5月18日，如祺出行旗下数据业务板块（以下简称如祺数据）首次向外完整披露了AI数据资产版图，覆盖标注数据、行为数据、合成数据及多模态训练数据集四大类。

加快AI数据服务向具身智能、世界模型等领域拓展

如祺出行基于真实出行场景长期积累的数据，除了支持自动驾驶等行业，还将支持具身智能、世界模型等面向真实物理世界的AI技术发展。这意味着，这家出行服务平台正在加快将其AI数据服务向具身智能、世界模型等高增长领域拓展。

近年来，如祺出行的AI数据服务保持高速增长。2025年，如祺出行以该业务为主要收入来源的技术服务板块，实现营收1.60亿元，同比增长487.4%，成为营收增长最快的业务板块。

全球AI产业正在经历深刻的范式转移，以具身智能为核心应用场景的世界模型，被公认为是下一个主战场，但相关训练需要数据，正在面临百亿小时级数据缺口且采集成本极高的问题。

如祺出行在真实出行场景积累的数据，包含驾驶员行为、道路交互、空间关系、时间序列等深层信息，符合当前AI行业尤其是世界模型训练最稀缺的优质数据要求。

从此次披露的信息可看出，如祺出行正在加快将Robotaxi等出行业务积累的数据，转化为可对外商业化的数据资产，开辟新的增长曲线，在未来打开更大的价值成长空间。

聚焦真实出行高价值场景

拥有具身智能训练“黄金数据矿”

物理世界数据正在成为AI产业最稀缺、最有价值的战略资产。据艾瑞咨询预测，中国具身智能产业2030年将突破4000亿元，2035年超1万亿元。

可供具身智能背后世界模型训练的高质量数据紧缺。数据显示，目前，全球可供具身智能背后世界模型训练的高质量数据总量仅约50万小时左右，而头部厂商单年需求量即达百万小时级别，供需严重失衡。

如祺出行等出行服务企业，具备成为高质量“黄金数据矿”的条件。凭借每年数亿的出行订单规模和庞大的车辆运行数据，如祺出行每一天都在积累海量司机行车、泊车以及高频交通场景的多模态数据。

相比传统图片、视频或人工搭建的模拟场景数据，上述数据记录了“司机决策-车辆响应-环境反馈”的完整链条，具备因果关联与交互逻辑，尤其适用于训练世界模型和具身智能系统。

如祺出行在2023年开始布局AI数据解决方案，通过将智驾数据采集车投入常态化运营，同步合规采集真实驾驶及道路数据。截至2026年5月，公司已在广州、上海、重庆、沈阳等城市部署超过300辆智能驾驶数据采集车，每日可产出1600小时、130TB合规数据。

不同于传统AI数据服务商多数聚焦于基础标注服务，如祺出行正从单纯的“卖标注”向“数据集+全栈能力”升级，已形成涵盖数据采集、规模化处理、精准标注、合成数据及多模态处理等全链路能力，不仅能服务于智能驾驶的AI模型升级，更能向具身智能等高价值赛道延伸，实现数据服务能力的价值链攀升。

目前，如祺出行的AI数据服务已进入智能驾驶、具身智能、大模型、消费电子、医疗等领域，客户包括腾讯、小马智行、理想、火山引擎、百度智能云、广汽集团等头部企业。