10元一小时招工人戴摄像头：具身智能在抢Ego数据

出品｜虎嗅科技组

头图｜AI 生成

每小时10元，张莉（化名）把自己“租”给了机器人。她是制衣厂缝纫工，几个月前厂里发下一套新设备：外形有点像头灯，用绑带固定在头上，前端带一个小型摄像头。厂里的说法是，只要戴着它照常上班，每小时能多拿10元补贴。

张莉没多想。活儿还是原来的活儿，头上多了个东西，戴久了有点累，但能多挣钱。很快，厂里几乎人人都戴上了。缝纫机照常转，铺平布料、翻折、缝合，动作一天天重复，只是这些如今全被头顶的摄像头拍了下来。

工人们只知道多了一笔收入。视频最后流向哪里、拿去做什么，很多人并不在意。其实，他们是在给机器人“打工”。

工人头上戴的，是Ego（

眼下，具身智能行业里几乎每家企业都在喊“缺数据”。为了教机器人干活，业内摸索出多条数据采集路线，包括

比起依赖机器人本体和专门场地的采集方式，Ego数据的门槛更低。工厂工人、仓库分拣员、餐厅厨师，甚至普通家庭用户，都能在工作和生活里顺手参与采集。成本低、可复制、容易上规模，Ego由此成为眼下扩张最快的具身数据采集路线之一。

也就一年左右，一门围绕人类劳动行为的新生意迅速成形。人人都能成为数据采集员。

张莉所在的制衣厂，只是这波数据采集热的一个缩影。过去一年，Ego数据需求不断增长，越来越多企业涌进这条赛道。从产业链看，参与者大致分三类。

上游是设备厂商，主要做头戴式摄像头、智能眼镜及其他动作采集硬件；中游是数据服务商，负责找场景、招人、组织采集，并对原始视频做清洗、标注和加工；下游是机器人及具身模型厂商，把数据拿去训练模型。

不过，现在的玩家已经不满足于只做其中一门生意。越来越多下游企业往上游走，想把从数据采集到模型训练的整套流程都揽下来。Meta、京东、蚂蚁集团、腾讯等国内外科技巨头都已入局。

动作最猛的还是京东。2026年4月，京东对外宣布做具身智能数据基础设施，打算两年内攒下1000万小时人类真实场景视频，参与人数最多拉到60万人。京东还自己研发了

京东机器人数据采集中心 图源：财联社

另一边，蚂蚁集团盯的是把采集成本压下来。今年2月，其研究团队提出

机器人公司也没闲着，自己下场招“数据工人”。今年8月，美国人形机器人公司Figure上线了一个众包平台。按Figure创始人的说法

国内，智元孵化出来的觅蜂也在铺量。2026年8月底，觅蜂宣布第2万套设备下线。为了把产能做大，觅蜂同样推出了众包平台“

这套玩法跟外卖平台有几分像：平台管派单、定规则、做结算，采集员出的是自己的时间、力气和真实场景。一张从工厂、仓库、商超一直铺到普通家庭的社会化数据生产网，正加快铺开。

可要把这张网伸到更多场景，还得靠一大群中小服务商和中间商。它们接数据订单，去谈工厂、仓库这些采集场地，再借劳务公司、众包渠道招人、发设备、组织采集。一笔单子往往要经过好几层分包，才落到真正采集的人手里。

为了找到更稳定、更便宜的劳动力，有些从业者把主意打到了特殊场所。此前虎嗅和几家劳务派遣机构聊的时候，就有人提过跟部分保密机构合作的设想，想让相关人员干活时戴上设备，顺手把数据采了。这个说法目前没有得到独立核实，合作究竟有没有落地也不清楚。不过这类念头冒出来，本身就说明眼下采集行业多想扩大人手来源、多想把成本降下去。

一位做数据采集业务的管理人员跟虎嗅说得挺直接：Ego数据采集到现在还是典型的劳动密集型生意，光靠组织人去采，门槛低，护城河也浅。他的判断是，谁能用更低的成本拉起更多人、进到更多场景，谁就更有机会拿到更大的数据产能。

问题是，数据产能涨得这么快，钱最后落到谁手里？

一小时的劳动，被一层层标了价

Ego数据采集到底能挣多少？采集员和数据公司给出的答案不一样。

2026年8月底，觅蜂科技第2万套设备下线，现场工作人员当时对媒体说，即将上线的众包平台能给到每小时45元的采集报酬。可真拿到手的收入，没这么简单。

10月，虎嗅以普通用户身份实测觅蜂派，发现计费由“基础单价＋日激励”两部分组成。基础单价是每有效小时20元；额外奖励看当天累计有效时长，分成每小时0元、20元、23元、25元四档。

换句话说，想拿到每小时45元，得先站上最高一档奖励。

真正左右收入的，还有有效数据率这个变量。

结算只认审核通过的时长。拍摄时镜头被挡住、动作不合规范、任务没做完整，视频都可能被部分剔除，甚至整段作废。

笔者也上手干了半小时，做的多是擦桌子这类日常任务。前后录了约30分钟，平台审核后只认20多分钟有效，到手不到10元。

采集员还得另付设备租赁费。以

无效时长加上设备租金，实际落到口袋里的钱还要再打折。

对数据服务公司来说，付给采集员的报酬只是成本中的一块。

一段视频从拍到交，中间还有设备采购与折旧、场景开发、人员管理、数据传输、清洗、标注、质检等开销。客户若要更精细的动作信息，还可能增加

这些投入，最后都会体现在数据的卖价上。

虎嗅调查发现，当前市面上

不过，这并不代表工人每小时挣十几元、数据公司转手卖几百元，就能拿走十几倍利润。

采集时长、平台审核认定的有效时长、客户最终验收的时长，常常是三本不同的账。

一批视频就算过了初步质检，也可能因为动作信息不全、任务不达标被客户退回，可人工、设备、加工的钱已经花出去了。

于是，具身数据企业各自走出了不一样的商业路线。

有的卖采集设备或往外租，有的组织人手采集、按有效时长收服务费，还有的做数据加工、管理平台和定制化交付。

虎嗅此前拜访过一家具身智能数据企业，对方介绍业务同时覆盖采集设备、数据采集服务和数据管理平台，采集人员以外包为主。该公司称2025年已经实现盈亏平衡，具体财务数据没有披露。

多环节一起做，客户、设备、交付体系都能复用，部分重复投入可以省下来。但究竟能赚多少，还是要看订单规模、数据通过率和加工成本。

那这门生意的市场到底有多大？

浙商证券

不过，这仍是一个建立在数据需求大幅增长、采集价格持续走低等假设之上的远期预测。眼下，Ego数据的实际交易规模还没有权威统计。

目前掏钱的主要是具身模型公司、机器人企业和大模型厂商，科研机构也有采购需求。

比如，觅蜂科技已与

各家需求差别不小。有的买原始操作视频，拿去大规模预训练；有的要精确动作轨迹和结构化数据，用来适配具体机器人。

对数据公司来说，生意能做多大，归根结底看下游客户愿意长期为什么样的数据买单。

说到底，这要看一件事：机器人从这些人类视频里究竟能学到多少东西？

数据堆得越多，不代表就越值钱

从技术层面看，Ego数据的价值已经有人验证过了。

11月9日，英伟达发布新一代机器人基础模型。在一项涉及72个任务的测试中，Ego训练数据从零加到全部，机器人的平均任务完成进度就从50%升到了70%。

大规模人类第一视角数据，确实能帮机器人学会操作。

不过实验里的提升，也离不开动作信息提取等环节的配合。

拿张莉每天重复的缝纫动作来说。手指的触觉加上多年经验，让她能很快判断布料有没有对齐、针脚有没有偏，再随时调整手上的力度。

摄像头能拍下她怎么操作，却很难完整还原手指用了多大劲、布料处在什么接触状态，以及动作背后那套精确的控制信息。

所以，哪怕机器人看过成千上万小时的缝纫视频，也未必能独立缝好一件衣服。

还有个难题：人的身体结构和机器人不一样，不同机器人之间构型也有差异，学到的动作未必能直接搬过去用。

香港中文大学助理教授、香港具身智能实验室联合总监此前表示，在他看来，人类第一视角数据能给机器人提供大规模预训练素材，让不同构型的机器人学到通用的操作经验。

但说到数据规模，他也提醒：“同一段视频重复十万遍，即使算下来有十万小时，也没有增加多少有用的信息。”真正影响模型能力的，还有任务、场景和交互方式的多样性。

李钟毓认为，可以先用人类数据做预训练，再把模型部署到不同构型的机器人上，让它们在真实任务中产生新数据，持续用于后续训练。

这也跟部分机器人企业的做法对得上。目前，多种数据结合训练已经是具身智能企业的重要方向。

星动纪元

人类数据提供广泛的操作经验，真机数据则记录机器人自身的动作、状态和交互反馈，帮模型适应具体硬件。

对下游买家来说，数据价值最后要落到具体任务上：多加多少小时Ego数据，能把某项操作的成功率提高多少，又能省下多少真机采集成本？

这也会影响Ego数据产业链往后的走向。

普通家务、简单抓取这类通用视频供给一多，同质化数据可能陷入更激烈的价格竞争。复杂操作、稀缺场景，以及带精确动作和触觉信息的数据，则可能卖出更高的价钱。

镜头回到张莉的缝纫机前。

她头上那台摄像设备，还在记录着她调整布料、控制针脚的动作。

这条数据产业链的最底层，就是她所在的位置。那些视频最后进了哪家公司的训练集、让机器人的成功率涨了几个百分点，她并不清楚。

她能感知到的，只有每天重复的活计，和每小时多出来的10元。

可放到机器人行业来看，这些平常得不能再平常的劳动，正变成下一代机器人的学习材料。

换个说法，人类正拿自己的劳动经验，教机器人怎么当未来的劳动者。