具身智能数据采集热潮来袭全民参与、设备迭代、算法转向谁能抢占先机具身智能行业今年的关键在于数据这一概念不仅出现在学术论文、科技公司PPT中还融入了湖北某市的零工招聘和陕西某村镇的小规模培训。这里的数据指人类世界中真实发生的各类信息如叠衣服、浇花、做饭等每个普通人都能成为机器人的老师。亿邦AI深度调研亿邦AI深度调研了具身智能数据采集现状文章约8000字分五部分。日薪120元全民数采潮来了全国各地大规模招聘众包数采员他们在家庭或户外用设备录制视频。河北的张月是一名全职妈妈通过兼职群获得具身数据采集工作每天工作约8小时有效时长不到一半日收入约120元。2025年11月起具身智能数采招聘信息逐渐增多到2026年3月井喷。数采商通过人力外包公司大规模招聘数据采集工作门槛低且有新鲜感低线城市日薪120元也较可观。人力外包公司规划两期数采项目对录制有具体要求。海外数采也很热闹多家公司招募人员录制家务劳动视频。数据数据数据具身智能行业数据饥渴主流观点认为训练泛化能力的具身大模型至少需1000万小时数据达到智能涌现需100亿小时数据。与自动驾驶相比具身智能数据积累才起步。具身智能数据分为三层2026年3月起无本体的具身智能数据采集全面爆发。研究表明具身智能训练数据多样性有优先级序通用具身模型对训练数据的配比正朝“90% ego 10% 真机”演变。采集设备的“战国时代”过去两年机器人数采设备历经三次迭代朝着成本更低、门槛更低、采集更方便的方向发展参与者从专业人员向普通大众扩散。2025年底开始的UMI路线被证明可行国内外厂商跟进。2026年3月英伟达EgoScale框架开启新方向具身智能数据采集工作变得更灵活众包成为更经济的选择。多家公司推出相关采集设备和方案数采设备迭代快设备能否成为主流取决于商业价值。毛利100%的生意数据采集端成本持续压缩但工作不轻松采集时长不等于有效时长酬劳也在贬值。目前数据采集是有利可图的生意但众包存在数据质量难以保证、人员配合度与隐私冲突等问题。数据堂和觅蜂科技有各自的数据采集方式4月有三家公司推出具身智能数据交易平台。技术转向VLA还是世界模型数采要求不断放宽背后是算法路线的转向。过去主流的具身大脑模型使用VLA2025年下半年起世界模型崛起对采集数据要求不同。众包热潮转向受算法路线更迭和资本与竞争合流的驱动但实际落地中没有公司死守单一路线行业玩家比拼的是谁能更快更低成本跑通数据闭环。2026年具身智能领域万亿资本涌入所有人都在等待“ChatGPT时刻”降临。
