具身数据报价跌到20元/小时：采集商先建产能再找订单，谁在赚钱？

图源丨AI生成

机器人连干活都还没学会，教机器人干活的数据买卖却已经打起了价格战。

过去一年，具身智能行业一直为数据发愁。机器人要真正进工厂、进家庭，学会抓取、搬运、整理物品这些动作，模型就得吃下海量真实世界的交互数据。千万小时级的需求，催出一门新生意：有人让操作员遥控机器人一遍遍抓东西；有人把摄像头戴在头上，记录人的日常动作；地方政府、机器人厂商和创业公司也掏钱建起了数据采集中心。

给机器人“喂数据”，一时成了具身智能产业链上最热闹的环节之一。可热闹归热闹，生意并不好做。创业邦了解到，无本体采集设备的成本掉得很快，具身数据采集的门槛随之降低。部分数据的市场报价已经跌到每小时几十元，甚至冒出20元/小时的价。

另一边，一批先建产能、再找订单的采集商开始感到销售压力，重资产投入的数据采集中心也碰上运营难题。行业嘴上还在喊“缺数据”，采集商却已经为订单和价格发愁。

资本倒是没走。机器人厂商、产业资本和财务投资机构还在往数据基础设施上加码，一批创业公司短时间内接连完成融资。数据从稀缺资源慢慢变成可以规模化生产的商品，市场开始重新算它的价值。

具身数据采集到底算不算一门好生意？采集能力不再稀缺之后，谁又能真正赚到机器人训练数据的钱？

2026年的具身数据采集行业，反差相当强烈：业内判断，模型要走到机器人的“ChatGPT时刻”，至少需要千万小时级有效数据，而眼下全球可用的高质量真实数据只有数十万至百万小时级；可供给侧的从业者体感却是“数据突然卖不动了”。

需求并没有消失，变的是采集的供给结构、价格体系和商业模式——不到一年就被剧烈重构，多数采集商没跟上。采集商在不知道客户要什么数据、数据拿去训练哪个阶段的情况下，先把生产做完，再去找买家；一些模型公司自己对数据的需求也还在摸索。“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”。做具身数据运营业务的负责人AC告诉创业邦。

稀缺性也写在定价上。真机遥操作数据名义上仍是价格体系的锚，市场报价500—1000元/小时，但这个“黄金标准”正被持续侵蚀。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，遥操员单日有效产出只有2—3小时；重资产叠加低产出，真机数据的高价缺乏向下传导的弹性。

头戴EGO、UMI夹爪这类便携方案，把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到真机的三分之一甚至更低。EGO与UMI的实际成交价已经落在30—150元/小时的区间，部分简单数据甚至报出20元/小时。

也就是说，名义上的“500—1000元”更多是少数高精度、专采专供项目残留的价位；占市场供给增量大头的无本体EGO与UMI数据，已经进入以十元、数十元计价的通缩区间。

价格通缩背后，是采集门槛的坍塌和供给的粗放膨胀。数采商王蒙（化名）受访时说得直接：“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。众包模式很快把三四线城市、家政公司、人力公司甚至乡村劳动力卷进采集链条，数据供给量短时间被推高，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，粗放量产里有效数据占比极低。

独立数据采集商之外，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眼的扩张模式，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，她认为这套模式的财务逻辑从一开始就有缺口：百台机器人、场景搭建、专职遥操团队全是纯研发投入，项目本身不接真实业务，缺少自我造血能力；机器人本体迭代又快，老版本硬件采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。”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%断崖式跌到今年的53.8%，珠海、宜昌等地多个数采厂被曝闲置。不到一年，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。

数采厂模式下，本体厂商出货动辄“一次出上百台”，但大多卖给数据采集厂用于采数据；回到真实应用场景，机器人出货量寥寥无几。这一轮本体厂商的出货扩张，在真实需求端缺足够订单支撑，原因也在这里。

独立具身数据服务商在行业里的角色正悄悄变化。只做数据生产，显然筑不起足够高的护城河，为数据价值做标准制定和闭环运营，成了数据厂商的必然选择。具身巨头生态越铺越大，独立服务商要回答的产品定位问题，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。

2025年到2026年上半年，业内争的还是真机遥操作、无本体采集、仿真合成哪条路更优；到了2026年下半年，共识务实了许多：三者并非谁取代谁，而是围绕“质量—规模—成本”这个不可能三角长期共存，构成一种供给结构。真机遥操作的价格锚在500—1000元/小时，守住质量上限，在后训练与最终部署里充当“金标准”；无本体采集把成本压到真机的大约三分之一，靠规模和长尾场景补量；仿真合成的边际成本能无限逼近零，负责预训练与评测环节的放大。

交付形态同样在变。标品化的信号已经冒头：有服务商把部分数据集卖给十余家客户，复售倍数超过10倍；数据商城按任务SKU计价，不再按小时数算；评测基准也从“数据条数”改看“产线上的任务成功率”。定价逻辑跟着转向——单纯按小时卖采集，眼下已经陷进拼价格的状态；只有把任务难度、成功率与闭环增益绑在一起的交付方式，才有溢价空间。

投资人的看法与此呼应。吉晟资本管理合伙人宋运东认为，数采企业早期靠人力堆数据没什么问题；可走到一定阶段，就得看它能否把攒下的数据做成标准化产品，能否在某个垂直场景里长出自家模型，最后还要看客户买不买账。

还有投资人把这看成数据资产化的制度铺垫。数据资产入表、确权、交易流通等规则在推进，实质是想把数据采集从“费用”重新界定为“资产”。只不过，这条路眼下离给独立服务商带来实质收入还有距离。

产能竞赛已经露出结构性过剩的苗头：原始数据在掉价，高难数据依旧稀缺，产能本身撑不起护城河，能被场景吃下去的产能才算数。这意味着独立数据服务商的产品定位正从“讲规模”转向“讲场景消化能力”——谁能把采集能力扎在工业、物流、商超这类半结构化场景的真实任务约束上，谁才可能把产能变成可复售的训练资产。

2025年至2026年，具身智能赛道的资本热度一路走高，但融资结构明显偏移：钱从人形整机制造加速流向底层环节，数据采集、核心零部件、芯片、触觉感知、大脑研发都在其列。

艾媒咨询的数据显示，2026年上半年国内具身智能主题投

分开看，数据赛道的投资方结构和本体赛道差别不小。财务VC、国家队、产业资本在具身智能各板块都挺活跃，可到了数据赛道，产业资本出手的意愿更强。

一些机器人本体厂商开始向上游数据基础设施企业做战略投资：德塔智能的投资方里有智元、乐聚机器人、星海图；恺望数据B轮融资中，鹿明机器人、松延动力、自变量机器人一起入股；觅蜂科技由智元系孵化，并完成了天使+轮战略融资。

这说明数据公司正从本体厂商的外部供应商，变成被下游客户以股东身份绑定的合作方。高质量数据稀缺的市场里，“客户即股东”对双方都有策略价值：本体厂商锁定优先供给，数据公司锁定确定性场景需求。

吉晟资本管理合伙人宋运东此前对创业邦表示，一家企业若仅仅把数据攒起来，既无自有的采集工具与手段，也没练出独到的数据处理本事，那在他眼里更接近数据贸易商，投资价值也就相对有限。他说，相比采集的数量，自己更在意数据从哪来、怎么采、怎么分类，以及这些数据能否量化、确权、复用和迭代。

数据赛道内部的融资也高度集中，头部项目在极短时间内从早期一路跳到独角兽。光轮智能就是例子：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；5月、6月又合计融了两轮共20亿元，估值翻倍，突破150亿元（约20亿美元）。

其他数据企业的节奏也在加快：觅蜂科技从智元分拆后成立10天，就拿到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++轮近5亿元；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，把从早期到成长期的融资梯队填得更满。

2026年被业界叫作“具身智能数据元年”。高质量场景数据不再只是“素材”，开始显出基础设施资产的属性，一些优质场景数据已经实现复售。资本敢给出远超当期收入支撑的估值，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。

眼下投资人更关心的是，这些数据公司能不能把数据、仿真、评测、部署反馈串成一个可复用的闭环。毕竟比起单纯卖数据，做数据基础设施才能沉淀真正的长期资产。

赛道里分蛋糕的有几类人：靠人力差价的外包采集商、卖采集硬件的上游厂商，以及少数手握真实订单和复售能力的头部数据基础设施公司。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。订单爆发说明下游需求在快速释放，但高订单不等于高利润，闭环能力才决定长期利润。

繁荣之下疑问还在：这场数据盛宴，什么时候能真正赚到钱？