鑫闻界丨数据定义终局，看似“人人数采”的背后是谁的竞局？

齐鲁晚报·齐鲁壹点 王赟

这个9月，“泰安村民当上数据采集师”上了央视，结论之一便是——从真实世界里采出来的数据，更贴近生活，让机器人学习之后，它才会更加智能。

报道中提到，山东数采谷基地负责人表示，标注完的数据会提供给上游研发机器人公司，有本地的，也有北京、浙江的。训练机器人需要各种场景、海量动作数据的叠加，数据采集师这个岗位也是持续性的。从下个月开始，山东数采谷还要陆续添置2000台设备，这就意味着将会有2000人能在家门口找到数字新岗位。

山东本地媒体此前数月就有关注报道，媒体聚焦关注数采的背后行业形势是，今年上半年以来已有近百家团队入局具身数据采集，多以技术背景创业，早期靠相机原型设备快速切入。

企查查显示，山东数采谷数据产业有限公司成立于2026年3月16日，位于山东省泰安市泰山区邱家店镇博城社区，是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业，注册资本500万元，法定代表人为石浚泽，由山东成均数据科技有限公司全资持股。公司主营AI数据服务，深耕数据标注与采集领域。

有意思的是，数采谷成立前，2026年2月，觅蜂科技成立，业务覆盖真机数据、无本体数据和仿真数据的采集与处理，并将自身定位为面向全行业的第三方数据平台。公司已完成数亿元融资，融资方包括中国电信、张江集团、红杉中国、孚腾资本、上海电科、鼎晖投资、百度风投、慕华科创等。

近日，觅蜂科技发布“觅蜂派”，并称其为全球首个全品类高质量物理AI数据众包服务平台。按官方说法，觅蜂派面向社会开放物理AI数据采集任务，用户通过觅蜂派App领取任务，佩戴MEgo设备在零售、仓储、制造、家庭等真实场景中完成指定操作，并根据审核通过的有效数据时长获得相应报酬，从而成为“机器人训练师”。简单说就是，借助“觅蜂派”平台，普通人可以申领MEgo设备，通过App接取采集任务，再由平台按照审核后的有效数据时长结算报酬。

一个月前，8月31日，觅蜂科技第2万套MEgo无本体采集设备正式下线。觅蜂科技董事长姚卯青将第2万套MEgo交付京东，该设备将进入真实业务场景投入使用。目前，觅蜂百万小时级无本体数据已开始服务腾讯Robotics X实验室、蚂蚁灵波等头部客户，根据不同模型训练需求提供相应的数据产品与服务。

到了9月发布“觅蜂派”时，姚卯青在接受媒体采访时表示，其接触到的头部客户已经开始按千万小时提需求。家庭叠衣服的数据已经泛滥，修水管、修车、理发、美甲等专业技能数据反而稀缺。不少客户的需求规模已经达到千万小时级别。此前行业还在宣传大模型训练消耗百万小时算力，如今需求已经跨过百万小时门槛，迈向千万小时。对比当前市场供给，需求缺口十分显著。今年底公司计划产出近千万小时数据，明年将再上一个数量级。

这背后的现实是，当机器人进入更加复杂、开放的真实环境，它需要学习的不只是“应该怎么做”，还要理解环境、预测变化，并进行推理和决策。而这些能力，都离不开对真实世界的大规模学习。

觅蜂已经开放“机器人训练师”招募，并联合酒店、商超、制造等领域的50余家企业和机构发起场景数据联盟。公司希望把原本集中在数采工厂里的数据生产，拆散到更多真实工作和生活场景中。在采集形态上，觅蜂已经形成Ego裸手、Ego+Wrist腕戴、Ego+UMI夹爪三类数据体系，分别对应人类自然操作、腕部姿态与连续运动轨迹，以及机器人末端执行等不同数据需求。

数据“精”到什么样儿？举个例子，比如觅蜂发布的HandPose高精度手部重建技术，在宠物洗护场景中，面对高速运动产生的运动模糊以及泡沫造成的手部外观变化，仍能实现稳定重建。

记者注意到，目前开放的采集任务覆盖生产维修、餐饮服务、物流搬运、养老照护和家务整理等超过20个领域，小到羽毛球馆清点球筒、便民服务站补充饮水杯等日常操作，也被纳入采集范围。觅蜂科技表示，公司会定期召开生产计划评审会，汇总市场订单，先判断哪些需求可以由现有库存满足，缺少的部分再根据订单价值和资源条件分配到不同采集路径。而且，未来平台可能根据采集者的职业和历史任务进行匹配，并开放场景自主申报，平台审核后再判断是否与下游需求匹配。

7月的时候，姚卯青在世界人工智能大会（WAIC 2026）主论坛上表示，当前的世界模型训练中存在诸多问题，两大痛点一是数据类型的错配，二是数据规模的不足。他判断要实现更高阶的物理常识判断，可能需要达到“亿小时”量级的真实世界数据。在世界人工智能大会·智启具身论坛上发表《模型与数据飞轮：冲破物理墙，驱动物理 AI 智能涌现》主旨演讲，做出“模型决定起点，数据定义终局”的判断。

具身智能从实验室走向真实世界，关键在于能否持续获得真实、合规、高质量的数据。数据质量方面，虽然行业标准尚未完全收敛，但已形成三点共识：必须真实场景、2D素材需反解出毫米级空间精度、动作层面需自动化语义标签。

现在国内具身智能行业属于“小而散”，小公司偏多，各种路线、背景的人都加入其中。“很多小团队你给他1000小时订单，他一个月都交不出来。”在姚卯青看来，未来行业将出现分工：有公司做硬件、有公司做运营、有公司做后处理，端到端全包的模式难以持续。如他所说：这一赛道真正的门槛在于运营和交付，未来大概率会出现整合。技术的发展肯定是有不确定性，今天没有人敢说五年后机器人就和人一样，什么都会、什么都懂，运控和操作能力做的都很完美。但相信在一些细分领域，它一定比自动驾驶有更大的机会去先实现商业落地。

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