上证报中国证券网讯（记者孙小程）过去，人们很少会觉得“叠衣服”“切菜”“拧螺丝”是一种值得被记录的资产。

　　但在具身智能时代，这些最普通的日常动作正在变成一种新的“生产资料”。因为机器人要学会进入人类世界，首先就要理解人是怎样在这个世界里行动的。

　　8月31日，觅蜂第20000套MEgo无本体数据采集设备正式下线——这是行业第一次实现大规模量产无本体数据采集设备；同时，觅蜂宣布累计生产超过100万小时高质量无本体数据，成为行业第一家拥有百万小时级、可对外售卖无本体数据的数据服务商。

　　当天，觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青在接受上海证券报等媒体采访时称，具身智能真正走向AGI，需要的数据不会停留在百万小时，而可能迈向亿级小时。采集数据工作，也将从具身训练场走向社区、家庭和各行各业，众包模式是数据规模化的关键。

　　行业告别草莽时代

　　如果把时间拨回年初，具身数据采集还是一门看起来并不复杂的生意。

　　一部手机、一台运动相机，拍下人们如何整理桌面、拿取物品、折叠衣服的视频，数据转手就能卖出去。需求旺、供给少，行业最先解决的是“有没有”。

　　但仅仅几个月后，行业规则已经变了。“到了下半年，客户开口就是60帧、1080P、双目深度。”姚卯青说，从设备质量、重量、便捷性，到时间同步、空间精度，下游客户的要求变得极其专业化。

　　这背后，是具身数据产业从草莽、粗放走向专业化、头部化的一个缩影。随着具身智能成为资本和产业的共同焦点，具身数据公司快速涌现。行业最早比拼的是“有没有数据”“能不能采”，而现在，竞争正在转向“能否稳定、规模化地产出高质量数据”。

　　为何具身数据行业短时间内演变如此之快？

　　在姚卯青看来，答案其实来自下游头部客户和具有号召力的团队——谁需要这些数据，谁就在重新定义数据标准。

　　觅蜂现在的数据需求方，大体可以分成几类：一是大模型公司，此类数据本质上是物理世界的AI数据，不仅服务于机器人训练，更广泛适用于多模态AI能力的提升；

　　二是机器人公司，获取动作轨迹，使机器人能够在给定语言指令后进行任务拆解，并将拆解后的原子动作正确控制各自由度来实现，偏向预训练；

　　三是标品和定制需求，例如有的客户偏重家居场景，有的则不然。

　　“已经有单家客户，上来就说要一万套设备，”姚卯青透露，现在国内能以这一规模量产数采设备的企业，除了觅蜂之外，屈指可数。也是在这个阶段，觅蜂开始形成自己的优势。

　　姚卯青把它概括成三个词：供应链、运营和质量。其一，依托较为完善的供应链体系，公司在六个月内实现了两款产品（按SKU计为四款）从零到一再到N的规模化量产，达到两万台下线水平。目前，觅蜂是行业内唯一达成此规模的厂商，且所有产品均严格按照高标准的IPD研发流程完成审核与验证。

　　其二，公司具备较强的规模化运营能力。今年从事无本体数据采集的企业数量众多，但多数仍停留在硬件产品与原型样机阶段，尚未形成规模化运营能力。若要求每日高质量交付上万小时、覆盖各行各业不同场景的数据，目前鲜有企业能够胜任。

　　其三，公司对数据质量本身设有高标准与严要求，包括硬件设计环节、数据管线管理等。“采下来”只是第一步。从视觉感知到空间重建、从动作捕捉到轨迹恢复，如何将真实世界中的人类动作，转化为可计算、可训练、可复用的物理AI数据是关键。

　　众包模式成破题关键

　　如果目标只是让机器人完成几个固定工序，百万小时数据或许已经足够。但如果终点是具身AGI，让机器真正获得对物理世界的广泛认知和行动能力，百万小时可能只是起点，行业普遍预测是亿级小时。

　　一百万到一亿，是100倍。“通过现有模式线性复制，是非常难的事情。”姚卯青说。

　　建更多具身训练场、招聘更多采集员，当然可以继续增加数据量。但这种模式很快会碰到两个瓶颈——成本高，场景不够多。

　　机器人未来面对的是真实世界，而真实世界最大的特点就是长尾。家庭不同，商店不同，工厂不同，不同职业的人使用工具的方法也不同。靠几个固定采集场地，不可能把这些场景全部设计出来。

　　因此，姚卯青认为，如果数据规模真的要跨越数量级，必须找到一种“降维打击”的方式。

　　众包就是其中最关键的一步，它意味着，数据不再只由专业采集员生产。厨师可以采集做饭，维修人员可以采集工具使用，普通人在家整理物品也能形成数据。每一个职业、每一种技能，都可以成为数据源。

　　当前，觅蜂已经在尝试把设备从具身训练场和BPO（业务流程外包）公司进一步撒向普通人群。“现在已经有很多社区里的退休人员、宝妈，大量帮我们产生数据。”

　　在姚卯青看来，这才是未来从百万小时走向亿小时真正可能成立的路径。

　　众包解决的不只是“更多人”，它更重要的价值是让更多真实行业、真实技能和真实场景进入数据集。

　　当然，这也把另一个问题推到了台前：数据越接近真实世界，隐私、授权就越难绕开。

　　姚卯青对此明确表示，公司对数据隐私高度重视，基础的人脸信息均已通过自动化标准管线进行脱敏处理，确保视频流中不会留存任何人脸信息。数据采集必须在获得充分授权同意的前提下进行，无论是商业环境还是个人家庭环境，均在获得明确授权后才能转移。

　　对于具身数据行业而言，新的赛点也开始浮出水面。行业起步阶段，由于供给不足，有数据本身就是价值；接下来，行业开始追求规模；而当数据达到百万、千万小时之后，竞争最终会回到质量、多样性、交付能力和成本。

　　基于此，姚卯青判断，具身数据行业最终将会高度头部化。原因在于，这门生意正在“变重”：设备需要万台级量产，数据需要日交付上万小时，众包网络可能涉及数万套设备，背后还要承载数百PB甚至上千PB的数据。

　　从这个意义上说，未来具身智能的数据之争，不再只是谁采得更多，而是谁能够建立一套持续、高效、低成本地产生真实世界数据的基础设施。