具身数据服务商年融资44.7亿元 产能待提升
具身数据赛道年融资44.7亿，但产能远不及需求，资本谨慎试探，行业仍处早期。
机器人训练急需真实物理交互数据，全球仅约50万小时，远不及大模型训练量。过去一年，15家独立具身数据服务商融资44.7亿元，年产能160-180万小时，短目标提升15-20倍。玩家混合遥操、无本体采集等路线，资本仍在撒网，商业模式未验证。
正文摘录
在湖南郴州，一家中国移动营业厅挂牌“具身数据采集 5S 店”，普通顾客领一套夹爪、手套和头戴相机，经过简单培训，就能边做家务，边采集机器人训练数据。 首期投放的 1000 套设备，满产状态下每年能采集 100 万小时数据。我仿佛听到了商家心里打的小算盘：既采了数据，又赚了眼球，4A 广告公司都应该来学学。(doge) 具身数采类似的“花活”还有不少：有的为了采数据免费上门保洁（欢迎来我家），有的把数采做成 VR 游戏，还有的把机器人接入互联网，采集员不用跑到数采工厂，远程就能“云操控”。 不过，以上案例看完笑一笑就好了，真要采到符合要求的数据其实并不简单。之所以“花活”层出不穷，都是因为机器人实在是太缺数据了。 量子位不完全统计了 97 家国内具身数据玩家的情况，其中 70 家做数据采集，27 家做数据 infra。 过去一年（2025 年 7 月 1 日至 2026 年 7 月 1 日），15 家「不做本体、不做模型、只做数据的独立具身数据服务商」，共融资约 44.7 亿元。 在资本对具身智能“猛猛上头”的当下，这个数字其实并不算多。量子位此前统计，今年上半年，具身“大脑派”公司半年就融了 223 亿元。 量子位不完全统计的 70 家数采公司 / 平台中，有 30 家同时走多条采集路线，占 43%，例如：真机遥操 + 无本体、真机遥操 + 仿真、无本体 + 仿真、全路线等。 行业常用数据金字塔来形容机器人训练所需的数据结构。目前没有任何一种数据采集方式能够独自满足机器人的训练需求。 这 22 个玩家中，13 家是国资数据平台，7 家是机器人公司（生产机器人硬件或开发具身大模型的公司），还有 1 家从 AI 数据标注行业转型，1 家从工业装备制造领域跨界。 而国资数据平台的优势则是“不怕重”。