數據限制具身？覓蜂殺進場破局：高質量數據水電一樣即取即用

機器之心發布

過去兩年，具身智能最大的瓶頸，其實不是模型。

而是數據。

在大模型時代，文本數據是巨大的，但一旦進入物理世界，一切都反過來了：真實交互數據極度稀缺、采集成本高、標準混亂、幾乎無法規模化復用。

這直接導致一個結果：模型在不斷進步，但機器人，始終很難真正走進現實世界。也正是在這樣的背景下，行業開始把目光，從模型能力轉向一個更底層的問題：數據。

2026 年 4 月 16 日，以 “蜂行天下，數驅智能” 為主題的覓蜂（Maniformer）一站式物理 AI 數據服務平臺發布會在上海張江科學會堂成功舉辦。作為全球領先的一站式物理 AI 數據服務平臺，覓蜂科技正式亮相，重磅發布物理 AI 數據服務平臺、MEgo 系列無本體采集硬件及 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。此舉標志著具身智能產業正式邁入數據標準化、供給平臺化、生態全球化的新階段。

破解數據荒漠瓶頸，打造 “又全又好又快” 數據供給

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。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?；┙o。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。

這次發布，覓蜂拿出的不是單一設備，而是重磅推出了 MEgo 系列無本體數據采集硬件，包括 MEgo Gripper 采集夾爪、MEgo View 頭戴式采集設備及 MEgo Engine 數據治理引擎。

具體而言：

MEgo Gripper 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，快速的實現機器人的自主作業能力。

此外，為打通數據從采集到應用的最后一公里，覓蜂同步發布 MEgo Engine 一站式數據治理服務平臺，與 MEgo 采集終端形成端到端的完整閉環。平臺以數據治理引擎為核心，覆蓋從原始數據到訓練數據的全流程自動化處理：在數據預處理環節，實現多源數據時間對齊、智能篩選，解決多設備數據不同步、無效數據冗余的行業痛點；在空間感知模塊，完成 6D 軌跡重建、人體關鍵點重建與三維環境重建，1:1 還原真實操作的空間邏輯與動作細節；在質量評估環節，通過多本體回放、智能評分模型，實現數據質量的自動化校驗，確保每一條數據都符合工業級訓練標準；在數據標注環節，將傳統人工標注效率提升 10 倍以上，真正實現數據治理的自動化、標準化、規?；?/p>

值得關注的是，MEgo Engine 平臺可直接對接 MEgo View、Gripper 等全系列采集終端，采集數據一鍵上傳即可完成全流程治理，輸出可直接用于模型訓練的標準化數據集，徹底解決數據采集與治理脫節的行業頑疾。

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?；l。

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。

行業大咖巔峰對話，數據決定產業未來

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，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六位行業嘉賓，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?；涞刂位A。

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。

立足物理 AI 數據新起點，面向 AGI 時代新征程。覓蜂科技本次發布會的成功舉辦，不僅標志著企業正式邁入物理 AI 數據領域核心賽道，更意味著具身智能產業數據基礎設施進入全面落地階段。未來，覓蜂將持續發揮平臺引領作用，持續推動物理 AI 數據走向標準化、規模化、平臺化，與全行業伙伴攜手破解數據瓶頸、共筑產業生態，為具身智能規?；涞嘏c全球人工智能產業創新發展注入持久動能。