから、視覚的な汎化性能の向上を目的に実環境で収集したデータまでを手がけ、さらに人間を中心としたデータ収集の模索を進めることで、データの汎化性と長期的な利用可能性の向上を目指している。

すでに世界各地で段階的にデータ工場の建設を進めており、競合他社との差別化を実現しつつある。また、エンボディドAIやヒューマノイド（人型ロボット）を手がける世界の企業数十社と提携し、サービスの検証を推進しているという。

ロボットがネット動画から世界を学ぶ。中国新興のAIデータ革命、収集コストは200分の1に

＊1元＝約22円で計算しています。

（36Kr Japan編集部・茶谷弥生）

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