10月29日，文远知行披露旗下子公司「景烁科技」完成首次外部融资，获得嘉御资本、香港科技园创投基金、天狼星资本等机构数千万美元的pre-A轮投资。

完成融资后，景烁仍为文远知行控股子公司，继续纳入合并报表，外部投资者持股约3.38%，对应估值约20.7亿元人民币。

景烁科技成立于2024年5月，定位是构建物理AI时代的数据与模型基础设施。CEO霍达是文远知行001号员工，长期负责自动驾驶平台与数据基础设施建设，曾在中美新三地搭建全球化研发团队；联合创始人韩明也具备自动驾驶与AI数据产业经验。

这种“母体技术外溢+核心团队连续创业”的结构，区别于其它从零起步的纯概念公司，其产品体系以数据-模型一体化平台WorldEngine和自研世界模型GENESIS-Robotics为核心，覆盖自研第一视角高精度数据采集设备EGOK、规模化数采、高质量数据集与定制数据服务，形成从真实世界操作经验采集到机器人学习的闭环。

据公开信息，景烁科技已与全球数十家大模型企业和具身智能企业合作，客户与生态伙伴超过100家，在手订单规模达数十亿元，年收入增速超过100%。2025年营收约1.87亿元，尽管仍有税前亏损，但增长曲线陡峭，说明外部需求正在兑现。

对文远知行而言，过去近十年在真实道路、多国多城环境下积累的数据采集、治理、模型训练与工程化能力，不再仅服务于自家Robotaxi与Robobus车队，而是被拆出为可对外输出的独立业务线。这既降低了母公司持续投入的压力，也让长期研发投入获得了独立估值的可能。

大模型在数字世界取得突破后，具身智能与机器人对高质量真实世界数据的需求急剧上升。海外已有Scale AI被Meta以超百亿美元战略投资、Mercor与Snorkel AI等数据平台连续获得大额融资的先例；国内相关赛道资本关注度也明显提升。这一轮融资踩中了物理AI数据基础设施的窗口期。

景烁科技是文远知行在Robotaxi商业化之外，主动开辟第二条增长曲线的信号。它将自动驾驶公司的核心能力从“让车自己开”延伸到“让更多物理智能系统学会操作”，体现了技术积累的复用价值。

它的差异化在于，其数据来源并非单纯的互联网爬取或合成，而是长期自动驾驶运营中沉淀的真实物理交互数据，再结合自研采集硬件与世界模型进行增强。这种“从车端真实场景长出来”的数据资产，对机器人技能冷启动和长尾场景覆盖具有潜在价值。

对行业来说，景烁科技也提供了一个“母体孵化成熟业务再独立融资”的参考路径，可能促使更多自动驾驶或机器人公司重新审视自身数据与模型资产的商业化潜力。

这一事件并非单纯的资本动作，而是自动驾驶公司将长期积累的数据与模型能力产品化、独立化的典型案例，折射出物理AI基础设施赛道的升温。