作家 | 铅笔谈 邹蔚

剪辑 | 铅笔谈

封面图 | ChatGPT 创作

具身智能行业狂数据。

" 大度渴求千万小时以上的数据集……小时 200 块钱，千万小时就是 20 亿元。" 基元智航创始东谈主少龙告诉铅笔谈，为了取得质料数据，即使掏出部分底，头部具身智能公司也在所不吝。

" 当今公司莫得百万小时数据，都不好原理说我方干具身智能。" 竹马立异创始东谈主张吉说，百万小时听上去许多，履行上只可率性具身智能确切需求小部分。

如果百万小时数据是基础，也就意味着具身智能入场券至少 2 亿元。

问题是，账上有几十亿也频繁买不到——质料确切寰球数据不够。

工场里的装置手脚、咖啡店里的做事经过、庭里的收纳整理、养老院里的照护场景……这些发生在现实寰球中的活动，既法像互联网文本样爬取，也法像图片样批量下载，它们须被东谈主小时小时地集聚出来。

与此同期，老本市集照旧初始为 " 数据的东谈主 " 买单。

旧年 6 月，数据标注巨头 Scale AI 取得 Meta 143 亿好意思元投资，估值达到 290 亿好意思元。

本年，它石智航 4.5 亿好意思金融资，创下具身智能行业单轮融资记录；数据传感器初创企业渊澈太创始办 5 个月，融资 5 亿元；确切寰球 AI 数据集聚企业弈东谈主科技，本年 Q1 具身智能数据订单照旧过亿。

场围绕数据的新淘金热，正在偷偷演出。铅笔谈对话了多位数据集聚行业从业者、投资东谈主。

买数据，先准备 2 亿元

少龙，基元智航创始东谈主​​​​​​​

基元智航是注于具身智能数据基础步调域的立异企业，已完成天神轮融资。

今天通盘具身智能行业险些悉数公司都缺数据。

如果你去问国内头部具身智能公司，他们今活泼正但愿采购的数据边界，少都是百万小时起步。

百万小时是什么想法？

如果按照比拟普通的数据集聚圭表经营，小时五六十元，只是百万小时就意味着五六千万元干涉。

如果是度场景数据，小时 200 元。百万小时就是 2 亿元。

无语的是，这些公司账上有几十亿元，买得起数据，但往往买不到。

AI 数据标注职责界面 开头：公开贵寓

由于质料不够临高隔热条PA66生产设备厂家，数据边界不够大，今天大部分模子不是通用模子，而是针对某个特定场景化出来的模子。

这是通盘行业共同靠近的困局。

具身智能行业缺数据不是两天了，因为真机数据根蒂欠亨用——咱们险些把国内主要机器东谈主厂商都探访了遍。论是大厂照旧小厂，终得到的谜底度致：真机数据只可查考我方的机器东谈主，法径直用于别东谈主的机器东谈主。

况且，具身智能念念要信得过像 DeepSeek 样智能披露，约略需要 20 亿小时的数据量。这在东谈主类工程史上是项不可能完成的任务。

其后越来越多论文初始证明，（机器东谈主）本色数据是有的。行业终须寻找新的旅途：回想到确切东谈主类活动，东谈主类活动数据将成为明天大的具身智能数据金钱。

数据有价值，不代表买卖模式成立，通盘数据行业还有大痛点：盗版。

任何机构花 100 万元买了份数据，表面上它都有能源把数据复制出来。复制二十份，每份 5 万元，成本坐窝收回。关于原始集聚公司来说，这是厄运的事情，也就莫得能源去集聚质料数据。

其后咱们商榷自动驾驶行业时发现，地平线等公司照旧找到种新的式：DaaS（数据即做事）。数据不离开做事器，客户带着模子进来，模子查考完把参数带走，数据留在原地。数据可以复用，且不惦念被复制。这可能才是具身智能数据行业信得过的买卖模式。

畴前 100 元成本的数据，只可次。明天 100 元成本的数据，可以做事 1000 公司。那平均下来，每公司只需要承担毛钱成本。数据就会像自来水样，价钱低，随取随用。通盘行业的数据供给会霎时爆发。

目下业内主流（具身智能）模子公司年数据采购量少也都是百万小时别。不同度的数据，价钱各异相等大。

低廉的是普通生计场景数据。比如叠被子、摆桌子、整理物品。这些手脚不需要越过业的东谈主，找几个劳务外包东谈主员就能完成。这种数据目下约略在五六十元小时。

旦进入确切做事场景，比如咖啡厅，成本赶紧就变了，因为你得出钱让雇主停工配你。这类做事场景数据的成本泛泛会过 200 元小时。

工业机械臂装置线，工业场景数据集聚成本 开头：公开贵寓

再往基层，就是工业场景。许多东谈主以为工业场景贵，是因为集聚难。其实不是，信得过奋斗的是交流成本，你钱给少了，东谈主不睬你。就算给得多，大厂还不见得让你采，波及常识产权、买卖神秘。工业数据终价钱至少两三百元小时。当今许多激进点的模子公司，对这类数据越过感兴味，哪怕价钱贵，也幽闲购买，因为离确切分娩场景近。

难集聚的，是庭场景。波及秘密、财产、安全。这些问题处理起来，远比工场里复杂。直到今天，行业在庭数据集聚上依然相等保守。

咱们大致把客户分红两类。

类客户，险些什么数据都要，他们不挑场景，对准通器具身智能基础模子，但愿我方的模子见过弥漫丰富的寰球。明天再针对某个行业作念微调的时候，成本会低许多。目下国内少数头部团队正在这样作念。

但二类企业占大多数。他们从天初始就把我方界说成垂类哄骗。他们采购数据就盯着明天有契机落地的场景。

当下需求大的仍然是办职业数据。这亦然为什么咱们会采无数咖啡厅、餐厅关联数据。

我要强调点：办职业并不是具身智能有价值的向。之是以大都在作念办职业，是因为办职业数据容易取得。

工业装置数据、医疗场景数据、度制造数据，以前大根蒂不知谈怎么低成本获取。

既然拿不到数据，模子厂当然不会往阿谁向干涉，于是市集上变成种错觉：仿佛办职业就是具身智能贫乏的向。

如果明天有东谈主能大边界提供制造业数据、医疗数据、工业装置数据、养老照护数据，通盘行业的向都会蜕变。数据公司信得过的价值不是数据，而是创造供给，匡助行业发现新的可能。

本年跟客户交流，他们对数据的需求变化，有三个比拟明确的向。

是广度临高隔热条PA66生产设备厂家，大度渴求千万小时以上的数据集，须让模子见过弥漫丰富的寰球。

二是价钱，哪怕小时 200 块钱，千万小时就是 20 亿元。如果数据价钱降不下来，模子历久法变成买卖闭环。

三是度。具身智能公司今天须初始回话个问题：投资东谈主给你那么多钱，你的机器东谈主到底在哪个场景里能够创造价值？因为唯一度场景数据，才有可能匡助模子进入确切分娩和做事环境，终变成买卖闭环。

另个值得存眷的赢利向是 AI 标注。

当今许多东谈主以为采数据贵，跟着数据越来越入，标注往往比集聚贵。

举个例子。如果只是普通手脚数据，可能找众包东谈主员就能标。但如果是烹调数据呢？内部会波及无数业手脚、业术语、业经过，你需要懂烹调的东谈主来标，以至需要业厨师来标。厨师的小时成本，显明和普通众包不是个价钱。

跟着明天越来越多制造业数据、医疗数据、工业数据进入市集，这个问题会加彰着。

垂类场景的 AI 自动标注，是明天相等值得存眷的向。明天许多垂类数据集，可能不是靠东谈主标出来的，而是靠 AI 完成轮标注，再由复核，这会大裁汰行业成本。

1：20 万的缺口​​​​​​​

杨洪兵，灵生科技创始东谈主

灵生科技聚焦确切场景数据引擎，已完成多轮数亿元融资。

本年齿首，全行业悉数具身智能数据加起来，约略唯一 50 万小时。但如果念念查考出信得过秀的模子，行业需要的数据量梗概是千亿小时。

这十分于手里唯一个馒头，但念念吃饱需要二十万个馒头。

这就是行业今天的现实。不外，数据并不是简便按小时计价去，咱们直反对把数据简便连合成商品。

咱们将具身数据从 L1 到 L5 进行了严谨分，还配置了数据 SLA（做事等公约）体系，全寰球次对数据质料进行了量化经管。

目下市集需求大的，是 L5 数据。为什么 L5 稀缺？因为条件。L5 数据须经过防御标注和任务切片，须具备完好的任务刻画、场景刻画和物体刻画，分辨率泛泛要达到 1280 以上，定位精度条件达到亚毫米。

我直认为，具身数据行业不可停留在"我稀有据，你来买"的阶段。生果还有品种诀别，石油还有等诀别，何况是查考大模子所需要的数据。而有些企业本人并不信得过连合数据，只是在作念二手数据倒。灵生不仅提供质料多模态数据，还会匡助客户化数据管线和底层 Infra 基础步调。

本年我不雅察到的大变化，是 Ego 数据（真东谈主视角数据）需求出现指数增长。对比遥操作数据，Ego 的数据需求增长相等彰着。通过这些数据显耀提高了模子果，同期集聚率比遥操作出五倍以上，成本却低。

早在旧年下半年，外洋照旧彰着初始向 Ego 数据和以东谈主为中心的数据转向了。本年上半年，这种趋势跨越被放大。

另个彰着趋势是确切场景数据越来越受宽宥。

举个例子，相同是 USB 插拔或者线束插拔任务，如果是在素材工场里集聚，场景变化相等有限。但如果是确切环境，灵生有几千名外部数据集聚员，每个东谈主的庭环境不同、办公环境不同、操气派俗不同，那么终变成的数据变化可能达到上千种。这种数据万般，是查科场数据很难达到的。灵生本年瞻望将达到 120 万小时的确切场景 Ego 数据集。

数据行业乱象之，就是数据精度虚标。有企业宣传定位精度达到毫米，但把柄客户反应，信得过使用时漂移相等严重，罪恶以至达到厘米，比标称数据差十倍以上。

如果但愿具身智能产业历久健康发展，塑料挤出设备就须效力向，查考出真恰巧用、准确率的模子。而念念作念到这点，就须依赖信得过精度、质料、价值的数据。

从规划情况来看，瞻望本年订单边界将达到数亿元别，瞻望全年营收有望达到旧年的 50 倍以上。咱们的客户主淌若头部具身智能公司，而况多数会历久复购。

咱们存眷的仍然是三个中枢策画：数据质料、数据万般、确切场景。

融资 10 亿临高隔热条PA66生产设备厂家，未买得到好数据

张吉，竹马立异创始东谈主

竹马立异是以 "3D 相机 +AI" 为向的空间智能公司，已完成数千万元天神轮融资。

具身智能行业当今缺数据，缺到什么进度？当今能用到的数据，可能连需要量的万分之都不到。

为什么会这样缺？

个原因是大不知谈缺什么。大说话模子，大知谈去找文本数据。具身智能模子，需要稠密模态数据重复，物理 AI、空间智能、尺寸、力学、要道、电流、声息……哪种数据先？唯一知谈缺什么，才知谈怎么补。当今每公司集聚数据的向都不样，这是底层结构困难。

二个原因是，文本数据可以爬取，但具身智能需要的数据在物理寰球，莫得被数据化。既然莫得被数据化，就没法径直拿来查考。

做事型机器东谈主，办职业数据目下易获取 开头：公开贵寓

三个原因是，当今只可靠集聚。集聚是按小时来的。个操作员每天也就七八个小时，这种式和时辰线绑定，很难快速放大。

还有个问题，因为不知谈要什么，也没稀有据圭表，数据体式相等乱。许多企业拿到些新体式之后，发现无数数据没法用。数据本来就未几，还被铺张掉了。

2026 年，行业霎时意志到这个问题了。

旧年大还在卷模子、卷算法，本年霎时发现，好像那些带来不了很好的果，数据才是中枢的，悉数东谈主都初始搞数据。

越过是许多东谈主霎时初始存眷 ego 数据，也就是东谈主称数据，包括咱们这种用相机集聚确切三维数据的式，也霎时火起来。

还有个原因，些来自智驾行业的团队进入了具身智能。他们相等慑服数据定要来自确切场景。因为智驾行业照旧证明过，无数确切数据集聚相等贫乏，90 的场景要靠确切集聚。

我合计这样下去，具身智能本色企业不定能赶紧奏效，但搞数据的这些企业，可能会成为新轮角兽。即使不是角兽，挣钱的亦然这类企业。

简便连合，具身智能需要的数据量比互联网本来的数据还要大，可能是万倍别。那这些数据如果都要由数据公司提供，市集就会相等大。

当今公司莫得百万小时数据，都不好原理谈具身智能。确切物理数据按 500 元个小时来算，百万小时就是五亿元。

但问题是，头部具身智能公司即便轮融资 10 亿元，也未买得到好的质料数据。因为数据不好买，也莫得那么多。悉数集聚式和时辰基本照旧线筹议，还莫得种能指数治理质料确切数据供给的宗旨。

对具身智能公司来说，价值的是早能出机器东谈主的场景数据。比如当今许多东谈主在作念工场、物流等工业场景。对他们来说，这些场景的数据价值。

但对提供数据的公司来说，确切场景的数据价值。只淌若确切场景产生的数据，就有东谈主买，不定要严格分场景。

如果从数据边界角度看，成数据提供边界大。因为它不是线增长。它有契机破靠东谈主和时辰蓄积的截止。

当今建数据工场的公司应该也挺赢利，而况是隐形挣钱的向。当今大都念念建，但不知谈怎么建，而况许多是政府给钱。这类公司能挣阵势钱，但（估值上）未越过值钱。

所谓数据工场，就是个很大的场面，内部有东谈主拿着真机操作，模拟各式场景集聚数据，排排的，就像以前工场样。各地当今都有访佛的数据工场。

数据工场的问题是边界化很难，因为要靠东谈主边界化。它单条数据可能贵，但边界有限。有限场面、有限顶住、有限东谈主员、有限时辰，悉数东西都是可算出来的。是以是挣些费劲钱。

仿真数据当今仍然有需求，而况需求应该挺大。仿真数据或者成数据，有契机破线增长逻辑，可能变成指数供给。是以它的需求也不会少。

而况作念仿真数据的东谈主，至少目下应该是先挣钱的拨东谈主。它单价低廉，但量大。

作念数据标注的公司也详情会挣钱。未是 AI 标注，算法标注也可以。只消能把它标出来就行。

总结句：能边界化的公司详情能挣钱。要害是不要靠东谈主力边界化，而是通过算规章模化。

当今这个场景下，提供数据都会挣到钱，只是谁挣多、谁挣少。

但如果从永恒看，后信得过能抓续挣钱的，可能照旧提供 data infra 的公司。靠东谈主搞集聚的模式，历久不定能挣大钱。

以前 SaaS 行业有 Databricks（估值 1300 多亿好意思元）。明天具身智能行业里，也会有许多访佛 Databricks 的 data infra 公司，不仅提供数据，还提供数据引擎、数据闭环、自动化才调、标才调、理才调、框架才调。

数据集聚，两个月融轮

学辉，水木清华学友种子基金创始伙东谈主

水木清华学友种子基金是国内支校学友基金，起劲于成为 " 清华学友创业站 "。

数据就像具身智能行业的 " 石油 "，当今大都缺油。

即就是自动驾驶这样个相对固定、单的场景，也催生出了 Scale AI（数据查考公司，估值接近 300 亿好意思元），国内也有许多自动驾驶标注和数据公司挣到钱了。

明天东谈主形机器东谈主如果然的进入百行千业，数据需求会比自动驾驶好几个量，可能是两个数目、三个数目的差距。

这个市齐集很大，只是当今论本色、具身模子、寰球模子，照旧数据集聚道路，都还莫得拘谨，各式本事道路都在百花王人放。

咱们布局了灵御智能、渊澈太始、手亿科技等数据集聚初创企业。像灵御智能，主淌若真机遥操，数据质料好，但成本相对。本年火的是腕带本事，包括渊澈太始、手亿科技这些公司。

数据集聚成为大契机，很猛进度上来自 Meta 的腕带本事。以前大不太信托肌电本事能作念到那么，但 Meta 把这个本事跑通以后，市集初始看到契机。外传苹果下代居品也可能往这个本事道路靠，其他道路可能暂缓。

腕带本事跑通以后，大发现它不仅可以戴在东谈主手上，也可以戴在机器东谈主身上，这就把 " 腕带 " 和 " 数采 " 结起来了。东谈主戴腕带，机器东谈主也戴腕带，中间就能变成连合。这是种本事立异，亦然种模式立异。

目下数据集聚公司信得过赢利的还未几，到当今应该还莫得（收入成本）平的，暂时还莫得盈利。这个行业都还很早，共也就年多时辰。对这些公司来说，拿到订单就可以了，盈利暂时不是主要斟酌的问题。

如果都量产了，详情就要死部分公司，道路也会拘谨部分。这个行业目下大的痛点，大都还莫得找到终拘谨的道路，许多企业会同期试好几种案。

当今许多公司融资都是两个月轮，很难说哪条道路定好。水木的战略是，如果本事道路不解确，咱们般不会押注某条道路定能成。

不单是数据公司，具身整机、具身模子、寰球模子也都是这样，通盘行业当今都是两个月轮的情状。

具身数据行业会出现门作念数据的巨头企业。但头部具身整机公司可能会我方作念数据。类比汽车行业，像特斯拉、比亚迪这样的头部巨头，许多事情都会我方作念，比亚迪连电板都我方作念。机器东谈主行业头部的几公司，约略率也会王人备作念。

但这并不虞味着三立数据公司莫得空间。除了头部的几企业，腰部企业、尾部企业，以及各式 corner case 场景、用机器东谈主、特种机器东谈主，都会存在无数数据需求。对这些企业来说，联使用三立数据公司，可能是有价比的式。明天三立数据公司的典型客户，至少会包括许多腰部企业，这个量弥漫相沿它们成长为上市公司。

数据集聚公司比拟闇练的买卖模式，当今主要有两种：种是次数据，另种是按每台机器东谈主上的数据价值作念分红。企业详情但愿明天多汲取按台分红的式，但这内部会有博弈。

投资东谈主看数据集聚公司是不是好公司，中枢是看订单怎么样，有哪些具身整机企业在用它，线机构和客户是否使用它，是相等贫乏的策画。手机：18631662662（同微信号）相关词条:罐体保温     塑料挤出设备     钢绞线    超细玻璃棉板    万能胶

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