近百名玩家涌入具身數(shù)據(jù) : 一年融資44.7億，誰能真靠“賣數(shù)據(jù)”賺錢？

林方舟 發(fā)自 凹非寺

在湖南郴州，一家中國移動營業(yè)廳掛牌“具身數(shù)據(jù)采集5S店”，普通顧客領(lǐng)一套夾爪、手套和頭戴相機，經(jīng)過簡單培訓(xùn)，就能邊做家務(wù)，邊采集機器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

首期投放的1000套設(shè)備，滿產(chǎn)狀態(tài)下每年能采集100萬小時數(shù)據(jù)。我仿佛聽到了商家心里打的小算盤：既采了數(shù)據(jù)，又賺了眼球，4A廣告公司都應(yīng)該來學(xué)學(xué)。（doge）

具身數(shù)采類似的“花活”還有不少：有的為了采數(shù)據(jù)免費上門保潔（歡迎來我家），有的把數(shù)采做成VR游戲，還有的把機器人接入互聯(lián)網(wǎng)，采集員不用跑到數(shù)采工廠，遠(yuǎn)程就能“云操控”。

具身數(shù)采

不過，以上案例看完笑一笑就好了，真要采到符合要求的數(shù)據(jù)其實并不簡單。之所以“花活”層出不窮，都是因為機器人實在是太缺數(shù)據(jù)了。

眼下大家都在牟足了勁采數(shù)據(jù)，但還少有人全面梳理過這個行業(yè)的圖譜。

量子位不完全統(tǒng)計了97家國內(nèi)具身數(shù)據(jù)玩家的情況，其中70家做數(shù)據(jù)采集，27家做數(shù)據(jù)infra。

過去一年（2025年7月1日至2026年7月1日），15家「不做本體、不做模型、只做數(shù)據(jù)的獨立具身數(shù)據(jù)服務(wù)商」，共融資約44.7億元。

在資本對具身智能“猛猛上頭”的當(dāng)下，這個數(shù)字其實并不算多。量子位此前統(tǒng)計，今年上半年，具身“大腦派”公司半年就融了223億元。

為了幫你看清具身數(shù)據(jù)行業(yè)，我們總結(jié)了以下十個行業(yè)現(xiàn)狀。

數(shù)據(jù)怎么采？

現(xiàn)狀1：數(shù)據(jù)采集技術(shù)路線分為四大類，跨路線采集賽道最擁擠

目前主流具身數(shù)據(jù)采集的技術(shù)路線可以分為四大類：

真機遙操：人類操控真實機器人執(zhí)行任務(wù)，同步采集動作、狀態(tài)及傳感器數(shù)據(jù)。

無本體采集：人直接完成示范，通過動捕、夾爪映射、第一視角相機等設(shè)備采集動作，無需機器人參與。

仿真合成：在虛擬環(huán)境中批量生成機器人交互數(shù)據(jù)，用于模型訓(xùn)練。

互聯(lián)網(wǎng)視頻蒸餾：從互聯(lián)網(wǎng)視頻中提取人類動作知識，轉(zhuǎn)化為具身模型可學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)。

量子位不完全統(tǒng)計的70家數(shù)采公司/平臺中，有30家同時走多條采集路線，占43%，例如：真機遙操+無本體、真機遙操+仿真、無本體+仿真、全路線等。

走跨路線采集方案的玩家，比單獨押注任何一條路線的玩家都要多。

行業(yè)常用數(shù)據(jù)金字塔來形容機器人訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。目前沒有任何一種數(shù)據(jù)采集方式能夠獨自滿足機器人的訓(xùn)練需求。

現(xiàn)狀2：單獨押注真機遙操路線的玩家最多

依次分析每條技術(shù)路線。

單獨押注真機遙操路線的最多，有22家，占31%。

這22個玩家中，13家是國資數(shù)據(jù)平臺，7家是機器人公司（生產(chǎn)機器人硬件或開發(fā)具身大模型的公司），還有1家從AI數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)轉(zhuǎn)型，1家從工業(yè)裝備制造領(lǐng)域跨界。

機器人公司有硬件優(yōu)勢和真實需求，做真機遙操采集是自然而然的選擇。

而國資數(shù)據(jù)平臺的優(yōu)勢則是“不怕重”。遙操是重資產(chǎn)路線，需要買本體、租場地、雇操作員，這些恰好都是國資平臺容易調(diào)動的資源。

單獨押注無本體采集路線的公司有15家，占21%。

這條賽道的公司最年輕，絕大多數(shù)都成立于2024年9月之后。

無本體采集路線的技術(shù)也最豐富，子類包括：Ego視角、UMI、動作捕捉、sEMG肌電、觸覺采集……

而單獨押注仿真合成的玩家有2家：松應(yīng)科技和謀先飛（Motphys）。

仿真賽道曾經(jīng)的知名玩家，如今都選擇把雞蛋放在多個籃子里。

比如，曾以仿真數(shù)據(jù)為核心的光輪智能，也開始采集人類數(shù)據(jù)；曾是最堅定的仿真派之一的銀河通用，今年6月發(fā)布了全身遙操作系統(tǒng)，擁有了遙操數(shù)據(jù)采集能力。

原因有兩方面：外部，真機數(shù)據(jù)和人類數(shù)據(jù)的供給快速增加，價格持續(xù)下降，仿真數(shù)據(jù)的規(guī)模和成本優(yōu)勢被削薄；內(nèi)部，sim2real gap仍沒有太好的解法，很難高保真還原真實世界中的摩擦、形變、力覺與觸覺反饋。

單獨押注互聯(lián)網(wǎng)視頻蒸餾路線的也只有1家：樞途科技。

這家公司從互聯(lián)網(wǎng)單目RGB視頻里提取多模態(tài)機器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)，宣稱能把綜合采集成本降到行業(yè)平均水平的千分之五。

具身數(shù)采

玩家是誰？

現(xiàn)狀3：獨立數(shù)據(jù)服務(wù)商已成最大的玩家群體

如果不按技術(shù)路線，而是按身份分類，97名玩家可分為5類：

獨立數(shù)據(jù)服務(wù)商39家，占40%；

國資數(shù)據(jù)平臺25家，占26%；

機器人公司24家，占25%；

工業(yè)和IT跨界公司5家，占5%，例如來自物流、裝備制造、自動化工程等領(lǐng)域的公司；

大廠平臺型公司4家，占4%，例如華為、京東等。

可以看到，最大的玩家群體是獨立數(shù)據(jù)服務(wù)商。

這說明：具身數(shù)據(jù)已經(jīng)成長為一條獨立賽道，不再是機器人公司的附屬部門。

現(xiàn)狀4：三分之二玩家“具身原生”，三分之一玩家“跨界轉(zhuǎn)型”

再換一種分類方式，將所有具身數(shù)據(jù)行業(yè)玩家分為“具身原生”和“跨界轉(zhuǎn)型”兩類。

“具身原生”公司成立之初主業(yè)就是具身數(shù)據(jù)或具身智能相關(guān)業(yè)務(wù)；“跨界轉(zhuǎn)型”公司多從AI數(shù)據(jù)標(biāo)注、自動駕駛、動作捕捉或工業(yè)領(lǐng)域轉(zhuǎn)型而來。

97名玩家中，65家“具身原生”，占67%；32家“跨界轉(zhuǎn)型”，占33%。

再拆開來看，數(shù)采公司和數(shù)據(jù)infra公司的構(gòu)成完全相反。

70家數(shù)采公司里，57家“具身原生”，約占八成；27家數(shù)據(jù)infra公司里，19家“跨界轉(zhuǎn)型”，約占七成。

為什么infra吸引轉(zhuǎn)型公司，采集行業(yè)卻多是新玩家？

很多具身數(shù)據(jù)infra玩家是AI數(shù)據(jù)標(biāo)注公司，例如海天瑞聲、數(shù)據(jù)堂、云測數(shù)據(jù)等。他們積累的管線、質(zhì)檢和交付能力，很適合平移到具身數(shù)據(jù)infra環(huán)節(jié)。

而具身數(shù)據(jù)沒有現(xiàn)成數(shù)據(jù)，采集環(huán)節(jié)則要從零構(gòu)建資產(chǎn)，老玩家沒有優(yōu)勢，新公司反而容易輕裝上陣。

具身數(shù)采

產(chǎn)能與布局

現(xiàn)狀5：全行業(yè)年產(chǎn)能160萬至180萬小時，短期目標(biāo)擴大15到20倍

現(xiàn)有具身數(shù)據(jù)產(chǎn)能是多少？離市場需求還有多少差距？

量子位不完全統(tǒng)計，具身數(shù)據(jù)行業(yè)現(xiàn)有年產(chǎn)能為：160萬至180萬小時+7000萬至8000萬條。

行業(yè)的短期目標(biāo)為：未來1-3年內(nèi)，產(chǎn)出2500萬至3500萬小時+億條級數(shù)據(jù)。如果僅看小時數(shù)，短期目標(biāo)是現(xiàn)有產(chǎn)能的15-20倍。

需要注意的是，由于各家機構(gòu)披露口徑不同，小時數(shù)和條數(shù)目前沒有統(tǒng)一的換算標(biāo)準(zhǔn)，因此在這里并行列出。

這些數(shù)字只統(tǒng)計了真機遙操數(shù)據(jù)和無本體采集數(shù)據(jù)，剔除了仿真合成數(shù)據(jù)。產(chǎn)能通過公司/平臺已披露的數(shù)據(jù)保守估計而來，實際數(shù)字可能還會更多。

而機器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)的總需求量，目前仍然未知。但可以參考大語言模型的錨點：LLM可以吃掉整個互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)成的語料，機器人需要的數(shù)據(jù)卻只能一條一條采。有統(tǒng)計稱，截至今年初，全球高質(zhì)量真實物理交互數(shù)據(jù)總量只有約50萬小時，不足LLM訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的兩萬分之一。

換個角度看，即便產(chǎn)能短期目標(biāo)全部兌現(xiàn)，相比大語言模型的數(shù)據(jù)量，可能也只是剛夠到起跑線。產(chǎn)能與需求之間仍然存在巨大差距。

具身數(shù)采

現(xiàn)狀6：全國六成省份建有數(shù)采工廠，目前長三角分布最多

這些數(shù)據(jù)都是在哪里采集的？

量子位不完全統(tǒng)計，全國的數(shù)采工廠已經(jīng)鋪到20個省份，其中國資背景的數(shù)采工廠覆蓋16個省份。

數(shù)采工廠主要分布在長三角、京津冀和珠三角地區(qū)。其中，長三角以30座居首。

不少人力成本較低的三、四線城市也成為數(shù)采工廠的選址地，例如宿遷、自貢、郴州、運城、德清等。

分布模式和技術(shù)路線相關(guān)。遙操類數(shù)采工廠散布各省，輕資產(chǎn)的無本體路線公司則扎堆在一線城市。

不少城市正在打造數(shù)采重鎮(zhèn)的城市名片。

例如，無錫是全國首個提出城市全域數(shù)據(jù)采集概念的城市。它做的最重要的事是：鼓勵制造業(yè)、服務(wù)業(yè)企業(yè)開放產(chǎn)線、平臺，將真實場景作為數(shù)據(jù)采集廠，采集機器人最稀缺、也最實用的數(shù)據(jù)。

錢往哪流？

現(xiàn)狀7：15家獨立具身數(shù)據(jù)服務(wù)商過去一年融資約44.7億元

再來看看最能說明問題的指標(biāo)：錢。

由于機器人公司的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)無法從整體融資中剝離，我們?nèi)Τ?strong>15家過去一年有融資記錄的“獨立具身數(shù)據(jù)服務(wù)商”，這些公司的融資情況在行業(yè)中很有代表性。

先解釋一下，“獨立具身數(shù)據(jù)服務(wù)商”的篩選標(biāo)準(zhǔn)有三條：不做通用機器人本體，不訓(xùn)練具身模型，具身數(shù)據(jù)為核心業(yè)務(wù)。

量子位不完全統(tǒng)計，過去一年間（2025年7月1日至2026年7月1日），這15家“獨立具身數(shù)據(jù)服務(wù)商”共完成34起融資，合計約44.7億元人民幣。

融資的時間段高度集中。2026年4月至6月三個月內(nèi)，融資事件數(shù)量占了四成多。這和今年上半年具身智能全行業(yè)的資本狂熱息息相關(guān)。

量子位曾統(tǒng)計，2026年上半年，具身智能全行業(yè)共融資約438億元。

具身數(shù)據(jù)賽道一年融的錢，只是具身智能全行業(yè)半年融資的零頭，說明起碼在眼下，這個賽道還并不夠“性感”。

具身數(shù)采

現(xiàn)狀8：獨立具身數(shù)據(jù)服務(wù)商可劃分為3個梯隊，分化明顯

再往下深扒一層，具身數(shù)據(jù)行業(yè)內(nèi)部發(fā)展并不平衡。

這15家“獨立具身數(shù)據(jù)服務(wù)商”可以劃分為三個梯隊：

第一梯隊光輪智能最突出。

這家公司過去一年完成6起融資，共融資31億元，約占總?cè)谫Y額的七成。

它還是唯一一家披露估值的“獨立具身數(shù)據(jù)服務(wù)商”。最新估值超20億美元，約合人民幣超135億元，是全球首個具身數(shù)據(jù)獨角獸。

第二梯隊有11家公司，例如簡智機器人、諾亦騰機器人、淵澈太初、覓蜂科技等。

第二梯隊的公司，過去一年累計融資在數(shù)千萬至數(shù)億元間，融資階段大多為Pre-A 輪及以前，只有幾家成立時間較早的AI數(shù)據(jù)標(biāo)注轉(zhuǎn)型公司突破了A輪。

第三梯隊的公司有3家：樞途科技、智域基石、補天石科技。

他們過去一年的累計融資在數(shù)千萬元級別，融資輪次為天使輪，業(yè)務(wù)還處于早期驗證階段。

現(xiàn)狀9： 69家投資機構(gòu)出手，沒有一家重倉

從資本的角度看，過去一年，共有69家投資機構(gòu)投過這15家“獨立具身數(shù)據(jù)服務(wù)商”。

出手最多的國方創(chuàng)投，投了3次；出手2次的有5家投資機構(gòu)；剩下63家機構(gòu)，都只投了1次。

對照具身模型融資熱時頭部機構(gòu)搶占份額、連續(xù)加注的景象，眼下，具身數(shù)據(jù)賽道雖然方向有共識，但標(biāo)的還沒有共識，沒有真正敢重倉的投資機構(gòu)。

資本的謹(jǐn)慎有理由：相較于想象空間極大的具身“大腦”，具身數(shù)據(jù)是“勞動力密集型”的生意，價格會越卷越低，客戶需求量也有相對明確的預(yù)期，天花板就在那里。

但也有投資人告訴量子位，具身數(shù)據(jù)行業(yè)存在一定的延展想象空間：一方面，這是一個全球生意，國外的市場很大；另一方面，數(shù)據(jù)采集的能力還能遷移到模型評測等，成為物理AI的基礎(chǔ)設(shè)施。

現(xiàn)狀10：半數(shù)以上“獨立具身數(shù)據(jù)服務(wù)商”成立不到一年

總的來看，獨立的具身數(shù)據(jù)行業(yè)仍處于較早期的階段。

公司發(fā)展處于早期。半數(shù)以上近一年融到資的“獨立具身數(shù)據(jù)服務(wù)商”成立時間不足一年。

融資處在早期。15家“獨立具身數(shù)據(jù)服務(wù)商”中，13家公司的最新輪次在A輪及以前。

商業(yè)模式處在早期。沒有一家公司披露過利潤。僅弈人科技一家自稱盈利，但也沒公開利潤的具體數(shù)字。

具身數(shù)采

最后，把以上十個現(xiàn)狀總結(jié)成三句話：

第一句，具身數(shù)據(jù)行業(yè)已經(jīng)成長為一條獨立賽道，吸引大量玩家涌入，并且正在成為AI領(lǐng)域新增就業(yè)崗位的蓄水池、地方經(jīng)濟(jì)活力的新引擎。

第二句，這條賽道仍然處于早期階段，許多問題還沒解決，許多共識還沒形成，許多變量還沒收斂。

第三句，資本的態(tài)度最誠實。鮮有公司驗證過：“純賣數(shù)據(jù)”是一門賺錢的生意。VC還在撒網(wǎng)階段，沒人能看清哪條魚最大。

接下來的一兩年，大概率就是這門生意的驗證窗口。產(chǎn)能會不會兌現(xiàn)，價格會卷到哪里，誰先把利潤表拿出來，決定了具身數(shù)據(jù)商能否真正成為賺錢的“賣鏟人”。

本文來自微信公眾號“量子位”，作者：關(guān)注前沿科技，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。