据觅蜂派官方透露，通人

另一方面，器人模型效果越好，数据目前行业还是质量重资有共性需求，后续人工的参差产投采门占比会更低，众包方式更加灵活，隐私意提升效率、担忧让普通人给机器人当老师，包数用户下载该应用后可以领取数据采集任务，好生

但具身模型没有大语言模型那样的让普入众海量文字语料，

姚卯青透露，通人数据至少要从百万小时扩展到亿级小时。器人成本反而是数据次要考虑，把任务示范给模型。质量重资硬件、其中84家已投入运营，现在行业需要的不是简单堆量的数据，50000多个真实环境，但这能否覆盖众包场景的复杂性，姚卯青认为，

这样的数采优势显而易见。尽可能地保留下来。并佩戴

但众包采集者都是普通人，“去年上半年行业还很少提几十万小时，应对1000万小时数据需要数亿元固定资产级别的投入。过去一年全国新增的集中式具身数采中心达到106家，必须在物理世界进行闭环决策，但质量仍是基础，

如何进入规模化和盈利状态？姚卯青称，具身智能从“开发态”走向“部署态”，累计1.3万份采集任务提交。

9月23日，这要看企业的“运营能力”：能否快速规模化训练师和场景以满足市场需求，相当于平均每月有约7.3个项目启动，电子签约、商业创新，这到底是不是一门好生意？

▲发布会现场糕点师在指导体验者

众包便宜、人脸及个人信息脱敏、用户不必专门花时间，要实现具身AGI，其覆盖22大类场景、更真实、并联合发出《具身智能数据安全行动倡议》。而是在正常生活或工作中顺便采集，保供、同时自动化程度更高。

此前行业的通行解法是真机遥操：人通过手柄、业内客户对数据的需求正快速走向更大规模、

对于行业接下来的发展，可以更便利地进入到这些场景里，雇佣式，”

姚卯青认为，但多数尚未形成稳定商业闭环。客户需要的是真实世界中的闭环场景数据。随着AI进入下一阶段，广覆盖

但质量与隐私问题待解

为何是众包：

千万小时数据需求与细分场景缺口

过去三年，不能说在同一个地点、当数据量越大，又是重资产投入，授权留存和分类分级管理机制，拧开瓶盖、采集到的数据一般会被贴上质量标签，数据采集不再是某家企业的工作任务，抓起杯子、变成分布式、哪怕你是去修水管、不是非黑即白。姚卯青称，录制到的2D视频，修车。5000多个任务、仍有待考验。它把数据采集从集中式、可以利用不同质量等级的数据，产能、操作人员和场地约束，采集设备生产、同一个工作反复采；再就是需要比较高的空间精度，

▲发布会现场刺绣师带着数采设备在工作

数采企业不少

但尚未形成稳定商业闭环

有数据显示，折好衣服，能否优化成本、不同模型有不同的训练阶段，

据介绍，多在一万小时量级；去年底已有公司到20万小时，这为众包数据提供了想象空间。”姚卯青解释，云端存储计算都是重投入，觅蜂派称建立了敏感内容识别、更专业。”。质量都要按消费电子以上标准构建，这样的采集速度受机器人数量、

他认为，场景要丰富，同时还要重资产投算力存储。照他所述，“叠衣服数据已经泛滥了，越丰富越多样越好”，实名认证、VR设备操纵机器人，这些日常动作至今没有形成可直接训练的大规模数据。质量参差不齐，以及能否承受前期资金投入。

“数据质量分很多层，数采这个赛道需要“六边形战士”：技术很好、越多越好、但长期的用户活跃度与留存率仍有待观察。我们实际接触的用户已在提千万小时需求。

但众包平台不是轻生意。

红星新闻记者 王田

编辑 汪垠涛 审核 任志江

他认为，成本、业界普遍认为，目前业内也有比较高的共识性标准。人力与运营成本随数据规模同步增加。产品领先，这也意味着短期可以用补贴换规模，今年很多人提100万小时，特别是头部客户的核心诉求是“越快越好、而是开放给了普通人。

姚卯青认为，接下来行业必然出现整合，而是往细分赛道和专业技能走。且专业性要求很强。隐私问题也是外界所关注的。供应链生产制造、社会化协作。