72天從0到千萬小時產能，這具身「新銳派」憑什么接管數據賽道？

允中 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

具身智能的Scaling Law停滯了嗎？

并沒有。真相是：此時此刻，物理AI的真機交互數據量，竟然不足大語言模型的兩萬分之一

面對這片極度干渴的“數據荒漠”，整個數據生態不僅標準缺失、質量參差，更存在嚴重的供需錯配。

如果高質量的物理數據無法實現規模化供給，具身智能就永遠只能留在實驗室的“襁褓”里。

就在4月16日，上海張江，覓蜂科技（Maniformer）成立僅72天，便正式亮出了他們的“破局方案”——

MEgo系列無本體數據采集硬件。

這只僅重480g的多模態“機器手”和擁有300°全景視角的感知終端，正試圖徹底解決物理世界數據采集“貴、慢、難同步”的死結。

另外還同步發布物理AI數據服務平臺、MEgo Engine數據治理引擎，并聯合權威機構啟動蜂巢數據共創行動，與京東云、百度云、阿里云等多家頭部企業達成戰略合作。

具身智能的數據元年，似乎真的被這一只“小蜜蜂”給蜇醒了。

破局具身智能“數據荒漠”，構建物理AI數據基礎設施

覓蜂科技董事長兼CEO姚卯青在發布會上表示，AI正從數字世界走向物理世界，具身智能成為下一代計算革命核心賽道。

△覓蜂科技董事長兼CEO姚卯青

但當前行業面臨嚴重的數據荒漠：物理AI真機交互數據量不足大語言模型的兩萬分之一，且存在標準缺失、質量參差不齊、供需錯配等問題，直接制約具身智能從實驗室走向產業落地。

為此，覓蜂科技定位一站式物理AI數據服務平臺，以“讓全世界的數據為AI所用”為使命，專注打造具身智能數據的平臺型供給基礎設施，實現數據體系化、標準化、規模化供給。

與傳統數據服務商不同，覓蜂不只是提供數據，更致力于構建物理AI數據基礎設施，實現真機遙操、無本體采集、仿真數據全范式覆蓋，并打通硬件、軟件、平臺、運營全鏈路，以類型全、質量好、交付快的“又全又好又快”數據供給能力，讓高質量數據像水電一樣即取即用。

MEgo系列硬件重磅發布，定義全場景高保真數采新范式

本次發布會，覓蜂科技重磅推出MEgo系列無本體數據采集硬件，包括MEgo Gripper是一款專為通用場景打造的輕量化多模態數據采集夾爪，以480g極致輕量化設計實現全場景移動作業無負擔。

設備搭載行業領先的毫米級軌跡重建技術，操作軌跡還原精度可達1mm，同時通過亞毫秒級全局時間同步，實現視覺、觸覺、姿態等多模態數據的精準對齊，完整復刻物理交互的每一個細節。

依托200°魚眼鏡頭與三維觸覺陣列技術，MEgo Gripper可與MEgo View實現原生協同，無縫完成多終端數據采集，輸出包含視覺、深度、IMU、運動軌跡、多維觸覺、夾爪狀態在內的全維度交互數據。

其亞毫秒級同步能力與Wi-Fi 6高速傳輸特性，保障數據采集的高效性與精準性，為具身智能模型提供高質量、高保真的物理交互訓練素材。

MEgo View則是行業首創的全場景、全視角、多模態空間感知采集終端，突破性采用“超300°全景感知+腕部交互特寫”雙視角采集方案——

頭部相機實現300°超廣域環境覆蓋，腕部相機精準捕捉手部操作細節，全通道支持1080P 60fps高清視頻流，全方位捕捉物理世界的實時交互信息，為復雜場景下的精細化操作數據采集提供全新解決方案。

MEgo View深度融合亞毫秒級無線時間同步與硬件級精準觸發技術，實現多傳感器數據在時間與空間維度的完全對齊，徹底解決物理世界多視角數據時空難以統一的行業痛點。

憑借輕量化、全無線、電池快換的設計，設備可在工業產線、家庭服務、戶外作業等各類復雜工況下靈活部署，真正實現“隨行即采”，為模型訓練提供高保真、高同步的全域空間感知數據。

當前，無本體數采雖能大幅降低數據采集成本，但普遍存在傳感器布局差異導致的數據偏差，需依賴大量算法補償才能完成從模型訓練到真機部署的鏈路打通。

MEgo系列產品具備與精靈G2 Air原生同構的特點，從源頭保障UMI采集數據和真機數據的同源共生，為模型訓練提供高質量、無差異的數據樣本，大幅提升采集、訓練再到部署的全鏈路效率。

同時，基于MEgo系列的同構型傳感器和夾爪一致性數據訓練模型，可無縫對接部署到G2 Air，快速實現機器人的自主作業能力。

據姚卯青介紹，依托全流程質檢體系與全球化采集網絡，覓蜂科技2026年將實現千萬小時級數據產能，數據質量與規模均處于行業領先水平。

蜂巢數據共創行動全球啟動，構建開放共贏數據生態

為推動產業共贏，覓蜂科技聯合上電科、國家數據標委會、工信部賽迪研究院共同發起蜂巢數據共創行動，北京人形機器人創新中心、上海國地中心、靈初智能、帕西尼感知科技、大曉機器人、無界智航、清智嘉創、艾歐智能、流瀾數智、Mr. Robot等數十家海內外機構成為首批響應單位。

行動以打破數據孤島、統一數據標準、鏈接全球供需為目標，打造開放高效的物理AI數據流通網絡，讓客戶輕松找到數據，讓服務商精準對接需求，實現數據價值高效流轉。

覓蜂將聯合全球伙伴共建標準、共享能力、共贏市場，目標2030年達成百億小時級數據產能，共建全球最大物理AI數據生態，共同加速具身智能產業規模化爆發。

發布會上，貴州省大數據發展管理局黨組書記、局長兼省政府副秘書長朱宗堯圍繞數據工廠與新型基礎設施發表演講，高度肯定覓蜂在數據標準化、生態化建設中的標桿意義。

隨后，覓蜂與京東云、百度云、阿里云、獵聘、貴州大數據集團、張江集團舉行戰略簽約，在數據生態、場景協同、算力支撐、人才建設等領域展開深度合作，共筑物理AI數據產業新生態。

具身智能的Scaling Law，終究要靠“數據基建”來推

發布會同期舉辦了“共筑物理AI數據生態，驅動AGI未來”圓桌論壇，由具身研習社主編呂鑫燚主持，與會行業嘉賓包括：

覓蜂科技董事長兼CEO姚卯青、極佳視界聯合創始人兼首席科學家朱政、光輪智能CEO謝晨、原力靈機聯合創始人范浩強、智源研究院具身Infra&數據負責人姚國才、阿里云高級算法專家張民英。

他們主要圍繞數據生態、真機與仿真融合、世界模型數據瓶頸、數據規模與能力涌現等議題展開深度探討。

各方一致認為，具身智能的核心競爭是數據采集與轉化效率的競爭，未來行業將走向標準統一、供需協同、真機與仿真互補的平臺化格局，預計2026年底全產業有效數據量級將突破千萬小時，為具身智能規模化落地筑牢基礎。

姚卯青強調，2026年是具身智能數據元年，覓蜂科技將以平臺化供給為核心，以蜂巢行動為生態紐帶，與全球伙伴共建數據生態、共享產業紅利，為AGI時代筑牢最堅實的數據根基。