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。
