近日，宁波博登智能科技有限公司（以下简称“博登智能”）正式宣布完成亿元A轮融资。本轮融资由上海国际集团战略持有机构—国和投资进行独家投资。

博登智能创始人兼董事长赵捷表示：“衷心感谢国和投资对博登智能技术实力与发展潜力的高度认可。本轮募集的资金将重点投入数据标注平台（BASE）及数据资产管理平台（Blink)的建设加强与新一代智能体平台（BBot)的创新研发上，通过'技术突破+人才驱动'双轮战略，加速博登智能在全球市场的产业布局。”

本轮融资战略规划

本轮融资标志着博登智能加速成为中国及全球市场的企业级 AI 基础数据服务领军者。资金将用于加速市场拓展、深化产品创新与全球化运营，以应对AI产业的增长需求。

重点方向包括：

· 产品矩阵：BASE数据标注平台、Blink数据资产管理平台、 BBot智能体开发平台的持续创新升级，形成数据产品的闭环。

· 全球市场：强化中国、中东、欧洲与北美市场布局，向全球市场输出AI数据解决方案。

· 人才梯队：扩充顶尖工程师与 AI 算法团队，确保在多模态大模型、语音智能、生成式AI等领域保持技术领先优势。

· 客户拓展：深耕自动驾驶、智慧医疗、大语言模型、具身智能机器人等行业，提供持续的数据解决方案。

博登智能市场布局

数据标注革命：从“手工模式”到“AI工厂”

在人工智能产业加速迭代的背景下，博登智能自主研发的BASE平台已完成第六代技术迭代。平台深度整合智能体、多模态大模型和向量数据库等新质生产力，内嵌超100种预标注模型和智能化辅助标注工具，可提供覆盖数据采集、数据清洗、数据标注、数据合成及数据集构建的一站式数据处理服务，将传统“劳动密集型”的标注流程转化为“技术密集型”，最高提升700%的标注效率，平均节省40%的成本，技术突破带来的效率提升，直接推动了博登智能在多个垂直领域的市场突破与生态布局。

博登智能全流程数据服务

高效智能的数据标注生态

面向自动驾驶场景（Autonomous Driving）：博登智能自主研发的4D标注平台深度融合VLM（视觉语言模型）与VLA（视觉-语言-行动）解决方案，通过多模态对齐标注技术实现图像特征与自然语言描述的语义关联，构建包含交通场景理解、驾驶意图解析及行为决策逻辑的标注体系。

平台支持4D时空轨迹追踪与连续帧行为建模，精准还原复杂场景下'感知-理解-决策-执行'的闭环链路，已为车企L4级自动驾驶系统提供包含BEV+Transformer架构适配、多任务联合训练数据集及场景泛化增强方案的端到端训练框架。目前平台已服务主流汽车厂、Tier1厂商及造车新势力等头部客户，近三年业务量持续高速增长，累计合作金额高达上亿。

博登智能数据标注优势

博登智能智能辅助标注工具

智能化数据资产管理平台

在生成式人工智能（AIGC）蓬勃发展的背景下，为了实现对海量数据的高效管理与精准交付，博登智能推出了集成筛选、标注、清洗、检索与交付功能于一体的数据资产管理平台Blink。

数据资产管理平台Blink现已成功接入超100个数据源，支持客户依据特定训练目标设定一系列复杂筛选条件（如时间区间、语言类别、内容主题、数据模态以及版权状态），并通过系统预设规则自动匹配并提取目标数据集，将平均交付周期压缩至3-5个工作日，准确率高达99%以上。入库数据均经过严格的质量评估与深度优化流程，在语义连贯性、视觉表现力和语音自然度等方面展现出卓越品质，并严格遵循国家法律法规及行业最高标准，确保数据使用的安全合规。

行业领先的智能体开发平台

随着AIGC技术范式迭代与垂直场景深化，智能体开发平台正成为产业智能化升级的核心基础设施。这类平台不仅需要算法架构的持续创新，更依赖高质量数据闭环体系的深度支撑。博登智能基于在数据采集、清洗、标注、合成领域沉淀的全栈式数据服务能力，通过构建多模态数据处理引擎及数据闭环体系，与智能体开发形成了天然的技术耦合性。

博登智能产品矩阵

作为企业智能化转型的关键载体，BBot构建的多模态交互体系支持文本、语音、图像等全场景交互方式，打造企业智能化沟通中枢。通过结合DocETL文档解析引擎，与流程自动化技术的深度耦合，系统可精准解析复杂业务场景并高效执行标准化流程。借助Workflow工作模块化架构设计、多Agent协作机制与丰富的插件生态，灵活适配金融、制造、医疗等行业特性，提供定制化智能体解决方案，企业可快速构建可用、可演进的智能体系统。

博登智能智能体平台页面

场景化优势举例：汽车测试助手与法律助手

· 博登智能助力某汽车研究所突破测试效率瓶颈，针对其研发人员在定位测试中频繁遭遇的技术难题和冗长的资料查阅流程，创新研发了汽车测试智能助手。数据显示，复杂问题平均处理时间较传统模式缩短50%，测试流程推进更为顺畅，使得产能得到了显著提高。

博登智能汽车测试助手页面

· 针对司法实践中证据调取效率低下这一行业痛点，创新研发法律智能助手系统。该系统通过自然语言处理与法律知识图谱的深度耦合，在实测中实现类案证据收集时长从传统8小时压缩至2.5小时，全流程检索耗时较人工模式降低70%。经实测验证，该系统使得单案件检索成本直降56%，成功替代初级律师60%的程式化检索工作，使资深律师专注核心法律判断。

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