具身智能,這個曾經停留在實驗室里的未來圖景,正以出乎所有人預期的速度撞進現(xiàn)實。
Morgan Stanle預測,到2050年,全球具身智能市場規(guī)模將達5萬億美元。中國市場更被國務院發(fā)展研究中心估算,2035年將突破萬億元人民幣。
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但在這條萬億賽道上,有一個問題正在成為最大的隱患:數(shù)據荒漠。
物理AI領域的真機交互數(shù)據,目前僅為大語言模型訓練數(shù)據的十萬分之一,不是沒有需求,而是供給極度稀缺:格式不統(tǒng)一、質量參差不齊、采集成本高到離譜,大量具身智能團隊卡在同一道門檻前:沒有足夠高質量的數(shù)據,模型訓練就是空談。
這是行業(yè)公認的核心卡點,卻遲遲沒有人從基礎設施層面系統(tǒng)性地去解。
直到覓蜂科技出現(xiàn)。
一站式物理AI數(shù)據服務,填補產業(yè)空白
2026年4月16日,上海張江科學會堂。
以“蜂行天下,數(shù)驅智能”為主題,覓蜂科技正式公開亮相。這是一家將定位為“全球領先的一站式物理AI數(shù)據服務平臺”的公司,不只是數(shù)據供應商,而是要做具身智能數(shù)據的基礎設施。
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區(qū)別,在這里就已經出現(xiàn)了。
傳統(tǒng)數(shù)據公司賣的是數(shù)據集,是一次性的交付物。覓蜂想做的,是讓高質量物理AI數(shù)據“像水電一樣即取即用”,一套覆蓋真機遙操、無本體采集、仿真數(shù)據全范式的供給體系,打通硬件、軟件、平臺、運營全鏈路,實現(xiàn)數(shù)據的體系化、標準化、規(guī)模化供給。
這背后是對行業(yè)三大痛點的精準回應:
數(shù)據荒:真機交互數(shù)據極度稀缺,現(xiàn)有數(shù)據量無法支撐規(guī)模化模型訓練;
標準亂:格式、標注協(xié)議不統(tǒng)一,“臟數(shù)據”大量充斥,復用率極低;
供需錯:需求方拿不到高質量數(shù)據,供給方有資源卻難以變現(xiàn),市場嚴重割裂。
覓蜂科技董事長兼CEO姚卯青在發(fā)布會上給出了一個關鍵判斷:2026年是具身智能數(shù)據元年。行業(yè)已經過了技術驗證階段,接下來的核心競爭,是數(shù)據采集與轉化效率的競爭。
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這個判斷,是有數(shù)字支撐的。
覓蜂科技此前開源的AgiBot World數(shù)據集,Hugging Face累計下載量超過110萬次,GitHub Star達2.9萬,被MIT、清華、伯克利、哈佛等全球頂尖機構采用。更值得關注的是:覓蜂已成為NVIDIA GR00T系列模型的核心數(shù)據來源,為其提供了80%的預訓練真機數(shù)據,是目前全球最大的具身真機數(shù)據供給方。
這不是一家剛剛起步的初創(chuàng)公司,而是已經在產業(yè)核心位置站穩(wěn)腳跟的團隊,正在做一件更大的事。
MEgo系列:重新定義數(shù)據采集的起點
發(fā)布會最受關注的,是MEgo系列無本體數(shù)據采集硬件的全球首發(fā)。
過去,物理AI數(shù)據采集嚴重依賴實體機器人本體:需要定制化機械臂、專用傳感器、固定工位,設備成本高昂,部署周期漫長,且受限于本體形態(tài),根本無法覆蓋真實世界中復雜、動態(tài)、非結構化的全場景交互需求。
結果就是:數(shù)據采集效率低、場景窄、復用性差。
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MEgo系列的邏輯有點意思:讓數(shù)據跟隨人類。MEgo的命名本身就是一個宣言:ME代表“以人為核心”,go代表“隨行、輕量、無界”,M(覓蜂)與Ego(第一視角)的融合則代表了全鏈路的數(shù)據治理能力。
走到哪,采到哪。
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MEgo Gripper是這套體系的核心采集終端。480克的極致輕量化設計,搭載毫米級軌跡重建技術,操作軌跡還原精度達1mm,亞毫秒級全局時間同步實現(xiàn)視覺、觸覺、姿態(tài)等多模態(tài)數(shù)據的精準對齊。
200°魚眼鏡頭配合三維觸覺陣列,輸出包含視覺、深度、IMU、運動軌跡、多維觸覺、夾爪狀態(tài)在內的全維度交互數(shù)據。Wi-Fi 6高速傳輸,保障高效與精準并行。
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MEgo View是行業(yè)首創(chuàng)的全場景、全視角、多模態(tài)空間感知采集終端。核心設計是“超300°全景感知+腕部交互特寫”雙視角采集方案:頭部相機覆蓋300°超廣域環(huán)境,腕部相機精準捕捉手部操作細節(jié),全通道支持1080P 60fps高清視頻流。
亞毫秒級無線時間同步與硬件級精準觸發(fā)技術,實現(xiàn)多傳感器數(shù)據在時間與空間維度的完全對齊,徹底解決了物理世界多視角數(shù)據時空統(tǒng)一這一長期懸而未決的行業(yè)頑疾。
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更有價值的一點是,MEgo系列與智元精靈G2 Air的原生同構設計。基于MEgo同構型傳感器和夾爪的一致性數(shù)據訓練出的模型,可以無縫對接部署到G2 Air,快速實現(xiàn)機器人自主作業(yè)能力。
采集數(shù)據即訓練數(shù)據,訓練數(shù)據即部署數(shù)據。三步之間不再有信息損耗。
另一款MEgo Engine則是打通“最后一公里”的數(shù)據治理引擎。覆蓋原始數(shù)據到訓練數(shù)據的全流程自動化處理:多源時間對齊與智能篩選、6D軌跡重建與空間感知重建、多本體回放與智能評分的質量校驗,以及將傳統(tǒng)人工標注效率提升10倍以上的自動化標注能力。采集數(shù)據一鍵上傳,輸出即可直接用于模型訓練的標準化數(shù)據集。
采集、治理、訓練、部署。這個鏈路,覓蜂第一次把它完整地打通了。
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蜂巢共創(chuàng)行動:一個生態(tài)的起點,還是一個產業(yè)的重組?
技術和產品只是故事的一半。另一半,是生態(tài)。
發(fā)布會上,覓蜂科技聯(lián)合上海電氣科技集團、國家數(shù)據標委會、工信部賽迪研究院,共同發(fā)起了“蜂巢數(shù)據共創(chuàng)行動”的全球啟動。北京人形機器人創(chuàng)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(chuàng)、艾歐智能、流瀾數(shù)智等數(shù)十家海內外機構成為首批響應單位。
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行動目標就是打破數(shù)據孤島,統(tǒng)一數(shù)據標準,鏈接全球供需,打造開放高效的物理AI數(shù)據流通網絡。
從發(fā)起方的構成來看,國家數(shù)據標委會與工信部賽迪研究院的加入,意味著這場行動具有標準制定層面的話語權,未來物理AI數(shù)據的格式協(xié)議、質量基準、交付標準,很可能從這里開始被系統(tǒng)性地確立。
同日,覓蜂與京東云、百度云、阿里云、獵聘、貴州大數(shù)據集團、張江集團完成戰(zhàn)略簽約,覆蓋數(shù)據生態(tài)、場景協(xié)同、算力支撐、人才建設等多個維度。
這些合作方的加入,意味著覓蜂的數(shù)據服務能力正在與國內最主要的云計算基礎設施形成互補,數(shù)據在哪里,算力就在哪里,模型訓練的閉環(huán)就在哪里。
貴州省大數(shù)據發(fā)展管理局局長朱宗堯在發(fā)布會上專程發(fā)表演講,肯定覓蜂在數(shù)據標準化、生態(tài)化建設中的標桿意義。這一細節(jié)值得注意:貴州是中國大數(shù)據產業(yè)最重要的政策高地之一,政府層面對覓蜂模式的認可,意味著這套物理AI數(shù)據基礎設施建設路徑,有可能獲得更多政策資源的支持。
覓蜂給自己設立了一個2030年的目標:百億小時級數(shù)據產能,共建全球最大物理AI數(shù)據生態(tài)。
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這個數(shù)字今天聽起來很大,但結合行業(yè)背景來看,具身智能從實驗室到規(guī)模化落地,需要的正是這個量級的數(shù)據基礎:2026年千萬小時級年產能,2030年達到百億小時級。
在當天的圓桌論壇上,極佳視界聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學家朱政、光輪智能CEO謝晨、原力靈機聯(lián)合創(chuàng)始人范浩強、智源研究院具身數(shù)據負責人姚國才、阿里云高級算法專家張民英共同給出了一個判斷:具身智能的核心競爭,是數(shù)據采集與轉化效率的競爭。預計2026年底,全產業(yè)有效數(shù)據量級將突破千萬小時,為具身智能規(guī)模化落地筑牢基礎。
這是這個行業(yè),第一次開始討論“數(shù)據基礎設施”這個層面的話題。
寫在最后
在AI發(fā)展史上,每一次從實驗室走向產業(yè)的躍遷,都需要一個關鍵的基礎設施層被建立起來。
大語言模型時代,這個基礎設施是互聯(lián)網文本數(shù)據的大規(guī)模爬取與清洗體系。具身智能時代,這個基礎設施,是物理世界真機交互數(shù)據的采集、治理與流通體系。
覓蜂科技正在做的事,是試圖在這個層面建立一個行業(yè)級的解決方案。
MEgo系列把采集門檻拉到了地板,蜂巢共創(chuàng)行動把生態(tài)邊界推向了全球,一站式平臺把從原始數(shù)據到訓練數(shù)據的全流程打通。
這不僅是覓蜂科技的故事,也是一個產業(yè)基礎設施被系統(tǒng)性建立起來的開始。而基礎設施一旦建成,護城河往往深不可測。
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