韩国初创公司 Config 正专注于为机器人基础模型提供关键的数据层，并因此获得了三星、现代、LG 等韩国制造业巨头的支持。该公司不制造机器人，而是通过采集并转换人体动作数据，帮助企业更高效地训练机器人，旨在成为机器人数据领域的“台积电”。这笔新融资将用于扩大数据采集规模、提升企业业务收入，并推出云端机器人服务。
制造业巨头布局“物理AI”
亚洲的制造业强国正在将它们强大的生产能力转向 “物理AI” 的发展。与侧重于服务或软件的经济体不同，韩国、日本等国家长期依赖大规模生产和出口。这种结构性基础正在塑造人工智能的应用方向和投资流向，也让 Config 这家为机器人提供数据服务的初创公司备受关注。
巨头押注的数据新星
Config 在一轮超额认购的种子轮融资中筹集了 2700 万美元，公司估值超过 2 亿美元。这笔投资的背后，是韩国最大的几家制造商：
- 领投方： 三星风险投资 (Samsung Venture Investment)
- 战略投资者：
- 现代汽车旗下的 ZER01NE Ventures
- LG Technology Ventures
- 韩国电信巨头 SKT 的美国投资部门
机器人训练的昂贵挑战
训练机器人与训练语言模型（如聊天机器人）完全不同。语言模型的训练数据（互联网上的海量文本）相对容易获取。但机器人需要学习物理世界的运动，其训练数据必须通过 实际操作来采集。
创始人 Minjoon Seo 指出，你需要机器人、运行机器人的场地以及操作人员，这使得机器人 AI 的开发成本远高于纯软件的聊天机器人。
随着企业追求功能更强大的机器人，收集和标记数据的成本会迅速上升。
成为机器人数据界的“台积电”
Config 的定位非常明确：成为让所有其他公司的机器人 AI 成为可能的企业。
他们将自己比作芯片制造商台积电（TSMC）。台积电为苹果、英伟达等公司生产芯片，但不与它们竞争。同样，Config 旨在通过提供关键的数据来支持整个机器人行业，而不是自己制造机器人。随着大型制造商越来越希望建立自己的 专属机器人 AI，而不是完全依赖外部供应商，这种模式的市场潜力巨大。
核心技术：转换数据，而非模型
大多数机器人团队的做法是在人类动作数据上训练 AI 模型，然后再调整模型以适应机器人。Config 采取了不同的方法。
公司创始人 Seo 将这个过程比作语言翻译。他认为，在一个类型的数据上训练模型，然后期望它在另一个场景中无缝工作，就像只用英语材料来教韩语一样低效。
“必须转换的是数据，而不是模型。 这种转换技术是 Config 的核心技术差异化优势。”
Config 的核心在于，在训练开始之前就 对数据进行转换，使其更适合机器人的运动和交互方式。
现状与未来规划
Config 已经开始产生收入，其客户涵盖大型制造商、系统集成商以及农业和国防领域的公司。目前，该公司已经积累了超过 10万小时 的人体动作数据。
新的资金将用于实现三个主要目标：
- 扩大数据规模： 将数据采集量扩大到 100 万小时。
- 增长企业业务： 到 2027 年底，使企业平台业务的年经常性收入达到 1000 万美元。
- 推出云服务： 发布一个基于云的“机器人即服务”产品，让公司无需在本地硬件上运行即可使用 Config 的基础模型。