徽声在线记者 | 徐美慧
徽声在线编辑 | 文姝琪

4月16日，由智元孵化的觅蜂科技在上海正式亮相，推出了一站式物理AI数据服务平台以及无本体数采硬件解决方案，为具身智能领域的数据采集与处理带来了新的突破。

觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青在接受徽声在线等媒体采访时，对物理AI数据的商业化前景给出了独到见解。他指出，物理AI数据正逐步成为与算力同等重要的基础生产资料，其重要性不言而喻。

姚卯青认为，在机器人整机大规模落地之前，数据采集作为基础设施，将遵循“卖铲人”的逻辑，即先提供工具和服务，再等待市场爆发。这种商业模式更为清晰，落地进度和变现能力有望超越机器人本体及行业解决方案。

谈及觅蜂科技平台的核心竞争力，姚卯青强调，与智元的深厚渊源是平台的一大优势。相比市面上单纯采卖数据的初创团队，觅蜂科技凭借纯正的机器人背景，能够依靠自身强大的模型能力，形成数据有效性的闭环验证。这有助于平台精准把握高效采集的方法，避免盲目暴力采集带来的资源浪费。

姚卯青透露，觅蜂科技依托全流程质检体系和全球化采集网络，计划在今年实现千万小时级的数据产能，以满足市场对高质量物理AI数据的迫切需求。

当前，大模型公司和科技大厂对数据采购的需求极为旺盛，市场供不应求。姚卯青补充道，2026年将被视为数据军备竞赛的起点，大厂年度数据需求已攀升至百万小时级别，市场呈现出“有多少买多少”的卖方市场态势。

数据需求的激增背后，是产业周期的明确更迭。摩根士丹利预测，未来几年算力与能源瓶颈将日益凸显，大规模部署物理世界的基础设施和专有数据将成为企业构建护城河的关键。预计到2050年，全球将有超过10亿台具身智能机器人被部署，为数据采集和处理带来巨大商机。

然而，与广阔市场相对的是，支撑模型训练的数据极度匮乏。姚卯青表示，像GPT-5这样领先的大语言模型训练语料高达100万亿tokens，相当于一人以每分钟150个词的速度不间断说话一百亿小时。而全球具身智能行业高质量真实数据仅在五十万小时规模，供需错配不仅体现在数量上，更在于高昂的获取成本和低效的采集模式。

姚卯青。图片来源：徽声在线

针对当前行业的数据获取成本问题，姚卯青进行了详细剖析。他指出，国内真机遥操数据交易均价在每小时500至1000元之间，而无本体采集数据由于尚未形成规模化产能，早期报价甚至高于真机，达到每小时1000多元。整体高昂的成本极大限制了行业的规模化探索和发展。

为解决上述痛点，行业数据获取的技术路线开始走向分化。姚卯青认为，真机数据与无本体数据目前呈并行发展状态，但两者的差距未来将逐渐缩小。真机采集精度高，是突破严苛落地场景所必需的；而无本体数据虽然空间精度存在物理鸿沟，但其采集效率高，成本有望在行业收敛后降至真机的1/2到1/3。

为打破成本与效率瓶颈，觅蜂科技推出了MEgo Engine一站式数据治理服务平台及MEgo系列无本体数据采集设备。这些新硬件旨在摆脱特定机器人本体的依赖，将数采能力下放至人类日常作业中。MEgo系列无本体数据采集硬件包括MEgo Gripper采集夹爪、MEgo View头戴式采集设备等，可实现毫米级精准捕捉、亚毫秒级同步、超300°全景感知等功能，支持随时随地轻量化采集，有效降低数据获取门槛与成本。

面对2026年千万小时级的数据产能目标，觅蜂科技计划将采集终端铺设量提升至一万台级别。姚卯青表示，为管理如此庞大的设备与人员，觅蜂不排除采用众包模式，通过类似美团骑手的驿站体系进行统一培训和管理，达标后上岗。同时，针对数据进入家庭等敏感场景带来的隐私风险，平台将常态化引入人脸脱敏、车牌隐藏等技术手段，并与采集者签署授权协议以确保数据合规流转。

在短期产能规划之外，觅蜂科技还公布了更远大的目标：到2030年达成百亿小时级数据产能，构建覆盖全球的物理AI数据生态，成为具身智能领域的“数据基础设施”。

提及行业发展的远景，姚卯青分享了基于Scaling Law（规模法则）的时间表预判。他认为，从数据角度来看，当前具身智能行业仍处在确立技术路径的早期阶段，相当于大模型在Transformer架构刚提出的2017至2018年。目前机器人的能力多局限于单一场景的模仿学习，尚未形成具备思维链和长程规划能力的自主适应能力。距离真正出现类似ChatGPT的突破性时刻，预计还需4到5年的演进时间。