作者丨邱晓芬
编辑丨苏建勋
36 氪获悉，诺亦腾机器人（Noitom Robotics）近日完成Pre-A+轮融资。本轮融资由启明创投领投，五源资本、君联资本等机构参与投资，经纬创投、英诺天使基金追加投资，并实现超额认购。
在完成由阿尔法公社领投的Pre-A轮以及本轮融资后，诺亦腾机器人（Noitom Robotics）累计募集资金已达数亿元人民币。
本轮融资资金将主要用于持续投入具身智能所需的多模态数据采集、处理与交付的技术研发，加速规模化数据生产体系与工程化平台建设，以及进一步完善核心技术与工程团队配置与建设，提升产品化交付与服务能力，为诺亦腾机器人（Noitom Robotics）在全球范围内的长期发展打下坚实基础。
谈及本轮融资，「诺亦腾机器人」创始人、动作捕捉与人机交互领域资深技术专家戴若犁博士表示：”这不仅是对技术方向的认可，更是对长期主义的一次选择。感谢投资人信任这样一家“不造机器人的机器人公司’，我们也将以持续的技术投入和产品、服务能力，去回报这份信任。”
随着具身智能产业加速发展，高质量、多模态的训练数据正在成为推动行业进步的关键基础要素。
「诺亦腾机器人」是一家面向具身智能与人形机器人产业的数据公司。公司以“数据”为核心交付界面，为机器人企业、具身智能模型团队等提供高质量、可规模化的训练数据与相关基础设施能力。
在创办「诺亦腾机器人」之前，戴若犁联合创立了诺亦腾科技（Noitom Ltd.），深耕人体运动数字化领域十余年。作为技术与产品第一负责人，戴若犁帮助企业获取全球70%的专业动作捕捉市场份额，成功交付数万套动作捕捉系统。
在服务机器人与具身智能相关客户的过程中，戴若犁博士以及团队观察到行业对数据的需求正在发生结构性变化——数据获取、结构化与工程化能力将成为决定具身智能系统上限的重要因素，行业从过去偏“演示或内容制作”的小体量数据需求，快速转向面向训练的大体量、可规模化交付的数据需求。
基于对行业天花板与商业模式的判断，「诺亦腾机器人」选择从数据基础设施这一底层环节切入，专注构建面向产业的技术与平台能力。
据了解，「诺亦腾机器人」重点关注能够规模化、在不同本体之间复用的真实世界数据，从超高精度、超全模态的工厂采集（In-the-factory）数据，到基于真实环境采集追求视觉泛化性的野采（In-the-wild）数据，到探索以人为中心（Ｈuman-centric）的数据路径，提升数据的泛化价值与长期可用性。
此外，「诺亦腾机器人」也逐步在全球范围内推进数据工厂的工程化建设，逐步形成差异化优势，依托成熟的动作捕捉与人机交互技术体系，实现复杂人类行为的高精度采集。
在将行为数据结构化、标准化之后，「诺亦腾机器人」还在完善数据处理与交付链路，提升规模化生产效率，构建跨本体映射与数据利用支持的基础设施能力，以适配各类本体与不同层级的训练需求。
目前，「诺亦腾机器人」相关能力已在服务全球数十家人形机器人企业及具身智能模型客户的交付实践中得到验证。
投资人评价
启明创投主管合伙人周志峰表示：“随着具身智能的模型算法逐渐收敛，Scaling Law得到初步验证，高质量、可规模化地获取训练数据已成为助力机器人智能进一步跃进的核心要素。诺亦腾机器人团队是行业内极少数具备全栈数据能力的玩家，技术沉淀超过十年，在具身智能迈入加速发展期的当下入局，恰逢其时，乘势而上。”
五源资本合伙人刘凯表示：“2025 年是具身智能全行业Data Thirsty初现苗头的一年，也会是未来几年全行业的共识和痛点。诺亦腾机器人团队也是最早看到这一点的团队，团队具备全链条数据的供给能力，以及极强的数据产业化能力。戴若犁博士更是机器人行业的常青 KOL之一，具备顶尖的技术视野和全球产业覆盖能力。我们相信诺亦腾机器人将是Embodied AI行业最关键的Infra供给商，也将极大地推动具身智能行业的发展。”
经纬创投管理合伙人王华东表示：“经纬坚定看好并持续布局具身智能，我们看到产业正在加速发展，高质量数据成为行业共识的关键卡点。诺亦腾机器人团队具备超过十年人体高精度动作数据的经验，身位处于机器人数据领域国际第一梯队，未来将赋能全产业，推进具身智能不断打开天花板。”
君联资本合伙人王文龙表示：“从‘捕捉人体动作’到‘定义机器行为’，我们一路见证了戴若犁博士团队将技术洞察转化为产业标准的能力，期待诺亦腾机器人为整个行业铺设通往智能的数据基石。”
阿尔法公社创始合伙人许四清表示：“戴若犁博士的团队是全球范围内具身智能数据领域当仁不让的一线团队，技术实力、把握巨大市场机遇的能力以及连续创业百折不挠的企业家精神，是诺亦腾机器人的本色。阿尔法公社在最早期和团队一起谋划了新创业的起点，我们很荣幸成为诺亦腾机器人陪跑的伙伴。”
英诺天使基金表示：“高质量行为数据已成为具身智能行业发展的自主创新的推动因素，我们看好戴若犁博士和诺亦腾机器人团队在该领域的长期积累和丰富经验，期待其打造出赋能行业的数据基础设施。”
