具身智能被视为继大语言模型之后的下一个技术浪潮，但其商业化落地的速度却始终受制于一个核心瓶颈——高质量物理交互数据的匮乏。与大模型时代海量的文本数据不同，物理世界的数据采集成本高、标准化难、同步要求苛刻。行业普遍关注算力与算法的突破，却往往忽视了“数据燃料”的供给危机。在这一背景下，任何试图构建标准化、规模化物理数据基础设施的尝试，都具有重要的行业风向标意义。
发布一站式物理 AI 数据服务平台
具身智能的 Scaling Law 停滞了吗？
并没有。真相是：此时此刻，物理 AI 的真机交互数据量，竟然不足大语言模型的两万分之一。
面对这片极度干渴的“数据荒漠”，整个数据生态不仅标准缺失、质量参差，更存在严重的供需错配。
如果高质量的物理数据无法实现规模化供给，具身智能就永远只能留在实验室的“襁褓”里。
就在 4 月 16 日，上海张江，觅蜂科技（Maniformer）成立仅72 天，便正式亮出了他们的“破局方案”——
MEgo 系列无本体数据采集硬件。
这只仅重 480g 的多模态“机器手”和拥有 300°全景视角的感知终端，正试图彻底解决物理世界数据采集“贵、慢、难同步”的死结。
另外还同步发布物理 AI 数据服务平台、MEgo Engine 数据治理引擎，并联合权威机构启动蜂巢数据共创行动，与京东云、百度云、阿里云等多家头部企业达成战略合作。
具身智能的数据元年，似乎真的被这一只“小蜜蜂”给蜇醒了。
觅蜂科技董事长兼 CEO姚卯青在发布会上表示，AI 正从数字世界走向物理世界，具身智能成为下一代计算革命核心赛道。
△觅蜂科技董事长兼 CEO 姚卯青
但当前行业面临严重的数据荒漠：物理 AI 真机交互数据量不足大语言模型的两万分之一，且存在标准缺失、质量参差不齐、供需错配等问题，直接制约具身智能从实验室走向产业落地。
为此，觅蜂科技定位一站式物理 AI 数据服务平台，以“让全世界的数据为 AI 所用”为使命，专注打造具身智能数据的平台型供给基础设施，实现数据体系化、标准化、规模化供给。
与传统数据服务商不同，觅蜂不只是提供数据，更致力于构建物理 AI 数据基础设施，实现真机遥操、无本体采集、仿真数据全范式覆盖，并打通硬件、软件、平台、运营全链路，以类型全、质量好、交付快的“又全又好又快”数据供给能力，让高质量数据像水电一样即取即用。
本次发布会，觅蜂科技重磅推出MEgo 系列无本体数据采集硬件，包括MEgo Gripper是一款专为通用场景打造的轻量化多模态数据采集夹爪，以480g极致轻量化设计实现全场景移动作业无负担。
设备搭载行业领先的毫米级轨迹重建技术，操作轨迹还原精度可达 1mm，同时通过亚毫秒级全局时间同步，实现视觉、触觉、姿态等多模态数据的精准对齐，完整复刻物理交互的每一个细节。
依托 200°鱼眼镜头与三维触觉阵列技术，MEgo Gripper 可与MEgo View实现原生协同，无缝完成多终端数据采集，输出包含视觉、深度、IMU、运动轨迹、多维触觉、夹爪状态在内的全维度交互数据。
其亚毫秒级同步能力与 Wi-Fi 6 高速传输特性，保障数据采集的高效性与精准性，为具身智能模型提供高质量、高保真的物理交互训练素材。
MEgo View 则是行业首创的全场景、全视角、多模态空间感知采集终端，突破性采用“超 300°全景感知 + 腕部交互特写”双视角采集方案——
头部相机实现 300°超广域环境覆盖，腕部相机精准捕捉手部操作细节，全通道支持 1080P 60fps 高清视频流，全方位捕捉物理世界的实时交互信息，为复杂场景下的精细化操作数据采集提供全新解决方案。
MEgo View 深度融合亚毫秒级无线时间同步与硬件级精准触发技术，实现多传感器数据在时间与空间维度的完全对齐，彻底解决物理世界多视角数据时空难以统一的行业痛点。
凭借轻量化、全无线、电池快换的设计，设备可在工业产线、家庭服务、户外作业等各类复杂工况下灵活部署，真正实现“随行即采”，为模型训练提供高保真、高同步的全域空间感知数据。
当前，无本体数采虽能大幅降低数据采集成本，但普遍存在传感器布局差异导致的数据偏差，需依赖大量算法补偿才能完成从模型训练到真机部署的链路打通。
MEgo 系列产品具备与精灵 G2 Air原生同构的特点，从源头保障 UMI 采集数据和真机数据的同源共生，为模型训练提供高质量、无差异的数据样本，大幅提升采集、训练再到部署的全链路效率。
同时，基于 MEgo 系列的同构型传感器和夹爪一致性数据训练模型，可无缝对接部署到 G2 Air，快速实现机器人的自主作业能力。
据姚卯青介绍，依托全流程质检体系与全球化采集网络，觅蜂科技 2026 年将实现千万小时级数据产能，数据质量与规模均处于行业领先水平。
为推动产业共赢，觅蜂科技联合上电科、国家数据标委会、工信部赛迪研究院共同发起蜂巢数据共创行动，北京人形机器人创新中心、上海国地中心、灵初智能、帕西尼感知科技、大晓机器人、无界智航、清智嘉创、艾欧智能、流澜数智、Mr. Robot 等数十家海内外机构成为首批响应单位。
觅蜂将联合全球伙伴共建标准、共享能力、共赢市场，目标2030 年达成百亿小时级数据产能，共建全球最大物理 AI 数据生态，共同加速具身智能产业规模化爆发。
发布会上，贵州省大数据发展管理局党组书记、局长兼省政府副秘书长朱宗尧围绕数据工厂与新型基础设施发表演讲，高度肯定觅蜂在数据标准化、生态化建设中的标杆意义。
随后，觅蜂与京东云、百度云、阿里云、猎聘、贵州大数据集团、张江集团举行战略签约，在数据生态、场景协同、算力支撑、人才建设等领域展开深度合作，共筑物理 AI 数据产业新生态。
发布会同期举办了“共筑物理 AI 数据生态，驱动 AGI 未来”圆桌论坛，由具身研习社主编吕鑫燚主持，与会行业嘉宾包括：
觅蜂科技董事长兼 CEO 姚卯青、极佳视界联合创始人兼首席科学家朱政、光轮智能CEO 谢晨、原力灵机联合创始人范浩强、智源研究院具身 Infra&数据负责人姚国才、阿里云高级算法专家张民英。
他们主要围绕数据生态、真机与仿真融合、世界模型数据瓶颈、数据规模与能力涌现等议题展开深度探讨。
各方一致认为，具身智能的核心竞争是数据采集与转化效率的竞争，未来行业将走向标准统一、供需协同、真机与仿真互补的平台化格局，预计2026 年底全产业有效数据量级将突破千万小时，为具身智能规模化落地筑牢基础。
姚卯青强调，2026 年是具身智能数据元年，觅蜂科技将以平台化供给为核心，以蜂巢行动为生态纽带，与全球伙伴共建数据生态、共享产业红利，为 AGI 时代筑牢最坚实的数据根基。
从行业视角来看，觅蜂科技提出的“无本体采集”与“同源共生”策略，恰恰击中了当前具身智能泛化能力弱的痛点。过去，数据采集往往依赖于昂贵的整机机器人，导致场景覆盖有限且成本高昂。而通过轻量化、标准化的采集终端，不仅降低了门槛，更重要的是解决了“仿真 – 真机”之间的数据分布差异问题。
然而，构建数据生态并非一朝一夕之功。硬件的标准化只是第一步，后续的数据清洗、标注、隐私合规以及跨平台流通机制，将是考验整个产业链协同能力的深层挑战。2030 年百亿小时级的数据产能目标看似宏大，但若能有效打通数据要素流通的关键链路，这或许将成为具身智能跨越“莫拉维克悖论”的重要基石。对于投资者与从业者而言，关注数据基础设施层的创新，可能比单纯关注本体制造更具前瞻性。
