专注于为物理AI构建数据层的初创公司Maxinsights宣布完成3000万美元种子轮融资，由PeakXV领投，Tola Capital、South Park Commons、INCE Capital和Alumni Ventures等机构参投。与此同时，该公司正式发布自研AI质检平台MaxLoop及触觉传感器手套MaxGlove，旨在解决机器人训练数据稀缺与质量管控难题。
资本涌入与数据瓶颈
数据显示，2026年上半年，投资者向物理AI领域投入了474亿美元，规模几乎是2025年下半年的四倍。然而，资本流入速度远超训练数据积累速度。机器人需通过观察人类重复数千次动作来学习，但业界缺乏能大规模捕捉此类真实工作场景的方案。
与竞争对手在模拟环境中要求操作员放慢动作不同，Maxinsights在真实家庭、餐厅和酒店中，以自然速度记录第一人称视角的工作场景，使模型能持续接触新环境与突发状况。其业务流程涵盖采集、检查、标注、策展和交付五个环节，全部在内部完成。
截至目前，Maxinsights已采集超200万小时数据，其中150万小时达到模型可用标准并可直接交付。公司服务于包括前沿AI实验室和基础模型公司在内的30多家客户，其中8家已签订定期合同。2026年备受关注的两个机器人基础模型均使用了其数据：Maxinsights是Genesis AI旗下GENE-26.5模型最大的第一人称视角数据来源（提供20万小时），也是Dyna Robotics旗下Dyna-2及其世界动作模型的最大数据提供商。
自建技术栈：MaxLoop与MaxGlove
Maxinsights创始人兼CEO袁玉光表示，公司自主开发了从手部追踪到评分平台的全套管线，因为市场上缺乏能让杂乱真实世界数据变得可用的组件。“边缘案例才是工作的常态，获取这些案例的唯一方式就是在真实家庭中录制真实工作。”
为此，公司推出了两款核心产品：
- MaxLoop：针对现实视频中标注工具失效的问题（如遮挡、运动模糊），Maxinsights利用自有视频训练手部追踪模型，构建MaxLoop对每段视频进行实时评分与修正。操作员当天即可获反馈，审核成本降低约80%，人工审核团队规模缩减90%，月处理能力达45万小时。该模型还能从视频中提取姿态、物体状态、接触点等多维信息。
- MaxGlove：一款传感器手套，用于捕捉摄像头无法看到的触觉信息，如握力、物体重量及接触点变化。力和扭矩信号能帮助机器人判断抓握牢固度及施力调整。相比市面需要漫长校准且效率低下的设备，MaxGlove可与第一视角系统集成并可靠部署。目前Genesis AI正在测试该产品，Maxinsights计划在2027年实现100万小时力度数据的采集。
PeakXV董事总经理Rohit Agarwal评价称，Maxinsights是将质量控制视为工程问题而非人力成本的公司，这种壁垒难以复制。
核心团队背景
Maxinsights团队汇聚了来自谷歌、微软、Meta、Waymo和Hulu的工程师。创始人袁玉光曾联合创立工业机器人公司Mega Gear Robotics（后被收购），并曾任伊顿公司执行团队负责人。联合创始人兼CTO Kun Wang曾是Google X/Waymo早期工程师，后联合创立自动驾驶独角兽QCraft，其技术在超100万辆汽车中部署。