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机器人数据喷涌,但危险的信号也出现了


速读:根据启信宝数据,截至2026年5月,全国具身智能相关企业已突破万家,其中涉及上市公司269家。 机器人数据喷涌,但危险的信号也出现了机器人数据喷涌,但危险的信号也出现了_东方财富网。 近两年来,国内众多企业砸下重金,投资于物理AI数据领域,使得更多真实世界的数据涌出,一定程度上缓解了“数据荒”。 具身智能是当下最热的赛道。 数据中心。
机器人数据喷涌,但危险的信号也出现了 _ 东方财富网

机器人数据喷涌,但危险的信号也出现了

2026年09月07日 11:39

作者:

彭海斌

   机器人 数据的短缺状况正在好转。

  近两年来,国内众多企业砸下重金,投资于物理AI数据领域,使得更多真实世界的数据涌出,一定程度上缓解了“数据荒”。

  不过, 机器人 业内普遍共识是,现在物理AI数据量,不足以促成 机器人 到达智能涌现的时刻。同时,近期部分数据采集项目的失利,意味着不少真金 白银 投向了错误的技术路线。

   缓解数据瓶颈

  中国企业在批量制造 机器人 训练所需的数据。

  近日,觅蜂科技的第两万套数据采集设备下线,觅蜂的无本体数据也已累积100万小时。

  这些数据采集自物理世界,包括视觉、触觉、力觉等。接近50万小时是通过人头戴设备进行裸手采集,捕捉手部操作与深层的意图表达;35万小时数据是通过手部戴着相机来追踪腕部姿态与连续运动的轨迹;接近15万小时是通过末端执行器夹爪采集,适用于动作映射和跨本体的直接迁移。

  觅蜂科技只是近年涌现的众多物理AI数据平台之一,不少企业将数据视为值得深入投资的业务。

   京东 集团就在宿迁市启动了具身智能数据采集社区。它依靠自研的头戴式数据采集设备,系统性采集人类在真实生活与生产环境中的行为数据。 京东 方面的目标,是在两年内采集高质量实操数据超1000万小时。

  针对具身智能行业数据稀缺与容错率低的难题, 五一视界 (06651.HK)也在近期推出AperData具身数据底座、AperOne具身应用闭环OS平台。AperData用于解决数据采集精度与效率的问题,数据采集的效率也比传统真机遥操作大幅提升,发布两天后订购超万台。

  众多企业入局物理AI数据,原因在于后者的稀缺性。

  具身智能是当下最热的赛道。根据启信宝数据,截至2026年5月,全国具身智能相关企业已突破万家,其中涉及上市公司269家。具身智能新增企业数量在2022至2023年经历短暂低谷后,2024年企稳回升,2025年新增企业同比增长37%,产业供给端进入加速扩张阶段。

  它也吸引了最多的风险资本。

  IT桔子数据显示,2026年上半年,国内具身智能赛道融资总金额已突破900亿元,达到935亿元,较2025上半年提升了5倍。

  赛道很热,燃料却不够。 机器人 的数据荒,一直是技术落地的卡点。

  觅蜂科技董事长姚卯青认为,物理AI最大的瓶颈还没有到算力、算法这些阶段。相比大语言模型,物理AI还在更早期的时候,数据稀缺是突出的问题。

  语言模型所需的数据几乎是天然存在的,互联网各种软件里充斥着数字世界的对话、图像和知识。但 机器人 最终是为了干活儿,它需要知道多大的力气能够抓起鸡蛋而不至于挤碎,需要懂得光滑的玻璃栈道比粗糙的柏油路面更容易摔倒,而这些物理世界的经验是难以从互联网上获取的。

  目前物理世界采集的数据,比语言模型的数据少了几个数量级,当下的数据量不足以使机器人到达“GPT时刻”。

  随着机器人走进真实世界,以及越来越多企业进入物理AI数据采集领域,数据累积的速度在加快。

  “我们相信物理AI的数据瓶颈已经被缓解,进入正向循环。”姚卯青表示。通往AGI物理AI最终需要上千万、上亿小时的数据,现在国内已经初步织起了真实世界数据采集和治理的网络。

   泥沙俱下

  企业蜂拥投资数据采集,资源浪费不可避免地发生了。

  近日,位于北京的石景山首钢园数采中心被爆出已经停止运营,合作方睿尔曼智能则撤出了项目。

  这一项目是北京首个落地的大型 人形机器人 数据基础设施,2025年3月份才建成运营。中心部署百台机器人,并搭建 汽车 装配、 新零售 等十大场景,目标之一是年数据交易量超100万条。

  第一财经记者联系了一位睿尔曼智能的创始人,不过他未回应记者的采访。而据项目运营方、 中关村 通力公司相关负责人对媒体表示,项目正在实施改造,今后将发力4D高斯光场与世界模型技术路线。

  一家科技公司的管理层对记者表示,在实验室环境下,遥操作方式采集数据,往往需要员工带着本体设备长时间工作。但员工工作8小时,所采集的有效数据也往往只有1个小时。同时,数据采集工厂的电费、人工成本、办公室成本都很高。如果采集的数据,八成都是垃圾,这就意味着效率过低、成本过高、而数据会很贵。

  “实验室环境没有真实环境乱。真实环境里做任何数据采集操作的时候,阳光、角度会变化,甚至旁边会有人走动,实验室环境很难模仿。”上述管理层表示,足够乱、不断变化的真实环境,对采集数据泛化性更好。未来要想让机器人真正干活,它就要学习人是怎么干活的,而真实环境里的数据就是机器人的“教材”。

  近年来,国内成立了大量的“实验室场景”的数据采集项目。这些项目在特定场地,集中搭建卧室、工厂、消费零售等场景,供机器人采集数据。但首钢园数采中心项目的失利,也向外界传递出危险信号:相同类型的数据采集平台,可能会遭遇类似的难题。

  机器人行业对数据有严苛标准,尤其是头部团队对空间定位的精度、语义标注都有很高要求。一些数据采集中心,缺少对生产数据充分的验证环节,将数据的落地交给下游模型企业。

  中国已经有宇树、智元等企业将机器人推向了市场。不过,目前机器人的技术没有收敛,产业模式也没有成型。

  据 五一视界 董事长兼CEO李熠观察,机器人企业现在都在摸索数据、商业的闭环。所有的科技产业都必定经历期望过高、投资疯狂、技术短暂难以突破并回调,再曲折向上的过程。2016年左右的自动驾驶跟现在具身智能的热度一样,但最终 智能驾驶 上下游,有近百家公司被“震”下去了。

  “大家对于具身的期望过高,对于物理AI期望过高。无论一级还是二级市场的公司,都是在卷一个生态位,避免在行业震动的过程中被震下车。”李熠表示。

  李熠认为,在有生之年肯定能看到机器人像人一样,什么都能做。但机器人技术升级和产业发展的过程,注定是动荡不安的。

(文章来源:第一财经)

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