韓國主要製造商力挺 Config——「機器人數據界的台積電」

亞洲在實體人工智慧領域的進展，正是源於那項使該地區成為全球工業領導者的製造專業技術。在南韓、日本、中國及台灣，製造業依然是經濟擴張的基石。與更側重服務業或軟體產業的經濟體不同，這些國家歷來依賴大規模生產、出口導向型產業以及高效率的供應鏈。這項結構性基礎如今正影響著人工智慧的採用，並引導投資趨勢。

在此背景下，總部位於首爾和聖荷西、致力於開發機器人基礎模型（RFM）數據基礎設施的新創公司 Config，成功獲得韓國最大製造業集團旗下風險投資部門的投資，這一點尤為值得關注。

由三星創投（Samsung Venture Investment）領投的這輪 2,700 萬美元種子輪融資超額認購，使該公司估值超過 2 億美元，累計融資總額達 3,500 萬美元。 本輪的戰略投資者包括現代汽車的風險投資部門 ZER01NE Ventures、LG Tech Ventures，以及韓國電信巨頭 SK 旗下的風險投資部門 SKT America。此外，天使投資人 Pieter Abbeel（Covariant AI 共同創辦人暨加州大學柏克萊分校教授）也參與投資，其他金主則包含 Mirae Asset Ventures、韓國開發銀行、GS Futures、Kakao Ventures 及 Z Ventures。

Config 由執行長 Minjoon Seo 於 2025 年 1 月創立，他曾任職於 Meta 並擔任 Twelve Labs 首席科學家，另有三位共同創辦人曾任職於 Waymo、Google 和 Naver。該團隊並非著重於製造機器人，而是專注於更根本的目標：提供機器人學習與運作所需的關鍵數據。他們相信，優質的數據對於提升機器人的實用性至關重要。

訓練大型語言模型因所需運算能力而成本高昂，但其原料——來自網路的海量文本——卻唾手可得。Seo 在接受 TechCrunch 獨家專訪時解釋道，教導機器人移動則面臨著截然不同的挑戰。 每份訓練資料都必須實地蒐集，這需要機器人、操作場地以及人力。徐表示，這使得機器人人工智慧的開發成本高於純軟體的聊天機器人。隨著企業追求功能更強大的機器人，資料蒐集與標註的費用可能會迅速攀升。

Config 旨在成為其他企業機器人 AI 背後的推動力量。這家新創公司將自身角色比喻為台積電（TSMC）——這家台灣晶片製造商為蘋果、Nvidia 和 AMD 代工，卻不與它們競爭。Config 希望透過提供基礎數據，在機器人領域扮演類似的角色。隨著主要製造商越來越傾向於開發自己的專有機器人 AI，而非僅依賴外部供應商，這項策略正獲得越來越多的支持。這正是 Config 鎖定的市場。

根據營運長兼共同創辦人 Jack Bang 的說法，Config 已經開始產生營收。Bang 向 TechCrunch 透露，這家新創公司的現有客戶包括大型製造商、系統整合商，以及農業和國防領域的企業。該領域的競爭對手包括 Physical Intelligence、Generalist AI 和 Skild AI。

圖片來源：Kate Park

Config 透過在受控的攝影棚環境及真實世界環境中，捕捉人類執行體力勞動的過程來建立數據庫。該公司總部位於首爾和河內，擁有近 300 名員工負責數據製作。迄今為止，已累積超過 10 萬小時的人體動作數據，這比目前最大的同類開源數據集 AgiBot World（約 3,000 小時）的規模還大 30 多倍。

多數機器人團隊會先利用人體動作數據訓練 AI 模型，再將這些模型應用於機器人。Seo 表示，Config 採取了不同的做法。 該公司專注於在訓練過程開始前對數據進行轉換，使其更符合機器人的運動方式及其與周遭環境的互動模式。Seo 將此過程比喻為語言翻譯。他指出，若僅以某種數據類型訓練模型，卻期望其在另一種情境下能完美運作，這就像試圖僅使用英語教材來教授韓語一樣。

「必須轉換的是數據，而非模型。這項轉換技術正是 Config 的核心技術差異化優勢，」Seo 強調。

這筆新資金將分配至三大重點領域：擴大在越南與首爾的數據營運規模，以達成累積一百萬小時數據的目標；拓展企業平台業務，力求在 2027 年底前實現 1,000 萬美元的年度經常性收入（ARR）；以及推出基於雲端的「機器人即服務」（Robot-as-a-Service）產品，讓企業無需配備專用硬體設備，即可運用 Config 的基礎模型。