具身智能数据采集市场涌现多元服务模式

随着具身智能赛道发展，一批为机器人提供数据采集、标注及训练服务的公司开始涌现。行业内的数据需求正在从百万小时级别迈向千万小时级别，单个技能点达到可交付水平可能需要2000至5000小时的训练数据。由于机器人在物理任务执行中需要理解物体位置、形状及力度控制等真实交互数据，仅靠互联网公开数据难以满足需求，因此专门采集机器人训练数据成为新的产业分支。

目前，数据采集市场形成了集中式、众包式及全链路服务三种典型路线。集中式采集如北京人形机器人创新中心建设的数据与训练基地，通过固定场景部署设备以控制数据质量；众包模式则由智元机器人旗下的觅蜂科技于今年9月开启，截至10月已在北京、广州、深圳、上海等40个城市落地，参与者通过佩戴设备完成家务等任务可获得每小时10元至30元的报酬。此外，京东也发动内部及外部人员参与，目标是在一年内积累500万小时人类真实场景视频数据，两年内突破1000万小时。

尽管需求旺盛，但数据采集业务面临适配度与隐私安全的挑战。据雷科技观察，目前行业内招聘薪资多集中在3-4K区间，且因不同厂商在机器人构型、传感器及模型架构上存在差异，数据难以通用，跨训练场的数据整合与共享尚存障碍。同时，中国信通院《具身智能发展报告（2025年）》指出，当前数据采集与标注方式不统一，且家庭、商超等场景下的采集涉及隐私，脱敏与合规是行业亟需解决的问题。

具身智能产业的数据基础设施建设，正逐步从单纯追求规模扩大转向注重数据适配性与合规性治理。

责任编辑：李斌

文章来源：http://www.anfangnews.com/2026/1104/17479.shtml