作者丨漫地
编辑丨子钺
图源丨AI生成
机器人还没学会干活，教机器人干活的数据生意，已经打起价格战。
过去一年，具身智能行业一直在为数据焦虑。要让机器人真正走进工厂、家庭，学会抓取、搬运、整理物品等动作，模型需要海量真实世界的交互数据。千万小时级的数据需求，催生出一门新生意：有人让操作员遥控机器人反复抓取物品；有人把摄像头戴在头上，记录人类的日常动作；还有地方政府、机器人厂商和创业公司斥资建设数据采集中心。
一时间，给机器人“喂数据”，成了具身智能产业链上最热闹的环节之一。但热闹背后，生意却没那么好做。创业邦了解到，随着无本体采集设备成本快速下降，具身数据采集的门槛正在降低。部分数据的市场报价已跌至每小时几十元，甚至出现20元/小时的报价。
与此同时，一批先建产能、再找订单的采集商开始面临销售压力，重资产投入的数据采集中心也遭遇运营困境。一边是行业仍在喊着“缺数据”，另一边却是采集商已经开始为订单和价格发愁。
更微妙的是，资本并未退场。机器人厂商、产业资本和财务投资机构仍在加码数据基础设施，一批创业公司在短时间内接连完成融资。当数据从稀缺资源逐渐变成可以规模化生产的商品，市场开始重新计算它的价值。
具身数据采集究竟是不是一门好生意？当采集能力不再稀缺，谁能真正赚到机器人训练数据的钱？
具身数据采集行业在2026年呈现出一种强烈的反差：行业判断模型要达到机器人“ChatGPT时刻”至少需要千万小时级有效数据，而当前全球可用的高质量真实数据仅在数十万至百万小时级；但供给侧的从业者体感却是“数据突然卖不动了”。
对数据的需求并没有消失，但是采集的供给结构、价格体系和商业模式在不到一年内被剧烈重构，而多数采集商没有跟上。一方面，采集商在不知道客户要什么数据、数据用于训练哪个阶段的情况下，便先完成生产，再寻找买家；另一方面，一些模型公司自身对数据的需求也仍处于摸索期。“每一家要的数据都不一样，同一批数据，今天没人要不代表没有价值，也许明天有需要这类训练数据的买家便会购入”。在做具身数据运营业务的负责人AC告诉创业邦。
数据的稀缺性也体现在定价上。目前，真机遥操作数据名义上仍是价格体系的锚，市场报价在500—1000元/小时，但这一“黄金标准”的价格正在被持续侵蚀。据《具身数据发展报告2026》，真机遥操作一套设备超20万元，机器人本体60万—70万元，而遥操员单日有效产出仅2—3小时，重资产与低产出叠加，使真机数据的高价缺乏向下传导的弹性。
随着头戴EGO、UMI夹爪等便携方案将采集设备成本从数十万元压到几千元至万元级，行业测算无本体数据价格降至真机的三分之一甚至更低。EGO与UMI的实际成交价已经落到30—150元/小时的区间，部分简单数据甚至出现20元/小时的报价。
这意味着，名义上的“500—1000元”更多是少数高精度、专采专供项目的残留价位，而占市场供给增量的大头——无本体EGO与UMI数据，已经进入了一个以十元、数十元为计价单位的通缩区间。
价格通缩的背后，是采集门槛的坍塌与供给的粗放式膨胀。数采商王蒙（化名）在采访时明确谈到：“采集这件事‘没有什么技术含量’，真正难的是处理，怎么把真实数据转化成模型能用的东西。”。
无本体采集的部署门槛极低。找一个家庭主妇头戴采集头环，一天能产出三四小时数据，几万人同时采集，一天就能堆出几万小时。众包模式迅速把三四线城市、家政公司、人力公司甚至乡村劳动力卷入采集链条，数据供给量在短时间被推高，但“数字的膨胀并不等于价值的增长”：几万小时的重复数据对模型训练意义有限，粗放量产的有效数据占比极低。
除了独立数据采集商，国资数采中心也在退潮。 2025年至2026年上半年，地方国资与机器人本体厂商共建数采厂一度是行业最显性的扩张模式，全国建成启用的具身智能训练场超过70座，覆盖18个省级行政区，地方政府投入上百亿资金。
具身数据运营业务负责人AC对接过数采中心，她认为这一模式的财务逻辑从一开始就存在缺口：百台机器人、场景搭建、专职遥操团队全部属于纯研发投入，项目本身不承接真实业务，缺少自我造血能力；而机器人本体迭代速度快，老版本硬件采集的数据在跨本体迁移时迅速贬值。“盲目上项目，运营一天多亏一天，放在那不动反而是最好的选择。”像北京首钢园人形机器人数据训练中心运营不足18个月即停运，场馆遥操路线被判定为场景失真。
Interact Analysis的报告数据显示，数采厂的国资参与率从2025年的88.4%断崖式跌至今年的53.8%，珠海、宜昌等地多个数采厂被曝闲置。不到一年时间，数采中心从地方政府的“产业船票”变成了资产负债表上的闲置资产。
而数采厂模式下，本体厂商出货动辄“一次出上百台”，但大多是由数据采集厂采购，用于采集数据；回到真实应用场景，机器人的出货量却寥寥无几。这也解释了为什么这一轮本体厂商的机器人出货量扩张，在真实需求端缺乏足够的订单支撑。
独立具身数据服务商的行业生态角色正在悄然迁移。单一的数据生产者显然构筑不了足够高的护城河，因此，为数据价值进行标准制定和闭环运营成为数据厂商的必然选择。在具身巨头生态日益膨胀的背景下，独立服务商的产品定位命题，已经不再是“做哪一类数据”，而是以中立、标准化、可复用的方式，成为跨本体、跨模型的数据供给与价值验证节点。
回到2025年至2026年上半年，行业讨论的焦点还是真机遥操作、无本体采集与仿真合成孰优孰劣；但到2026年下半年，一个更务实的共识已经形成：三条路线不是替代关系，而是围绕“质量—规模—成本”这一不可能三角，长期并存的供给结构。其中，真机遥操作以500—1000元/小时的价格锚定质量上限，承担后训练与最终部署的“金标准”角色；无本体采集将成本压到真机三分之一左右，负责用规模与长尾场景补量；仿真合成的边际成本可趋近于零，承担预训练与评测的放大功能。
数据产品形态的交付形式也在发生转变。标品化的标志性信号已经出现：有的数据服务商将部分数据集向十余家客户复售、复售倍数超过10倍，数据商城以任务SKU而非小时数计价，评测基准也从“数据条数”切换为“产线上的任务成功率”。与之相伴的是其背后定价逻辑的转向：如果单纯按小时计价的数据采集形式，目前已经进入了卷价格的状态，而只有绑定任务难度、保证成功率与闭环增益的数据交付模式才具备溢价空间。
投资人的判断也印证了这一点。在吉晟资本管理合伙人宋运东看来，早期数采企业靠人力积累数据没有问题。但发展到一定阶段，要看企业能不能把积累的数据变成标准化产品，能不能在某个垂直场景形成自己的模型，最终还要看客户愿不愿意购买。
也有投资人认为，这也是在为数据资产化的制度铺垫。数据资产入表、确权与交易流通规则的推进，本质上是在试图将数据采集从“费用”重新定义为“资产”，尽管目前这一路径距离独立服务商的实质性收入贡献仍有距离。
产能竞赛已经显现出结构性过剩的迹象：原始数据在贬值，高难数据依然稀缺，产能本身不构成护城河，能被场景消化的产能才真正算数。这意味着独立数据服务商的产品定位，正在从“规模叙事”转向“场景消化能力叙事”，谁能把采集能力锚定在工业、物流、商超等半结构化场景的真实任务约束上，谁才可能将产能转化为可复售的训练资产。
2025年至2026年，具身智能赛道的资本热度持续攀升，但融资结构正在发生显著偏移：资金从人形整机制造加速向底层环节迁移，包括数据采集、核心零部件、芯片、触觉感知、大脑研发等。
据艾媒咨询数据显示，2026年上半年国内具身智能主题投融资总额1091.74亿元，其中具身智能大脑融资595.44亿元，占约54.5%；核心硬件融资113.92亿元，占10.4%；数据生态融资23亿元，占2.1%。数据生态融资占比虽不高，但其融资增速与单体融资密度远超行业均值。从2025年7月到2026年7月1，25家中国具身智能数据创业公司在同期合计融资超过170亿元，其中独立具身数据服务商（不做本体、不做模型）完成了约44.7亿元融资。
具体来看，数据赛道的投资方结构与本体赛道有着明显差别。财务VC、国家队与产业资本在具身智能融资的各个板块中均较活跃，但在数据赛道，产业资本表现出更强的投资意愿。
部分机器人本体厂商开始向上游数据基础设施企业进行战略投资：德塔智能的投资方阵容中出现了智元、乐聚机器人、星海图等；恺望数据B轮融资中，鹿明机器人、松延动力、自变量机器人等集体入股；觅蜂科技由智元系孵化并完成天使+轮战略融资。
这表明，数据公司正从本体厂商的外部供应商，转变为被下游客户以股东身份绑定合作的对象。在高质量数据稀缺的市场环境下，这种“客户即股东”的结构对双方都有策略价值：本体厂商锁定优先供给，数据公司则锁定确定性场景需求。
“如果一家企业只是把数据收集起来，没有自己的采集工具和方法，也没有形成独特的数据处理能力，在我看来，它更像一个数据贸易商，投资价值相对有限。”吉晟资本管理合伙人宋运东此前接受创业邦采访时表示。相较于数据企业采集数据的数量，他更看重数据来源、采集方法、分类方式，以及数据能不能量化、确权、复用和迭代。
在数据赛道内部，融资也出现高度集中的现象，头部项目在极短时间内完成了从早期到独角兽的跃迁。以光轮智能为例：2026年3月完成10亿元A++及A+++轮融资，成为全球首个具身数据独角兽，估值10亿美元；随后5月、6月合计再融两轮共20亿元，估值翻倍，突破150亿元（约20亿美元）。
与此同时，多家数据企业的融资节奏也在加快：觅蜂科技从智元分拆后成立10天即获红杉中国领投的数亿元融资；德塔智能半年内完成6轮融资、其中天使++轮融资近5亿元；此外，简智机器人1亿美元A+轮、景烁科技数千万美元Pre-A轮、诺亦腾机器人Pre-A+++轮等事件，进一步填充了从早期到成长期的融资梯队。
2026年被业界称为“具身智能数据元年”。高质量场景数据不再只是“素材”，开始呈现出基础设施资产属性，一些优质场景数据已实现复售。资本敢给远超当期收入所能支撑的估值，看中的就是这层资产属性。下注的本质，是买可被机器人模型消费、可确权、可规模化、可持续回流的物理交互数据资产。
当下，投资人更关心的是，这些数据公司能不能将数据、仿真、评测、部署反馈串成一个可复用的闭环。毕竟相较于单纯卖数据，打造数据基础设施，才能帮数据公司沉淀真正的长期资产。
赛道里，靠赚人力差价的外包采集商、卖采集硬件的上游厂商，以及少数有真实订单和复售能力的头部数据基础设施公司，都在从中分一杯羹。光轮智能2026年Q1拿下5.5亿元订单，超过2025年全年订单总额。订单爆发验证下游需求的快速释放，但高订单不等于高利润，闭环能力才决定长期利润。
繁荣之下疑问犹存：这场数据盛宴，什么时候能真正赚到钱？
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