主要AIラボが物理世界でのロボット操作能力向上に向け競争を加速させる中、高品質な学習データ不足が新たなボトルネックとなっている。これに対応するため、ロボティクスデータインフラ企業「XDOF」が設立され、7000万ドルの資金調達を完了した。2024年10月にUCバークレー出身のPhilipp WuCEOらによって創業し、約60名のチームで運営されている。現在、複数の最先端AIラボを含む20社の顧客と提携中だ。 XDOFはロボットが物理環境で動作するために不可欠なデータ収集パイプライン、ツール、注釈システムの構築を専門とする。大規模言語モデルと異なり、ロボットには身体性を伴う相互作用データが必要だが、現在高品質なデータは限定的である。同社は収集に加えクリーニングや注釈処理を一括提供し、データ改善のフィードバックループを構築する。戦略は3層構造で展開される。最上位はターゲットロボットへのテレオペレーションデータ、次点は汎用テレオペレーション、最下位は専用ウェアラブルセンサーを活用した人間の日常動作データとし、ハードウェア設計からデータ品質まで管理する。 学術界とも連携し、UCバークレーAI研究ラボと共同で過去最大規模のロボット学習データセット「ABC」を公開した。13万件の操作軌跡、300時間のシミュレーション、100時間の評価動画から構成され、衣類折りたたみなどのベンチマークタスクでモデル訓練に活用されている。 大手ラボが自前でデータ収集を実施しないのは、広大な倉庫施設、ロボット保守、オペレーター教育など運用スケールの課題が大きいからだ。XDOFはこれらのインフラ業務を請け負い、ラボがモデル開発に集中できる環境を整える。社名はロボティクス用語の「自由度」に由来し、限定なき運動制御の実現を目指す。データ基盤整備が物理AI開発の成否を左右する中、XDOFはロボティクス産業の核心インフラとして注目を集めている。