数采会成为具身智能的“牺牲品”吗？

文｜硅碳变量，作者｜胡一刀

一边是机器人公司为了融资和上市制造订单，一边是不断降价、层层转包的数据，一位数据采集商无奈表示，“这门生意明年会是什么光景，还很难说”。

这两年，具身智能如火如荼，但不同于大语言模型，互联网有海量的数据可以采集，机器人此前基本没有现实数据，由此，数据采集和交易这一生意突然变得火热起来。可是，伴随着新一轮的上市潮，机器人的数据采集正在引发越来越多的质疑，前不久梅卡曼德创始人邵天兰的公开发声，更是直接把部分机器人企业借助数采中心包装虚假营收的乱象摆在了台面上。

一时间，数采不再是产业基建，反而成了关联交易、报表注水的“代名词”。

更令从业者不安的是，人形机器人的订单开始集体挤水分，明星企业的估值泡沫似乎也被戳破了。一旦市场动荡，数采这门生意可能更不好做了。

左手倒右手的“游戏”要结束了

在全国，不到两年时间，已经有106座人形机器人数采中心拔地而起，其中大部分数采中心是由政企共建。

也正是在这种合作下，数采中心、机器人企业及当地政府日渐摸索出一套模式：企业把机器人卖给中心，收入计入企业营收；中心招聘员工，用买来的机器人采集数据；企业再花钱把数据买回来，用于模型训练。

由此，一笔资金，在数采中心、机器人企业与当地政府中间转了一圈，三方都成功获得了成绩。

其实，这套“卖设备—回购数据”的模式本身没有太大的问题，问题在于在机器人企业奔赴上市的热潮中，数采中心成了单纯做高账面收入、推高估值的“工具”，数据有没有价值反而成了其次。而且随着做数据成了最终目的，更多的乱象自然滋生。

根据财经杂志的报道，采集商老台曾替一家机器人公司“走了一笔账”，签下约数百万元的合同。一方购买硬件，另一方购买数据，双方没有完成实物交割，只做了账务往来。他的一位同行告诉他，有一家数据公司短时间内完成多轮融资，但通过众包采集数据，把投资人的钱“合法套了出来”。

不过如今这一玩法可能即将失效。一方面，资本对具身智能企业的评估标准正在重构；一位投资人称，“以前市场热的时候，订单量、出货量、收入增速很容易直接推高估值，现在大家会追问这些收入是谁贡献的，设备有没有真正用起来，客户明年还买不买。”

另一方面，从二季度起，科创板、北交所机器人企业上会，收入真实性、关联交易合理性、毛利率可持续性，成为固定问询要点，靠修饰账面业绩冲击上市的路径基本被堵死；

一个更为关键的变化是，机器人数据采集的方式正在从依赖机器人本体的真机遥操，变为无本体采集，未来，数采员只需戴着摄像头、数据手套等设备正常工作，就能为机器人采集数据。这也意味着机器人数据采集从搭建模拟场景的数采场，将走向工厂、酒店、药店、家庭、社区等真实世界。

而如果无本体采集越来越普遍，数采中心或数采企业自然不需要花一大笔钱去购买机器人，机器人企业也就无法让它们消化自己的订单了。

具身智能“挤泡沫”，数采没有故事了？

机器人行业数据是个难题。据贵州省大数据局今年7月披露，当前我国真实场景合规数据存量约50万小时，而商业化落地需要数千万小时，缺口超过99%。

巨大的缺口，看似让数据采集存在着源源不断的需求，不愁数据卖不出去，可随着更多的数据公司、人力公司和中间商进入，数据的价格已然开始下降。老台称，去年每小时能卖200多元的数据，今年只能卖100多元。

在原来那种“卖设备—回购数据”的模式下，先投入的是数采中心或数采企业，机器人公司可以推迟回购，也可以重新压价。如今，又因为采集的方式正在从集中式转向分布式，数据采集变成了一门组织劳动力的生意，数据往更便宜的劳动力走，价格进一步被拉低了。

价格下降，交易混乱，机器人数据采集正在变成一门“苦哈哈的生意”，但更大的风险在于具身智能赛道过热，出现明显的估值泡沫，一旦泡沫破裂，机器人企业上市失败，或是拿不到融资，它们在数据采购上的需求会大大减少。

而当前，具身智能这一赛道的繁荣表象恰恰正在被外界重新审视。一面是订单掺杂水分的事实揭开了，另一面机器人进厂打工的故事也遭受质疑，很多机器人企业说是进厂，但他们并没有真的进，或者不算进。

就在前不久，福布斯直接炮轰Figure AI，称这家企业存在巨大的估值泡沫。Figure大约造出了1000台机器人，外界却不知道其中多少台真正部署、多少台正在工作，也不知道谁在持续付款。文章提及，Figure曾与宝马进行试点合作，部署了“一支执行端到端操作的机器人队伍”，但实际上，只有一台Figure机器人在工作，现场还有一台用来轮换充电。

这两年具身智能的概念炒得火热，可人形机器人到底能不能干活还是没有得到认证，而如果人形机器人始终无法干活，就代表数据没有价值，这将直接动摇机器人数据采集这一生意存在的根本逻辑。

据不完全统计，我国有近300家机器人相关公司，覆盖灵巧手、关节、电机和各类零部件，此外还有很多上市公司也在提供人形机器人解决方案。Argo Venture Partners管理合伙人熊伟铭在公开场合指出，“300家太多了。市场可能只能容纳20到30家。剩下的公司会成为大集团的一部分，可能是上市公司的一部分，或者开始转型。”

有专业人士也推测，行业洗牌预计将在2026下半年至2027年集中显现。如果到了洗牌期，机器人企业的淘汰赛可能也正是数采行业的淘汰赛。

一个更不利的消息是，在具身智能的投资浪潮里，“挖矿人”的吸引力越来越不如“卖铲人”，资本正在加速流向关节模组、力传感器、触觉感知等细分领域。当机器人企业缺钱了，数采厂辛辛苦苦采集来的数据可能更不好卖了。

别把数据采集的生意想的太美好了

这两年具身智能乘着大模型的技术浪潮和政策的引导及鼓舞，以全球瞩目的姿态站在了风口之上，其庞大的训练需求也催生了数采中心的遍地开花。我们看到，数千平方米的空间里，家居、商超、工业等场景被搬进同一座“训练场”，上万台机器人分布其间，练习物品收纳与分类、快递打包装箱、床铺整理等各种任务。

这无疑是一种重资产模式。根据中国信通院等机构近期发布的《具身智能训练场研究报告（2026年）》显示，一个数千平方米的综合性训练场，建设投入可达数千万元至上亿元，机器人采购占据较大比例，年度运营费用也可达数百万元。

前期投入大，如果后续收购价格偏低，或者数据不符合要求，设备、人力和调试投入就可能难以收回。设备即使能够转售，也可能承受较大折价。

如今随着具身智能与数据采集之间“左手倒右手”的套路被披露，一个同样的问题也指向数采，即这些重金采集出来的数据，市场上到底有没有外部买家？尴尬的事实是，绝大多数数采厂的模拟场景都集中在叠衣服、搬箱子、包裹分拣等少数通用任务中，数据重复度极高，即使是机器人企业，也不想要了。

市场正在向不需要依赖本体的分布式采集要答案。

毫无疑问，当所有人都可能同时成为戴着摄像头、数据手套的数采员，一边工作，一边为机器人采集数据，由此带来的数据是海量的，这有可能填上具身智能巨大的数据缺口。更关键的是，数据采集从模拟场景到真实场景，采集出来的数据也为头部大模型厂商及世界模型创业公司所需，这将为其带来更多真实的买家。

近期，英伟达首席研究科学家、具身自主研究团队负责人范麟熙（Jim Fan）在红杉AI Ascent 2026大会上提出，用WAM（世界动作模型）取代VLA模型，用UMI和Ego数据取代真机数据。巨头的带动，让无本体采集越发受到关注。

只是随着数据采集正在变成一门组织劳动力的生意，层层分包下，一个更加混乱的数采“江湖”也在形成。

一位数据代理商透露，一个头部数据采集公司，融资金额几十亿元，然后在山东、河南一些地方开始搞「进村采数据」，让一个村的老太太、大姨戴着 PICO 的VR设备做切菜、做饭等任务，一小时一单给5块钱。离谱的是，有一线人员反馈，组织数据采集的中间商最后直接跑路，连这点劳务费都没结。

价格混乱、数据倒卖、采集设备不成熟…这一系列的问题在分布式采集模式的发展初期是不可避免的，可更根本的问题还是这些海量的数据到底能不能用、有多少能用来训练。

而抛开商业考量，这种数据采集存在一个潜在的风险：人类向AI售卖真实的劳动数据，让机器人变得更智能，这些机器人以后很可能再来取代人类。如果这种不安和焦虑逐渐放大，谁还愿意为机器人提供“养料”呢？

拼产能、拼订单、拼落地，具身智能的赛道上，整机厂商仍在狂奔，但理性的声音越来越大。当狂热消失，这一产业上大大小小的企业都应该考虑下一步该往哪走。