会懂网AI资讯获悉，2026年，整个具身智能的重心正从”把机器人做出来”转向”给机器人喂够数据”。在各类发布会与行业论坛上，数据已成为最高频的议题。觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青直言，物理AI最大的瓶颈尚未触及算力与算法，而是更早期的数据问题。
中国信通院《具身智能训练场研究报告（2026年）》显示，当前全球可用的高质量真实数据仅数十万至百万小时级，而具身基础模型要迎来能力涌现的”ChatGPT时刻”，至少需要数千万小时数据，缺口超过99%。2025年，数据采集需求已占人形机器人千万级订单的31%，2026年这一比例预计突破50%，成为第一大需求来源。
面对缺口，行业分化出四条主流路线：真机遥操作数采、无本体数采、仿真合成数据与多路径并行。其中无本体数采过去一年热度最高，代表企业觅蜂的MEgo系列已量产交付超2万套，累计生产超100万小时高质量无本体数据，进入家庭、办公、零售、餐饮等真实场景。
资本已用脚投票。据IT桔子统计，2026年上半年，25家中国具身智能数据创业公司合计拿到超170亿元融资；光轮智能、简智机器人、诺亦腾等独立数据服务商组成国内数据基建第一梯队。当产业链从”以硬件本体为核心”向”以数据基础设施为驱动”迁移，数据正变成可交易、可交付的标准化商品。
不过行业也清醒：无本体数据适合预训练学习通用表征，真机数据才适合后训练与落地，二者无法相互替代。当百万小时数据涌入市场，真正的分水岭从”有没有”转向”能不能用”——数据标准、质量评估与隐私合规，正在成为新的竞争变量。
从“卖铲子”的视角看，具身智能的商业化拐点或许不在某款爆款机器人，而在这条悄然成型的数据供应链。当数据采集、清洗、标注与合规成为可购买的基础设施，更多中小企业得以低门槛入场，行业整体的数据飞轮才有机会真正转起来。
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