前英伟达高管吴夏清创办机器人数据服务公司，Calder瞄准世界模型底座
文 | 电厂，作者 | 董温淑，编辑 | 高宇雷
4月10日，「电厂」独家获悉，前英伟达DRIVE Sim & DeepMap业务副总裁兼总经理吴夏青（James Wu）已启动新一轮创业，项目名为“Calder”，定位于具身智能空间数据服务。
这也是当前空间智能、具身智能、世界模型等概念下的重点话题。高质量训练数据稀缺已成为“卡住”具身智能产业发展的关键壁垒，对高质量数据的获取和利用也已成为行业的热门研究方向。
值得一提的是Calder的logo取自雕塑家Alexander Calder的作品。而Alexander Calder被誉为“动能雕塑先驱”，以将运动与环境互动融为一体的风格而闻名。
目前，Calder官网只有一句简单的slogan：“空间智能的基础（The Foundation of Spatial Intelligence）”并简要写道“目前我们正与少量实验室和机器人团队一起工作”，更多信息仍待释放。
据一位相关领域创业者告诉「电厂」，目前Calder正处于积极招聘阶段。
我们就相关信息向Calder进行求证，截至发文未获回应。
华人地图“老兵”下一站，从自动驾驶转向空间数据
据吴夏青Linkedin主页显示，其在英伟达的工作历程止步于2025年12月。而Calder将是吴夏青离职英伟达后的最新一站。
2016年，吴夏青创办了高精地图企业DeepMap，后者曾斩获英伟达投资，又在2021年被英伟达所收购。吴夏青随即在英伟达任DRIVE Sim & DeepMap业务副总裁兼总经理一职，并于2025年底离职。
彼时英伟达看重的，是吴夏青在高精地图市场所累积的knowhow。
吴夏青工作经历，图/Linkedin
据公开信息，吴夏青本科被保送至天津大学计算机系，随后于美国阿拉巴马大学伯明翰分校攻读博士学位。
从2006年开始，吴夏青先后在谷歌、苹果、个人云存储企业Upthere、百度美国研究院工作。在此期间，他曾深度参与了各家大厂数字地图业务的关键进程，见证Google Earth和谷歌地图、苹果地图、百度自动驾驶等业务的发展。
2016年，吴夏青创办的DeepMap同样聚焦这一领域，面向高度自动化的无人驾驶和智慧城市服务打造高清地图平台，曾获得金沙江创投、a16z、英伟达等机构投资，并迅速吸引了福特、本田、上汽、博世等客户。
2021年，在英伟达官宣收购DeepMap的公告中写道：“DeepMap 的技术将增强NVIDIA DRIVE 上的地图和定位功能，确保自动驾驶汽车始终准确地知道它们在哪里，要去哪里。”NVIDIA DRIVE是英伟达为自动驾驶汽车（AV）开发的全栈解决方案，也是英伟达押注智驾市场的重要抓手。
吴夏青的最新创业项目Calder瞄准了空间数据服务，与DeepMap面向不同的目标市场。但是无论空间智能、自动驾驶还是数字地图，都高度依赖于高质量数据的采集、使用和交付。
数据成具身智能竞争重点，市场迎来多起融资
空间智能，是由顶尖AI学者、斯坦福大学首位红杉讲席教授、美国国家工程院院士李飞飞近年来提出并加以明确的概念。
李飞飞将空间智能（Spatial Intelligence）定义为机器在三维物理世界中理解、推理、感知和行动的能力；实现空间智能的技术路径则是打造具备生成性、多模态、交互性的世界模型（World Models）。
这是继大语言模型LLM后AI发展的下一座高峰，她所创立的World Labs也投身于此。
不同于大语言模型可以依赖互联网上几十年来累积的语料数据进行训练，空间智能所面对的是一片数据的空白。
在2025年末接受「钛媒体」访问时，李飞飞也曾提及机器人领域的数采壁垒：“机器人的研究还是在早期，真的是缺数据……它基本上没有商业化的应用场景，尤其是在日常用，没有太多商业化的应用场景。所以它的数据很难收集。”
将目光拉远，高质量数据的稀缺已经成为行业中的某种共识。
比如宇树机器人创始人王兴兴就曾在行业盛会英伟达GTC 2026上指出，“对真机数据的依赖、真实的机器人数据稀缺”已经成为限制具身智能行业发展的3大难点之一。
这样的背景下，聚焦于解决数据壁垒的新项目正密集涌现，其中亦有不少斩获了资本支持。
举例而言，3月16日，京东正式宣布，为推动行业健康快速发展，将依托超级供应链核心优势，以及零售、物流、健康、工业、外卖、家政等海量真实业务场景，建成全球规模最大、场景最全的具身智能数据采集中心，两年内积累超1000万小时优质数据，助力具身智能产业从算法仿真迈向真实数据驱动的新阶段。
同月，数据基础设施服务商“Ropedia”官宣完成了千万美金级种子轮融资，其成立于2025年，致力于为机器人、空间、物理智能等领域提供新一代数据采集与解决方案。
4月7日，千寻智能宣布完成由顺为资本、云锋基金联合领投的新一轮10亿元融资。据官方信息，千寻智能自研的可穿戴式数据采集设备已迭代至第5代，可将采集成本大幅降至传统方式的1/10。
凡此种种，均只是市场的缩影。据市场机构QYResearch调研数据，2024年全球具身智能数据采集工厂市场规模大约为7.53亿美元，预计2031年将达到67.52亿美元，2025-2031期间年复合增长率（CAGR）将达36.8%。
当“数据”成为了能决定机器人智能化上限的关键点，市场正迎来人才、资本的加速涌入。对具身智能玩家而言，如何在这轮产业爆发的时间窗口之中采集和利用到足够的数据，将是关键点。
(来源：钛媒体)
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