数据限制具身？觅蜂杀进场破局：高质量数据水电一样即取即用

机器之心发布

过去两年，具身智能最大的瓶颈，其实不是模型。

而是数据。

在大模型时代，文本数据是巨大的，但一旦进入物理世界，一切都反过来了：真实交互数据极度稀缺、采集成本高、标准混乱、几乎无法规模化复用。

这直接导致一个结果：模型在不断进步，但机器人，始终很难真正走进现实世界。也正是在这样的背景下，行业开始把目光，从模型能力转向一个更底层的问题：数据。

2026 年 4 月 16 日，以 “蜂行天下，数驱智能” 为主题的觅蜂（Maniformer）一站式物理 AI 数据服务平台发布会在上海张江科学会堂成功举办。作为全球领先的一站式物理 AI 数据服务平台，觅蜂科技正式亮相，重磅发布物理 AI 数据服务平台、MEgo 系列无本体采集硬件及 MEgo Engine 数据治理引擎，并联合权威机构启动蜂巢数据共创行动，与京东云、百度云、阿里云等多家头部企业达成战略合作。此举标志着具身智能产业正式迈入数据标准化、供给平台化、生态全球化的新阶段。

破解数据荒漠瓶颈，打造 “又全又好又快” 数据供给

觅蜂科技董事长兼 CEO 姚卯青在发布会上表示，AI 正从数字世界走向物理世界，具身智能成为下一代计算革命核心赛道。但当前行业面临严重的数据荒漠：物理 AI 真机交互数据量不足大语言模型的两万分之一，且存在标准缺失、质量参差不齐、供需错配等问题，直接制约具身智能从实验室走向产业落地。

为此，觅蜂科技定位一站式物理 AI 数据服务平台，以 “让全世界的数据为 AI 所用” 为使命，专注打造具身智能数据的平台型供给基础设施，实现数据体系化、标准化、规模化供给。与传统数据服务商不同，觅蜂不只是提供数据，更致力于构建物理 AI 数据基础设施，实现真机遥操、无本体采集、仿真数据全范式覆盖，并打通硬件、软件、平台、运营全链路，以类型全、质量好、交付快的 “又全又好又快” 数据供给能力，让高质量数据像水电一样即取即用。

这次发布，觅蜂拿出的不是单一设备，而是重磅推出了 MEgo 系列无本体数据采集硬件，包括 MEgo Gripper 采集夹爪、MEgo View 头戴式采集设备及 MEgo Engine 数据治理引擎。

具体而言：

MEgo Gripper 以 480g 极致轻量化设计实现全场景移动作业无负担。设备搭载行业领先的毫米级轨迹重建技术，操作轨迹还原精度可达 1mm，同时通过亚毫秒级全局时间同步，实现视觉、触觉、姿态等多模态数据的精准对齐，完整复刻物理交互的每一个细节。

依托 200° 鱼眼镜头与三维触觉阵列技术，MEgo Gripper 可与 MEgo View 实现原生协同，无缝完成多终端数据采集，输出包含视觉、深度、IMU、运动轨迹、多维触觉、夹爪状态在内的全维度交互数据。其亚毫秒级同步能力与 Wi-Fi 6 高速传输特性，保障数据采集的高效性与精准性，为具身智能模型提供高质量、高保真的物理交互训练素材。

MEgo View 则是行业首创的全场景、全视角、多模态空间感知采集终端，突破性采用 “超 300° 全景感知 + 腕部交互特写” 双视角采集方案：头部相机实现 300° 超广域环境覆盖，腕部相机精准捕捉手部操作细节，全通道支持 1080P 60fps 高清视频流，全方位捕捉物理世界的实时交互信息，为复杂场景下的精细化操作数据采集提供全新解决方案。

MEgo View 深度融合亚毫秒级无线时间同步与硬件级精准触发技术，实现多传感器数据在时间与空间维度的完全对齐，彻底解决物理世界多视角数据时空难以统一的行业痛点。凭借轻量化、全无线、电池快换的设计，设备可在工业产线、家庭服务、户外作业等各类复杂工况下灵活部署，真正实现 “随行即采”，为模型训练提供高保真、高同步的全域空间感知数据。

当前，无本体数采虽能大幅降低数据采集成本，但普遍存在传感器布局差异导致的数据偏差，需依赖大量算法补偿才能完成从模型训练到真机部署的链路打通。MEgo 系列产品具备与精灵 G2 Air 原生同构的特点，从源头保障 UMI 采集数据和真机数据的同源共生，为模型训练提供高质量、无差异的数据样本，大幅提升采集，训练再到部署的全链路效率。同时，基于 MEgo 系列的同构型传感器和夹爪一致性数据训练模型，可无缝对接部署到 G2 Air，快速的实现机器人的自主作业能力。

此外，为打通数据从采集到应用的最后一公里，觅蜂同步发布 MEgo Engine 一站式数据治理服务平台，与 MEgo 采集终端形成端到端的完整闭环。平台以数据治理引擎为核心，覆盖从原始数据到训练数据的全流程自动化处理：在数据预处理环节，实现多源数据时间对齐、智能筛选，解决多设备数据不同步、无效数据冗余的行业痛点；在空间感知模块，完成 6D 轨迹重建、人体关键点重建与三维环境重建，1:1 还原真实操作的空间逻辑与动作细节；在质量评估环节，通过多本体回放、智能评分模型，实现数据质量的自动化校验，确保每一条数据都符合工业级训练标准；在数据标注环节，将传统人工标注效率提升 10 倍以上，真正实现数据治理的自动化、标准化、规模化。

值得关注的是，MEgo Engine 平台可直接对接 MEgo View、Gripper 等全系列采集终端，采集数据一键上传即可完成全流程治理，输出可直接用于模型训练的标准化数据集，彻底解决数据采集与治理脱节的行业顽疾。

姚卯青介绍，依托全流程质检体系与全球化采集网络，觅蜂科技 2026 年将实现千万小时级数据产能，数据质量与规模均处于行业领先水平。

蜂巢数据共创行动全球启动，构建开放共赢数据生态

为推动产业共赢，觅蜂科技联合上电科、国家数据标委会、工信部赛迪研究院共同发起蜂巢数据共创行动，北京人形机器人创新中心、上海国地中心、灵初智能、帕西尼感知科技、大晓机器人、无界智航、清智嘉创、艾欧智能、流澜数智、Mr. Robot 等数十家海内外机构成为首批响应单位。

行动以打破数据孤岛、统一数据标准、链接全球供需为目标，打造开放高效的物理 AI 数据流通网络，让客户轻松找到数据，让服务商精准对接需求，实现数据价值高效流转。觅蜂将联合全球伙伴共建标准、共享能力、共赢市场，目标 2030 年达成百亿小时级数据产能，共建全球最大物理 AI 数据生态，共同加速具身智能产业规模化爆发。

发布会上，贵州省大数据发展管理局党组书记、局长兼省政府副秘书长朱宗尧围绕数据工厂与新型基础设施发表演讲，高度肯定觅蜂在数据标准化、生态化建设中的标杆意义。随后，觅蜂与京东云、百度云、阿里云、猎聘、贵州大数据集团、张江集团举行战略签约，在数据生态、场景协同、算力支撑、人才建设等领域展开深度合作，共筑物理 AI 数据产业新生态。

行业大咖巅峰对话，数据决定产业未来

发布会同期举办了 “共筑物理 AI 数据生态，驱动 AGI 未来” 圆桌论坛，由具身研习社主编吕鑫燚主持，觅蜂科技董事长兼 CEO 姚卯青、极佳视界联合创始人兼首席科学家朱政、光轮智能 CEO 谢晨、原力灵机联合创始人范浩强、智源研究院具身 Infra & 数据负责人姚国才、阿里云高级算法专家张民英六位行业嘉宾，围绕数据生态、真机与仿真融合、世界模型数据瓶颈、数据规模与能力涌现等议题展开深度探讨。

各方一致认为，具身智能的核心竞争是数据采集与转化效率的竞争，未来行业将走向标准统一、供需协同、真机与仿真互补的平台化格局，预计 2026 年底全产业有效数据量级将突破千万小时，为具身智能规模化落地筑牢基础。

姚卯青强调，2026 年是具身智能数据元年，觅蜂科技将以平台化供给为核心，以蜂巢行动为生态纽带，与全球伙伴共建数据生态、共享产业红利，为 AGI 时代筑牢最坚实的数据根基。

立足物理 AI 数据新起点，面向 AGI 时代新征程。觅蜂科技本次发布会的成功举办，不仅标志着企业正式迈入物理 AI 数据领域核心赛道，更意味着具身智能产业数据基础设施进入全面落地阶段。未来，觅蜂将持续发挥平台引领作用，持续推动物理 AI 数据走向标准化、规模化、平台化，与全行业伙伴携手破解数据瓶颈、共筑产业生态，为具身智能规模化落地与全球人工智能产业创新发展注入持久动能。