前蔚来AI一号位挺进机器人,创业半年即获红杉领投

在蔚来“隐退”了大半年的白宇利，终于露出了新底牌。

2025年10月那波蔚来智驾团队的调整，现在看来更像是一场技术人才的“播种”。半年之后，这批离开蔚来的技术负责人，不约而同把下一站选在了具身智能。

其中备受瞩目的，是前蔚来AI平台负责人白宇利创办的“上海补天石科技”。

天眼查资料显示，补天石科技成立于2025年11月，2026年5月1日完成由红杉中国领投的天使轮融资。

这是一家具身智能数据基础设施服务商，为机器人/具身智能公司提供一站式训练数据工程平台，打通从数据采集→处理→标注→模型训练调度的全链路，让客户无需从零搭建数据管线，即可高效获得高质量训练数据供给。

白宇利本科毕业于韩国延世大学计算机科学专业，毕业后进入智能驾驶领域。

他曾在Momenta担任人工智能基础设施负责人。从Momenta离开后，他曾短暂创立一家专注于构建高性能通用人工智能基础设施解决方案的初创公司。

2020年8月，白宇利加入蔚来汽车，担任人工智能平台负责人，向蔚来自动驾驶研发首席专家任少卿汇报，职级为总监。2023年3月起，他兼任蔚来云端工程部负责人，职级升至资深总监。

在蔚来期间，白宇利主导搭建了公司智驾研发的算力与数据基础设施，构建了日间峰值处理200万次任务请求、支持1.5万节点并发的端云算力体系，整体算力规模达378.1 EOPS，曾是国内最大的端云算力集群之一。

他带领团队建立了500多种标准化标注工艺和100多条自动化产线，将自动化标注效率提升至99.9%以上。

在技术理念上，白宇利有自己的判断。他认为“端到端”模型并非灵丹妙药，指出模型架构的转变并非“大跃进”，实现端到端大模型需要数据飞轮高效落地、模型就绪以及千卡集群等必要条件。他主张车企应注重工程效率和质量，认为如果没有高效的工程体系，端到端带来的红利也会被低效掩盖。

2025年10月，白宇利从蔚来离职，同期出走的还有世界模型负责人马宁宁、智驾产品负责人黄鑫。

外界当时更多关注的是蔚来智驾团队的动荡本身，很少有人意识到，这批人正在酝酿一个更大的计划。

五个月后，谜底揭开。

补天石科技这个公司名，取的是“女娲补天”的意象。白宇利要补的是什么天？是具身智能行业的“数据天”。

外界看人形机器人，往往被后空翻、上下楼梯、奔跑跳跃等各种炫技表演吸引。但这些动作层面的能力，跟“干活”是两回事。

2026年4月上海的一场行业大会上，乐聚机器人合伙人王松直言，业界普遍认为，机器人本体的运动控制能力在不少方面已接近甚至超越人类水平，但市场对机器人的期待，远不止行走、上下台阶或完成特技动作，更多是希望其能在真实场景中真正“干活”。

一个能跑能跳的机器人，你让它把桌上的水杯递过来，它可能在桌面上摸半天都找不到目标。为什么？因为它的“大脑”里，缺乏对物理世界的认知数据。

这不是某个公司的问题，而是全行业面临的结构性瓶颈。

据估计，行业开源真机数据总量不足1000小时，且多源自实验室项目，存在更新中断、质量参差等问题。同时，行业还缺乏统一的数据标准，供需两端难以有效匹配。

帕西尼感知科技创始人兼CEO许晋诚指出，当前市场高度关注的第一视角数据采集，虽然有效，但仍属于低维数据，仅能支撑机器人基础的预训练，在后训练阶段，仍需要海量数据持续迭代模型。

这也是为什么2026年被业内多位从业者定义为“具身数据元年”。

京东在前不久公布了行业首个具身智能数据全链路基础设施。智元孵化的觅蜂科技宣布完成数亿元融资，由红杉中国领投。光轮智能宣布完成10亿元融资，成为全球首个具身数据领域的独角兽。

数据基础设施，正在从辅助环节变成核心赛道。

白宇利选择在这个节点切入，打的正是这张牌。

补天石科技的业务方向是具身数据的Infra环节，为机器人模型训练提供从数据采集、处理、标注到模型训练调度的一站式工程体系。

更直白地说，它不是造机器人本身，而是给所有机器人公司搭建数据管线和训练底座。

这个商业模式是典型的“卖铲子”逻辑：机器人公司不需要自己从零搭建数据基础设施，而是可以调用补天石科技提供的工程化能力，持续获得高质量的训练数据供给。

在具身智能行业从炫技走向干活的转折期，这种基础设施层的服务，在技术壁垒和可规模化程度上，可能比造本体更具优势。

值得注意的还有另一位从蔚来走出来的技术人。

前蔚来世界模型交付负责人肖中阳，创办了“北京日冕机器人”，已于今年3月获得百度系基金的投资。

肖中阳是清华大学博士，在蔚来期间带队交付了业界首个量产的世界模型NWM 1.0，实现了全球首创的“完全无图自主寻路”功能。

如果说白宇利是“修路的”，肖中阳就是“跑赛道的”——他的目标是让机器人具备理解物理世界的能力，而不仅仅是执行预设路径。

两个蔚来系高管的入局，反映了智驾人才向具身智能迁移的大趋势。

据统计，近两年来国内智驾领域已有近40位核心高管及技术骨干跨界进入具身智能领域。从理想的郎咸朋、贾鹏，到小鹏的郭彦东，到华为的王云鹤、周顺波，这份名单越来越长。

仅2026年开年以来，智驾精英创建或参与的具身智能企业就已诞生3家独角兽：

星海图。2月上旬，Momenta前量产负责人高继阳带队的星海图完成10亿元融资，率先跻身独角兽。

智平方。2月底，曾任小鹏汽车首席科学家的郭彦东创办的智平方宣布完成超10亿元B轮系列融资，一年内累计完成12轮融资，估值超百亿元。

至简动力。3月，前理想自动驾驶技术研发负责人贾鹏担任CEO、前理想汽车CTO王凯任董事长的至简动力，6个月完成5轮融资，累计融资20亿元，成为具身智能领域最快独角兽。

技术同源是底层逻辑。智能驾驶汽车本身就是一种具身智能体，通过传感器感知环境，通过算法决策规划，通过执行系统控制动作。

区别在于，汽车在结构化道路上行驶，而机器人面对的是更开放、更非结构化的物理世界。但感知、决策、执行的核心算法逻辑是相通的，只是在复杂度上做了升级。

一级市场对这条路径给出了明确的定价信号。

截至2026年4月10日，年内机器人领域融资事件已突破269起，披露金额的122起融资总规模约345亿元，单笔10亿元及以上的融资至少已有15起。

银河通用、星海图、千寻智能均在近期宣布估值超过200亿元。

而资本正在加速向具身大脑环节集中。新京报贝壳财经相关统计显示，截至2026年3月，聚焦具身大脑研发的企业合计融资额达到104亿元，已接近2025年全年水平。

资本看重的逻辑是：具身大脑不是单一的零部件，而是可以跨本体、跨场景复用的底层能力，具备“一脑多用”的平台化想象空间。

对白宇利而言，这个逻辑同样适用于数据基础设施。只要机器人公司还在训练模型，就需要数据管线的支持。

补天石科技要做的，就是成为那个提供“标准化数据电力”的供应商，让机器人公司不必在基础设施层面重复造轮子，而是直接在上面跑自己的模型和应用。

当然，补天石科技目前还处于非常早期的阶段。

公开信息显示，公司正在招募具身算法系统研发工程师、机器人底软研发工程师等岗位，团队仍在搭建中。

它最终能不能跑通，取决于几个关键因素：数据管线的工程化能力到底能做到什么程度，能否比机器人公司自建方案更具成本优势，以及市场对“第三方数据基础设施”这个商业模式的接受度有多高。

但有一点是确定的：具身智能行业正在经历从“拼硬件参数”到“拼数据能力”的转折。

过去大家比的是关节扭矩、自由度、峰值扭矩密度。现在和未来，比的将是模型泛化能力和数据闭环效率。

用哈尔滨工业大学机器人研究所所长赵杰的话说，当前机器人能跑、能跳，但这些技术推动了可靠性的提升，真正要实现场景落地，双臂的类人技能作业功能，远比双足行走更为重要。而要训练出这种技能，绕不开的就是高质量数据。

白宇利的打法，恰好卡在了这个转折点上。他不造机器人，他给机器人造“教科书”。

在行业从“会动”走向“会干”的进程中，数据基础设施的价值正在被重新定义。

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