新闻/量子位·6 天前

Maxinsights向OpenAI等交付200万小时具身数据ARR破亿

Maxinsights累计交付第一人称视频超200万小时，ARR逼近1亿美元。自研MaxSLAM实现毫米级轨迹重建，支撑Dyna-2等模型验证Scaling Law，确立Physical AI核心数据供应链地位。

AI 整理

• 数据与采集
• 具身模型

本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：谁在给OpenAI供应具身数据？（量子位）

核心内容

硅谷初创公司Maxinsights成立仅两三年即跻身全球Physical AI核心数据供应链，成为OpenAI、Google DeepMind、Figure AI、1X及Genesis AI等头部企业供应商。该公司累计交付Egocentric数据超200万小时，其中带手部追踪和语言标注数据超150万小时，月采集产能达45万小时，覆盖全球2000多个真实环境与50000多个场景。最新经营数据显示其ARR已连续多月达到或接近1亿美元，2026年Q3订单签约额预计环比增长48%，标志着业务从项目制向规模化基础设施转型。

技术层面，Maxinsights自研MaxSLAM大模型以毫米级精度还原人类操作视角变化，内部评测位置轨迹误差仅4.24mm、姿态误差0.57°，并探索全身运动重建与“动作-空间-语义”联合表达。在应用验证中，Dyna Robotics利用其提供的100万小时人类视频预训练Dyna-2模型，使人类动作预测均方误差降低约12%；Genesis AI的GENE-26.5模型采用其独家数据，实现仅需不到1小时特定机器人数据即可完成约20步连续烹饪操作，验证了高质量Egocentric数据在Physical AI中的Scaling Law有效性。

关键看点

• 数据规模：累计交付第一人称视频超200万小时，含手部追踪与语言标注数据超150万小时，月采集产能达45万小时，覆盖全球5万+场景
• 商业指标：ARR连续多月逼近1亿美元，2026年Q3订单签约额预计环比增长48%，已进入OpenAI与Figure AI等核心供应链
• 技术指标：自研MaxSLAM模型位置轨迹误差仅4.24mm、姿态误差0.57°，支持从第一人称视频重建全身运动轨迹与动作语义联合表达
• 训练验证：Dyna-2使用100万小时数据预训练后动作预测MSE降低12%；GENE-26.5凭此数据实现20步连续烹饪，特定任务微调仅需<1h

工程与产业观察

Maxinsights案例验证了高质量Egocentric数据在Physical AI中的Scaling Law有效性，ARR破亿标志具身数据从定制化项目转向标准化基础设施。算法工程师应关注人类第一人称视频与多模态对齐数据的规模化获取；产业决策者需重视具备SLAM重建能力与头部客户共创经验的数据供应商，这类资产正成为具身智能研发的关键壁垒。

来源

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1. 量子位：谁在给OpenAI供应具身数据？访问 2026-10-22