觅蜂科技董事长、CEO姚卯青：数据将与算力一样成为AI基础共性生产资料

近日，觅蜂（Maniformer）一站式物理AI数据服务平台发布会在上海举办，作为一站式物理AI数据服务平台的觅蜂科技正式亮相，发布物理AI数据服务平台、MEgo系列无本体采集硬件及MEgoEngine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合作。

觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青表示，数据将与算力一样成为人工智能领域基础共性生产资料，也会成为具备投资回报周期的核心资产，当前具身智能行业对高质量物理AI数据的需求已进入爆发期，供给端却存在显著缺口。

2026年被业内视为具身智能的商业化元年，具身智能正式走出实验室、落地真实场景，但一个尴尬的现实是：行业普遍缺数据，尤其是缺少高质量、标准化、规模化的物理AI数据，“数据荒”成为行业共性难题。

姚卯青表示，觅蜂科技定位一站式物理AI数据服务平台，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，让高质量数据像水电一样即取即用。

姚卯青形容当前的状态是“供不应求”。在此背景下，觅蜂科技定下一个年度目标：2026年实现千万小时级别的数据产能。姚卯青算了一笔账，实现这一目标需部署万台级采集终端，单终端日均稳定产出3—4小时有效数据，按年有效作业250天测算约可达成规模交付。其中，60%—70%将用无本体数据采集，此外约200—300万小时的数据布局于真机数据。

本次觅蜂科技发布的MEgo系列是以人为核心、全场景覆盖的无本体数据采集硬件，包括MEgoGripper采集夹爪、MEgoView头戴式采集设备及MEgoEngine数据治理引擎，其核心是脱离机器人本体、以人为采集主体，轻量化、无束缚、可户外采集，解决真机采集成本高、效率低的行业痛点。

不过，除了“数据荒”的痛点外，目前具身智能行业普遍还存在数据质量难证明、标准不统一、重复建设等问题，最终催生出行业供需错配矛盾。对此，姚卯青给出了觅蜂的解决方案。

为保证数据质量，觅蜂科技构建起一套闭环验证的流程体系，从采集人员的培训、管理，到标注审核的标准，再到最终通过算法在仿真或真机上测试数据的有效性。“能力层面还要具备飞轮闭环效应，能够自己在有数据的情况下，去通过算法最终验证这个数据是否有效，这其实是客户最关心的问题。”姚卯青表示。

值得注意的是，作为一家具身智能数据公司，觅蜂科技由智元机器人孵化而来，一方面，可依托智元具身模型能力成为该公司优势，但另一方面，其数据独立性也在一定程度上引发疑问。基于此背景，觅蜂科技该如何取得其他客户，尤其是潜在竞争对手的信任？

姚卯青对此明确强调：“觅蜂是一家独立的数据服务平台，智元向觅蜂获取数据唯一途径就是市场化下订单，价格在一千多块钱一小时。”

这进一步引出了一个敏感问题：潜在竞争对手买了觅蜂的数据，会不会反过来成为智元的威胁？姚卯青的回答很干脆：“完全不担心。”他表示，整个具身智能的应用前景太广阔，现在大家都还没有打开。“如果有人用觅蜂的数据训练出了更强大的模型，我们其实非常开心，那才是实现了我们‘让全世界的数据为AI所用’、加速智能体到来的使命。”