9月23日下午，在觅蜂派全球发布会的现场，一块巨屏上滚动着密密麻麻的数字——22大类场景、5000余项任务、50000多个真实环境、20000套内测量产设备、100万小时累计有效数据……而舞台中央，一位苏式月饼非遗传承人正戴着头戴设备，现场演示如何用做月饼的双手为机器人“上课”。

这不是一场传统的科技产品发布会，而更像是一个新职业、新行业的启动仪式。觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青用一句话概括了活动的主题：“DATA FOR AI，人人皆可为师。”

随着全球首个全品类高质量物理AI数据众包服务平台“觅蜂派”的正式上线，一个长期被忽视的行业真相被推到了聚光灯下：大模型靠百亿小时的文字“喂”出来了，但机器人要学的抓、拿、拧、装，从未被文字系统记录过。物理世界操作数据的极度稀缺，才是具身智能落地的最大瓶颈。

对此觅蜂派给出的答案是——让每一个认真生活的人，都成为机器人的老师。

被忽视的真相：具身智能为什么“缺数据”

过去的两年里，具身智能的热度一浪高过一浪。机器人翻跟头、跳舞、格斗的镜头屡屡在社交媒体上刷屏，人形机器人公司的估值也一路走高。然而在热闹的表象之下，鲜有人提及一个尴尬的事实：机器人的“大脑”，其实还没见过足够多的真实世界。

姚卯青打了一个比喻：LLM大语言模型之所以发展如此迅猛，是因为它“吃”到了人类几千年积累的所有知识文化——过去40年间互联网上留下的每一段文字、每一张图片，都是大模型的养料。但是机器人要学的那些动作呢？抓起杯子、拧开瓶盖、叠好衣服、整理货架……这些每天重复无数次的日常操作，至今没有形成可以直接用于训练的大规模数据。

“我们并不缺教会机器人的数据，因为每天每分每秒，各行各业所有人都在做大量的动作，都在潜在为机器人学习产生海量数据。”姚卯青说道，“我们缺的只是去开采这份数据宝藏的铲子。”

行业此前通行的解法是真机遥操——人通过手柄、VR设备操纵机器人，把一个个任务“示范”给模型。这类数据与机器人本体高度对齐，训练价值高，但瓶颈同样明显：采集速度受机器人数量、操作人员和场地约束，硬件、人力与运营成本随着数据规模同步增长。按照业界普遍估算，如果要实现具身AGI，需要的数据至少要从百万小时扩展为亿级小时。一百万到一亿，靠真机遥操线性增长显然不现实。

今年以来，一个逐渐成为行业共识的分工正在形成：无本体采集拓展规模与场景，真机遥操提供贴近本体的数据，真实部署帮助模型持续修正。 而觅蜂派、以及大洋彼岸Figure发布的Index，选择的正是“无本体+众包”这条路径——把数据采集的门槛降到几乎为零，让亿万普通人的双手成为数据生产的节点。

也因此，觅蜂派被业界视为“中国版Index”。不过与Index服务于Figure单一模型不同的是，觅蜂派面向的是更加广泛的行业需求——服务不同模型厂商、机器人企业和数据采购方，根据客户需求组织数据生产，并将处理后的数据作为服务对外交付。这意味着它要处理的场景更复杂、质量标准更多元，对平台的工程化和运营能力要求也更高。

Figure公布的Helix 2.5实验已经证明了众包数据的价值：在30套陌生住宅中，Index预训练让机器人零样本成功率从9%直接跃升至56%。而觅蜂派要做的，是把这份验证过的价值，放大到全行业、全场景。

三件套如何运转：从按下录制键到机器人学会干活

一套众包数据平台要真正跑通，光有“人人参与”的热情远远不够。数据从普通人的手上转移到机器人的“大脑”里，中间隔着一整条技术链路。觅蜂派的解法，是“硬件+APP+数据引擎”三件套组成的完整基础设施。

第一环是MEgo采集设备，这也是觅蜂派“高质量”定位的硬件底座。目前有两款产品：MEgo View是一款头戴式多视角采集设备，头部多相机覆盖超过300度视野角，手腕上还可配备特写相机捕捉手部操作细节，全无线连接、电池快换，不需要任何外部基站或摄像头——这意味着采集员可以走进真实的工厂、商店、酒店、家庭，而不是被限制在实验室搭建的场景里。

MEgo Gripper则是业界领先的无线UMI类夹爪设备，空间轨迹重建精度达到毫米级，还可选配三维触觉传感，真正记录“手在哪里、用了多大力”。两者可以独立使用，也可以无线组网协同，达到亚毫秒级的时间同步精度。

“高质量的物理AI数据必须满足四个条件：多场景、高精度、多模态、强语义。”姚卯青表示，而MEgo系列正是围绕这四个标准而设计。截至今年8月底，已有2万套MEgo产品陆续进入各类真实场景，累计采集有效数据达到百万小时。

第二环是觅蜂派APP——把专业数据采集转化为普通用户可以执行的标准化任务。整个流程被简化成了四步：接单、采集、验收、结账。用户下载APP完成实名认证后，可以申领MEgo设备，设备直接寄到家；打开任务大厅浏览或搜索适合自己的任务，戴上设备按下按钮就开始采集；数据上传后由云端自动完成切片、打标、质检，验收结果实时反馈；通过后收益直接进入钱包，微信、支付宝、银联多渠道可提现，两分钟内到账，税费由平台自动代缴。

每一个任务页面都写清了操作步骤、设备要求、验收标准和计价规则——“讲清楚规则再请你干活，这是觅蜂派对每一位训练师的应有态度。”姚卯青说。平台以“合规、真实、标准、不串、多点”五项标准贯穿全流程，即使数据被判无效，也会明确告知哪个环节出了问题。

第三环也是最核心的一环，是MEgo Engine数据治理引擎。普通人采集上来的视频格式五花八门、质量参差不齐，引擎要完成清洗、切分、标注、质量评估全流程处理，把原始数据变成可以训练的成品数据。

姚卯青把一条数据的完整旅程概括为四个字：采、懂、译、用。采，是MEgo设备记录第一视角视频、手部位姿和触觉力觉；懂，是数据引擎完成6D轨迹重建、人体关键点重建与原子化动作标注——一长段视频会被拆解成抓、拿、放、拧、按等120多种标准原子动作；译，是Retarget动作重定向，把人手21个自由度的灵巧动作，“翻译”成机器人夹爪或灵巧手能够听懂的关节语言；用，是经过ManiEval多维度质检与分级后，不同质量的数据匹配不同的模型训练需求，喂给具身大脑与VLA模型，再通过真机作业回流形成数据飞轮。

这套“不过滤，只分级”的思路，不轻易否定任何一条真实数据，而是按照数据类型、任务类型、传感器质量、语义质量、动作质量等维度评估分级，让S/A/B/C不同级别的数据各得其所。正如发布会现场展示的物流分拣案例：人类分拣员翻转、扫码、供包的动作，经过处理翻译后，直接让智元精灵G2机器人在产线上干起了同样的活儿。

新职业诞生：从宝妈到手艺人，人人都是"机器人训练师"

发布会现场最动人的部分，不是炫酷的技术演示，而是三位普通人的分享。

42岁的李帼英是浙江美途出行的一名网约车运营人员，一个月前经老板介绍接触到觅蜂派。起初她以为这是个需要技术背景的活儿，上手后才发现，就是把日常的洗衣做饭、拖地整理、陪孩子搭积木的过程记录下来就行。“特别方便，日常工作和生活不会另外占用时间，边把事情做了，还有一份额外收入。”内测一个月，她赚了3100多块钱。当一个普通打工人能从日常劳动中获得第二份收入，同时成为前沿科技的参与者，这件事的社会价值已经超越了数据本身。

短视频博主"大脸雨哥"褚思雨体验过一百种不同职业，而“机器人训练师”给了她完全不同的感受：“之前体验职业基本都是我去学习，但这次是机器人在学习我，我需要把我了解的技能教给机器人，对我来说是很新奇的一件事情。”她发现，那些刻在肌肉记忆里的动作——比如叠不同材质的衣服——原来对机器人来说如此珍贵。

仁昌顺苏式糕点制作技艺第六代非遗传承人陆小星，在发布会上现场演示了用MEgo设备记录玫瑰豆沙月饼的制作过程，揉制、包馅、压模的力道和节奏被完整记录下来。“把这些数据记录下来，上传给机器人学习，打开了我对传承的新思路。”陆小星说。过去非遗手艺靠师傅带徒弟、口口相传，受益人越来越少，而数据让千年手艺留下了可复用的数字火种。

内测一个月，觅蜂派注册用户达到2万人，累计提交1.3万份采集任务。参与者从宝妈、店员、工人到手艺人，覆盖了各个年龄和职业。收入榜单上，排名第一的朱女士一个月赚了5111元，第十名也有3595元——对于不少人来说，这已经是一份可观的副业收入。在发布会现场，姚卯青为16位内测代表颁发了“001号机器人训练师”证书。而就在不久前，人力资源社会保障部等部门正式将“具身智能机器人应用技术员”纳入新职业范畴。从一本证书到一个职业，“机器人训练师”正在从个体选择变成社会认可的新工种。

亿元补贴+场景联盟：把数据网络铺到每一个真实场景

要让众包模式真正跑起来，光有平台和用户还不够，还需要两大支撑：足够多的任务供给和足够低的参与门槛。觅蜂派在发布会上同时抛出了两枚重磅棋子。

第一枚棋子，是觅蜂派业务副总裁张智富现场揭晓的“亿元补贴计划”。1亿元分为四部分：5000万元用于任务补贴——在城市基础定价之上，根据任务紧急性、做单效率、完成质量等维度发放动态补贴；2000万元用于设备补贴——联合信用机构搭建信用体系，达到一定信用分级的用户可免押金使用设备，发布起一个月内还推出设备使用费减免政策；3000万元用于打造全球线下服务网络——首批在国内40个城市布局50+服务点，承担设备自提、基础培训、场景拓展等功能，形成“点线面”立体覆盖；最后200万元用于人与设备的保险保障，联合众安、太平等机构推出双重保障体系。

配合五级成长体系（M1青铜到M5王者），觅蜂派为采集员设计了清晰的进阶路径：入门级提供基础培训，有效交付满1000小时可获得“机器人训练师”认证，最高等级的“王者”则享有荣誉、激励和更多线下活动参与权。张智富透露的目标是：“未来两年打造出日活100万的小觅蜂们，打造出100万的第一代机器人训练师。”

第二枚棋子，是觅蜂科技副总裁殷哲发布的“场景数据联盟”。如果把数据采集比作挖矿，设备是铲子，运营是工厂，那场景就是矿——而且是唯一无法被技术或资本快速复制的源头。当前国内真实物理交互场景的合规数据大约只有100万小时左右，而机器人商业化落地需要千万甚至数亿小时，缺口超过99%。更关键的是，互联网上抓不到物理交互数据，每一次抓取、每一次力反馈、每一个异常场景只能在真实场景里一点点采出来。

场景数据联盟的逻辑，就是把场景方、采集网络、机器人及模型企业拧到一起：场景方开放真实作业环境，采集网络生产高质量数据集，模型和机器人企业定义需求并反哺落地，觅蜂作为平台方提供标准、治理、工具链和合规赋能。联盟首批成员覆盖零售商超、酒店文旅、餐饮服务、养老照护、医疗健康、制造地产等领域，包括东呈酒店、中旅集团、华驿酒店、陈香贵、浦商生鲜、普善养护院、上海德济医院、正荣集团、龙旗科技、海天瑞声、张江集团等50余家企业和机构。

“物理AI数据的竞争，表面上看是算法之争，但本质上是场景之争、平台之争和模式之争。”殷哲的总结一语中的——算力可以租、算法可以追，但真实场景中的每一次交互、每一个动作、每一个力反馈，都是不可复制的人类资产。

标准先行：数据安全与行业治理的底线思维

众包采集介入真实生活越深，安全治理的分量就越重。这一点，觅蜂科技从一开始就没有回避。

发布会上，觅蜂科技技术负责人刘力宣读了《具身智能数据安全与防护行动倡议》，提出三条核心主张：一是共建规范的数据采集体系，坚持合法、正当、最小必要原则，落实知情授权和敏感信息保护；二是共筑全链路安全防线，将安全可控贯穿采集、传输、处理、交付和销毁全过程，让数据全流程可追溯、可管控、可审计；三是共创行业协同机制，共同完善数据安全标准和评估规范，强化行业整体安全实践能力。

在产品层面，觅蜂派已经建立了多层防护：设备和平台自动识别违规内容并处理；人脸、证件等隐私信息自动化脱敏；全程实名认证加电子签约，确保每一步都充分授权、有迹可循。觅蜂科技还联合贵州省新一代网络空间安全全省重点实验室共同发起安全倡议，从技术和制度两个层面筑牢防线。

与此同时，觅蜂科技还联合中国信息通信研究院、国家机器人检测与评定中心（总部）、贵州大数据集团、中国电信等单位，启动了《具身智能众包数据发展报告》的编制工作。中国信通院人工智能研究所具身智能与机器人部副主任张蔚敏现场介绍了报告框架，围绕“为什么缺数据、数据从哪里来、如何高效组织使用、商业模式如何闭环、如何安全可靠运营”五大问题展开系统研究。在报告解读中，张蔚敏特别提到了众包定价的演进逻辑：目前多数项目按有效时长计件结算，适用于初期大规模数据积累；随着行业逐步建立数据格式、质量、测试方法和流通规则，未来定价可能进一步考虑场景稀缺性、模型用户反馈等因素，形成更精细的价值体系。而安全治理与参与者权益保障，更是整个行业可持续发展的基石——“只有把隐私安全、产权和利益的机制一起建起来，全民贡献才能转化为可持续的数据生产力。”

结语：亿万双手的经验，终将汇聚成机器人的本领

本次觅蜂派全球发布会之所以受到业内人士广泛关注，不仅是因为它发布了一个新产品，更因为它指向了全行业一个正在发生的深刻变化：AI的下一个主战场，正在从数字世界转向物理世界；而数据生产的主体，也正在从少数工程师转向亿万普通人。

过去，文字数据的生产是全民性的——每个人发的朋友圈、写的评论、拍的视频，最终都成了大模型的养料。但是物理世界的数据，长期以来只能由少数专业团队在实验室里有限生产。觅蜂派试图打破的，正是这堵高墙。它把数据采集变成了一件几乎零门槛的工作：不需要懂机器人，不需要会编程，只要你会做饭、会整理货架、会叠衣服、会做一门手艺，你就能教机器人干活，还能获得一份收入。对于宝妈、店员、手艺人这些群体来说，这是一份灵活的副业；对于非遗传承人来说，这是手艺传承的新载体；对于整个社会来说，危险环境里的活儿人只需要做一次，机器人学会了就可以替人涉险。

姚卯青在演讲结尾的一句话，非常适合作为这场发布会的注脚：“亿万双手的经验，最终将汇聚成机器人的本领。”截至目前为止，觅蜂派已经在全国40座城市开启运营，还有更多的城市正在逐步解锁。从百万小时到千万小时，再到未来的亿级小时，物理AI数据的规模化供给，正在从一个行业难题，变成一场全民参与的社会实验。而觅蜂派，正是这场实验的第一个发起者。至于它最终能否跑通、能跑多快，答案也许就藏在每一个愿意戴上MEgo设备、按下录制键的普通人手里。

“采集赚外快，就上觅蜂派”——这句slogan的背后，是一个正在徐徐展开的、关于数据、关于职业、关于人与AI关系的全新故事。