自动驾驶公司文远知行正将车队积累的数据能力推向汽车之外的物理世界。据华尔街见闻从知情人士处获悉，文远知行已推动数据业务独立运营，由全资子公司景烁承接，定位为具身智能和数据基础设施软件服务，业务覆盖数据生成、数据采集和自有数据系统，且目前积累的真实数据已不限于汽车场景。文远知行方面在7月22日对华尔街见闻表示，暂无可披露信息。

景烁成立于2024年5月，此前主要作为文远知行自动驾驶研发体系的配套业务，提供AI数据闭环和解决方案。如今，其AI平台已延伸至原始数据、训练数据和标注数据管理，以及模型选择、训练、评估和部署；具身智能业务则覆盖数据合成、遥操作数据采集和数据处理。知情人士称，相关业务经过较长时间积累，近期评估后决定独立运营并启动融资，目前已完成A轮融资，投资人对业务前景较为看好。景烁对2026年的收入目标是3亿元，而文远知行2024年智能数据服务收入约为5580万元，2025年推算为1.596亿元。

这一动作背后，是自动驾驶行业竞争边界的重塑。过去，Robotaxi公司的数据主要服务于车辆研发，采集、标注、仿真和模型训练最终都为了提升车辆在更多道路上的安全运行。随着具身智能和物理AI兴起，机器人、物流设备和工业智能体都需要在真实环境中完成感知、决策和行动，这为自动驾驶公司提供了新的客户群。文远知行此次拆分，意味着其正将数据采集、处理、仿真、评测和模型迭代形成的工程系统，从内部研发成本转化为可单独报价、融资和核算的业务。

不过，道路数据并不能直接转化为机器人数据。自动驾驶与具身智能在传感器、动作空间和任务目标上存在差异，机器人需要大量关于抓取、移动、操作和人机交互的数据。真正可能跨场景复用的，是数据治理、场景挖掘、仿真生成、模型评测和工程交付流程。因此，Robotaxi公司能否进入具身智能数据业务，关键在于能否将服务自动驾驶的工程方法重新组织成适用于不同机器人本体和任务的数据产品。

行业内已有相似动作。2026年6月，如祺出行旗下数据业务板块发布了具身智能数据平台，尝试将Robotaxi数据能力拓展至机器人场景。沙利文2026年3月发布的物理AI仿真及数据平台报告指出，该市场仍处于早期增长阶段，平台价值取决于下游应用的技术成熟度和商业化进程，智能汽车和具身智能都在增加对长尾场景复现、传感器仿真和算法闭环优化的需求。

有具身机器人公司技术人士对华尔街见闻表示，训练数据有限和仿真堆栈碎片化是物理AI研发中最核心的问题。尽管世界模型和仿真引擎可压缩训练与评测周期，但最终仍依赖真实场景落地。这给景烁这样的数据服务商提出了更高要求：单纯提供标注和采集人员容易变成按项目收费的人力服务，真正有产品属性的，是能够将真实数据、仿真数据、场景库、模型评测和交付流程组合起来，降低客户开发机器人的时间和成本。

野村证券在7月一份报告中指出，数据即服务可以按小时或项目快速变现，但如果供应商缺乏模型评估和应用能力，后续可能被机器人企业自行整合。这指向数据业务的一个现实：数据采集容易被看见，持续提升模型效果的能力才更难外包。

文远知行拆分景烁，提供了一个观察样本。它要验证的不是“具身智能”概念能否带来短期关注，而是Robotaxi公司多年积累的数据和工程系统，能否从服务主业的研发投入，变成跨场景出售的能力。如果这笔账算得通，自动驾驶公司的竞争将从车队规模延伸到谁能把车队里积累的数据和工程流程卖给更多物理AI客户，订单、复购和毛利将决定其新的定价。