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EI.DATA
场景 = 数据 = 智能
HOW WE BUILD EI.DATA INFRA
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01 // About Me

About Me

一个信仰AI、专注AI数据，以技术为内核的产品业务负责人
Profile
Work Experience
灵图 (2007-2009)
算法、数据
数据行业启蒙，负责地图数据建模及路线规划算法实现
百度 (2009-2023)
业务一号位、高级管理者、国际化经验
百度地图创始团队核心成员之一，负责过地图数据、算法、产品和运营等不同团队
百度地图国际化产品总经理，将百度地图产品服务拓展到全球200多个国家和地区
百度智能驾驶数据业务总经理，将高精地图在基于规则的智驾时代大规模商业化
理想汽车 (2024-2026)
AI、大模型、自动驾驶、数据闭环
理想自动驾驶数据闭环负责人，支撑理想两代基于AI大模型的智驾系统量产上车
理想自动驾驶创新业务负责人，负责技术预研与对外合作、海外拓展、L3/4试点
Education
华中科技大学
计算机本科硕士学位 (2000-2007)
中欧国际工商学院
工商管理EMBA学位 (2023-2026)
02 // Track Record

完整经历自动驾驶发展，打造了第一个物理AI的数据基础设施

Rule-based
→
E2E + VLM
→
VLA
→
World Model
数据闭环流程图
1.5B+
km of vehicle collected data
超过15亿公里车辆采集数据
10B+
frames of period training data
超过100亿帧训练数据
200+
triggers, 15-45s clips
200+种触发器采集片段
1min
data feedback
1分钟数据反馈速度
03 // Market Value

物理AI的具身智能时代已到来，具身数据将更具价值

AI时代场景模型数据价值和机会
自动驾驶 场景单一，
道路驾驶		 技术路线收敛 来源：主机厂主导，数据垄断
内容：视觉、点云等少量模态
规模：等效约百万小时		 数据公司沦为低端外包标注
市值百亿人民币级
代表公司数据堂、奥鹏、曼孚等
大语言模型 场景较多，
LLM、代码
及各种垂类		 技术路线基本收敛 来源：来自互联网，数据开放
内容：文本、图像、视频多模态
规模：超过万亿tokens		 通过深挖垂类场景提供价值
市值数百亿美金
代表公司Scale AI、Surge AI等
具身智能 场景众多，
极度分散，
千行百业		 技术路线还未收敛 来源：从无到有，数据多样，需采集人类和世界交互的数据
内容：视觉、语言、触觉、力觉等复杂多模态
规模：预计上亿小时，是自动驾驶数据量的100倍以上		 需求和供给失衡，数据价值极高
有独立三方数据公司机会
市值预计数千亿人民币级
当前正是切入赛道的绝佳时机
04 // Competitive Landscape

当前行业玩家主要分三类，场景切入派是主要竞对

分类代表玩家特点主要客户劣势
独立数据
公司		 光轮智能 合成数据投入早，规模较大
国际客户关系，有订单基础		 NVIDIA、Generalsit等 在场景打通和人力组织存在困难，数据难以快速scaling
鹿明机器人 从硬件切入（UMI背景）
卖设备+服务		 数采公司（卖硬件为主）
简智机器人 数据治理能力（智驾背景）
工程化落地较快		 蚂蚁灵波、小米等
模型切入 觅蜂科技 和模型绑定，快速闭环验证
早期获取支持较多		 智元、字节、海外大厂 站队客户，不中立
场景切入 京东云 场景-数据-模型-本体全链路布局，全栈自研
有自有场景，线下能力强		 众擎、智元、千寻等
（主要是被投公司）		 求大求全，不聚焦
05 // Positioning

目标：成为中国最大的具身数据基础设施

使命
以数据驱动实现物理AGI
愿景
成为中国最大的具身数据基础设施
战略目标
分解三大核心目标：
【商业】产品市场份额和年收入达到国内第一
【产品】高质量数据集产品规模达到上亿小时
【技术】建立全球范围的具身数据技术影响力
06 // Strategy

打法：快速打通"场景-数据-模型"正向迭代闭环

场景-数据-模型正向迭代闭环
07 // Products

产品方案

产品方案：数采硬件、数据集、解决方案
08 // System Architecture

系统架构

系统架构图
09 // Business Model

商业模式

区域/
分类		 国内 海外
2B 2G 2A 2B/2A
销售端
数据交易：销售数据使用权，可重复销售；主打标品，接受大客户定制
硬件售卖：买断式，类似消费电子产品；可选签订数据回购协议
方案集成：帮场景方落地全套机器人服务；场景数采，联合模型后训练
方案总包：项目制，接数采总包订单，项目产出数据集，所有权归政府；项目竞标，中标后交付项目获得收入
硬件销售：同2B模式；一般不回购数据
硬件销售：类似2B硬件销售；价格策略更灵活
数据交易：同2B；按需，预估规模较小
数据交易：考虑全球各国家在数据隐私和安全合规的限制，面向海外交易的数据生产和销售均发生在海外，采用自产自销的模式
定价策略：采用和国内类似的数据集定价策略，但整体产品定价高于国内，主要考虑海外人力成本更高且客户支付能力更强
供应端
自有场景：人员提供数采补贴，配备硬件；补贴和费用由数据公司承担
合作场景：主动挑选，签订长期框架协议；按照采集数据量做价采购
数据采购：向政府采购数据集，或者帮助政府分销数据集获得分成；看数据质量情况，可选进行采购
联合实验室：共同开展课题研究，论文成果共有；公司提供预算支持
硬件：复用一套采集硬件；国内生产，运输海外使用
技术：复用国内数据技术平台；支持海外独立部署和运营
分类 销售端 供应端
国内
2B
数据交易：销售数据使用权，可重复销售；主打标品，接受大客户定制
硬件售卖：买断式，类似消费电子产品；可选签订数据回购协议
方案集成：帮场景方落地全套机器人服务；场景数采，联合模型后训练
自有场景：人员提供数采补贴，配备硬件；补贴和费用由数据公司承担
合作场景：主动挑选，签订长期框架协议；按照采集数据量做价采购
国内
2G
方案总包：项目制，接数采总包订单，项目产出数据集，所有权归政府；项目竞标，中标后交付项目获得收入
硬件销售：同2B模式；一般不回购数据
数据采购：向政府采购数据集，或者帮助政府分销数据集获得分成；看数据质量情况，可选进行采购
国内
2A
硬件销售：类似2B硬件销售；价格策略更灵活
数据交易：同2B；按需，预估规模较小
联合实验室：共同开展课题研究，论文成果共有；公司提供预算支持
海外
2B/2A
数据交易：考虑全球各国家在数据隐私和安全合规的限制，面向海外交易的数据生产和销售均发生在海外，采用自产自销的模式
定价策略：采用和国内类似的数据集定价策略，但整体产品定价高于国内，主要考虑海外人力成本更高且客户支付能力更强
硬件：复用一套采集硬件；国内生产，运输海外使用
技术：复用国内数据技术平台；支持海外独立部署和运营
10 // Roadmap

Roadmap

2026.12
2027
2028
2030
里程碑 验证PMF 客户拓展 规模收入 规模盈利
产品 基于X硬件数采与交付
数据集50-100万小时
聚焦家庭场景（/w X）
发布开源数据集及论文		 发布自研数采硬件
数据集200-300万小时
拓展场景（客户驱动）
持续发表顶会论文10+篇		 发布换代数采硬件
数据集400-600万小时
覆盖多场景（主动规划）
持续发表顶会论文20+篇		 产品市场份额第一
数据集2500-5000万小时
覆盖全场景
持续发表顶会论文30+篇
客户 标杆客户：X，1家
订单：1亿		 客户：8-10家
订单：20亿		 客户：15-20家
订单：50亿		 客户：30家+
订单：100亿+
财务
预测		 收入：1亿
毛利率：74%
总费用：0.6亿
净利润：0.2亿
净利率：16%		 收入：6亿
毛利率：73%
总费用：3亿
净利润：1.3亿
净利率：22%		 收入：15亿
毛利率：72%
总费用：7亿
净利润：3.8亿
净利率：26%		 收入：100亿
毛利率：82%
总费用：39亿
净利润：43亿
净利率：43%
11 // Team

团队配置

Head
首席科学家
预研
算法
工程
硬件
产品
BD
GR
年份预研算法工程硬件产品BDGR总计
7月2
史** 翟**		2
马** 徐*		2
吕** 吴**		1
雷**		2
杨** 田**		1
廖*		1
鄂**		10+
2026512101055350
202710303030201510145
202820606035303015250
202920808040403515310
20302010010040504015365
注：高校合作建立联合实验室，预计每校每年10-20个学生，预计同时合作2-3所，费用计算在业务费用中
场景 = 数据 = 智能
FROM SCENE TO DATA, FROM DATA TO INTELLIGENCE