DEEPREACH · 内部行业简报
恺望数据 Konvery——从智驾产线走向真实场景数据平台
北京恺望数据科技有限公司 · 官网 konvery.com · 自动驾驶 / 世界模型 / 具身智能
一句话结论：恺望是以数据生产运营和交易平台为核心的直接竞品。其从智驾积累的交付体系切入具身真实场景，再以“灯塔计划”扩大合作网络；对 DeepReach 的主要竞争压力落在场景触达、有效数据交付和客户入口。建议列入重点跟踪名单，同时评估其作为数据采购渠道的合作价值。（研究判断）
01
识别与定位
导航归类：02 数据采集 / 标注为主
02
公司档案
身份事实、官网口径与采访自述分别列示
| 成立 / 创始人 | 2022 年 2 月成立；创始人兼 CEO 于旭。北京股权交易中心 2023 年材料列示注册资本 1300 万元，属于历史口径，不作为当前注册资本。 [2] |
|---|---|
| 公开联系地址 | 官网列示：北京市通州区信创园 B 区 7 号楼 705。经开区报道将其列为“模数世界”入驻企业；联系地址、园区归属与工商注册地址应分别核实。 [1] [5] |
| 团队能力来源 | 于旭具 Uber、Momenta、字节跳动相关数据生产与运营经历；核心经验在跨场景组织、流程拆解和规模化交付。 [3] [6] |
| 人员组织 | 2026 年 8 月采访披露：20 多名正式员工、1 万多名众包采集和标注人员。众包网络人数不等于当前活跃采集人数。 [3] |
| 客户覆盖 | 官网称服务 30+ 自动驾驶客户，覆盖主机厂、Tier1、出行平台及云平台；具身企业股东不应直接等同于付费客户。 [1] [5] |
03
融资与发展时间轴
融资金额不推算估值；未披露轮次不自行命名
04
产品与数据体系
智驾工具链是既有基础，具身采集是增长方向
| 数据交易平台 | 官网主打需求聚合、确权与数据复用，旨在降低重复生产成本。对外宣传的成本效率提升缺少统一基准，不能直接作为采购测算。 [1] |
|---|---|
| DriveMap360 数据集 | 官网列示同源 4D BEV 目标检测（OD）、BEV 车道线、占用（OCC）数据。其主要面向智驾，不应视为具身操作数据集。 [1] |
| 智能数据工厂 | 官网展示自研工具链、预标注、主动学习、质检及调度；宣传准确率 99.9%。未见公开样本、误差定义及第三方测试，需项目级验证。 [1] |
| 具身数据采集 | 2026 年 8 月采访称，裸手双目第一视角是需求最大的品类，另有 UMI 路线。采访当时尚未开展手套数据业务；后续设备与品类变化需另行确认。 [3] |
| 海外来数加工 | 官网提供境外本地采集、国内加工方案，并宣传可审计能力；是否满足具体项目要求，应核对数据来源、授权和交付约定。 [1] |
05
灯塔计划：从项目交付向伙伴平台扩张
截至研究日仍处于目标执行期，不能写成已完成业绩
| 计划规模 | 2026 年 9 月披露，拟联合约 100 家伙伴，在约 100 天内共建 100 万小时数据，目标 12 月底完成采集、加工、审核入库。 [4] |
|---|---|
| 六类核心场景 | 零售商超、商务办公、家居生活、仓储物流、工业生产、餐饮服务。其方向与真实工作过程数据高度相关。 [4] |
| 采集原则 | 强调生产经营现场、实际工作任务和训练验证，反对摆拍与脚本化凑时长。落实程度需通过样本和训练结果核验。 [4] |
| 协作分工 | 场景方开放现场，渠道方触达资源，采集方负责运营；恺望承担工具、标准、质量和结算的平台职责。 [4] |
| 质量激励 | 公司称合格率达到 95% 可获 10%–20%溢价，并提供设备支持与 T+2 质检反馈。它们是计划规则与服务口径，实际适用条件以合同为准。 [4] |
关键口径：百万小时是年底建设目标；不能与累计库存、月产能或已验收小时混为一谈。本次未找到足以确认该目标已完成的公开资料。
06
商业模式与经营信号
数据服务收入 + 数据产品复用；订单额与营收严格区分
官网产品结构显示，恺望同时经营定制化数据服务与标准数据产品。采访披露其探索共享版权和重复交易，以一次生产服务多个需求方。对 DeepReach 而言，这使其既可能参与项目竞争，也可能成为数据销售渠道。 [1] [3]
规模参考（2026 年 8 月采访自述，未经审计）：2025 年订单额近 1 亿元；2026 年 7 月数据月产能接近 10 万小时；采访时具身订单占比约 60%，近期单月订单额接近 2000 万元。上述均为历史采访口径，不代表当前营收、回款、稳定产能或已验收规模。 [3]
07
竞争格局与对 DeepReach 的意义
以下为基于公开材料和现有导航定位的研究判断
| 直接竞争面 | 真实场景开发、采集员组织、有效小时交付、标注加工和大客户入口。其跨项目运营能力比单一设备参数更值得跟踪。 |
|---|---|
| 与硬件厂商关系 | 可采购或租赁多家设备，对单一硬件路线依赖较低。DeepReach 的硬件若能证明佩戴负担、稳定性及有效采集成本优势，也可能进入其交付链。 |
| 与本体 / 模型企业关系 | 自变量、松延、鹿明、觅蜂等产业参与者的投资有利于需求连接，但不能据此推断独家客户、最低采购量或收入保证。 [7] |
| 与站内其他数据玩家对照 | 可结合 数据堂 的加工服务、Shift 的采集网络及 觅蜂科技 的数据链条简报，比较场景、交付标准、客户与版权结构；各简报日期不同，不直接比较未经统一定义的规模。 |
| 主要约束 | 开放场景的获取和维护、众包交付一致性、设备利用率、客户验收返工，以及同一批数据可否向多客户授权。规模扩大是否改善单位经济性仍需证据。 |
08
行动建议与待核实项
先用样本与实际验收结果判断，再讨论规模合作
竞争应对
- 按场景建立可交付任务目录，以任务多样性、遮挡、动作连续性和标注完整度说明价值。
- 以验收后的有效小时核算成本，持续跟踪返工与设备占用，避免只比较原始录制时长。
- 优先积累真实工作场景与专业任务资源，以可持续获取能力形成差异。
合作验证
- 选一个双方重合的场景做小批量样本，约定验收定义、反馈时限、返工责任与结算条件。
- 分别评估数据供给、采集承接和设备供应三种角色，避免混用收益模型。
- 对复用销售明确权利范围、独占期、客户限制和收益分配。
待核实：① 灯塔计划已签约伙伴、已验收小时及客户付费情况；② 当前活跃采集员、设备数量与稳定月产能；③ 具身客户名单、续购率与集中度；④ 原始视频、标注与训练用途的授权链；⑤ 单价、毛利、回款周期及质检口径；⑥ 是否已有自研采集硬件与可公开测试结果。上述未披露项不作推算。