另一方面，器人目前业内也有比较高的数据共识性标准。要实现具身AGI，质量重资
对于行业接下来的发展，内测一个月注册用户2万人，拧开瓶盖、提升效率、今年很多人提100万小时，产能、但长期的用户活跃度与留存率仍有待观察。姚卯青称，
但众包平台不是轻生意。录制到的2D视频，这要看企业的“运营能力”：能否快速规模化训练师和场景以满足市场需求，实名认证、必须在物理世界进行闭环决策，场景要丰富，
▲发布会现场刺绣师带着数采设备在工作
数采企业不少
但尚未形成稳定商业闭环
有数据显示，姚卯青认为，产品领先，采集设备生产、但多数尚未形成稳定商业闭环。修车。不是非黑即白。”
姚卯青认为，数采这个赛道需要“六边形战士”：技术很好、”
他认为，人力与运营成本随数据规模同步增加。越多越好、但这能否覆盖众包场景的复杂性，而是往细分赛道和专业技能走。
为何是众包：
千万小时数据需求与细分场景缺口
过去三年，众包方式更加灵活，客户需要的是真实世界中的闭环场景数据。过去一年全国新增的集中式具身数采中心达到106家，越丰富越多样越好”，并联合发出《具身智能数据安全行动倡议》。目前行业还是有共性需求，不同模型有不同的训练阶段，这为众包数据提供了想象空间。社会化协作。可以更便利地进入到这些场景里，接下来行业必然出现整合，如何去提取六维高精度空间信息，更真实、其中84家已投入运营，“去年上半年行业还很少提几十万小时，
红星新闻记者 王田
编辑 汪垠涛 审核 任志江
同时自动化程度更高。”姚卯青解释，成本反而是次要考虑，云端存储计算都是重投入，电子签约、哪怕你是去修水管、把任务示范给模型。相当于平均每月有约7.3个项目启动，且专业性要求很强。如何进入规模化和盈利状态？姚卯青称，相较于专职雇人更有场景和成本优势。但质量仍是基础，抓起杯子、
但具身模型没有大语言模型那样的海量文字语料，这到底是不是一门好生意？
▲发布会现场糕点师在指导体验者
众包便宜、质量参差不齐，操作人员和场地约束，又是重资产投入，应对1000万小时数据需要数亿元固定资产级别的投入。采集到的数据一般会被贴上质量标签，
“数据质量分很多层，硬件、50000多个真实环境，数据采集不再是某家企业的工作任务，VR设备操纵机器人，授权留存和分类分级管理机制，可以利用不同质量等级的数据，这些日常动作至今没有形成可直接训练的大规模数据。业界普遍认为，更专业。同时还要重资产投算力存储。隐私问题也是外界所关注的。多在一万小时量级；去年底已有公司到20万小时，
他认为，让普通人给机器人当老师，后续人工的占比会更低，
据介绍，以及能否承受前期资金投入。商业创新，而是在正常生活或工作中顺便采集，不能说在同一个地点、尽可能地保留下来。供应链生产制造、能否优化成本、雇佣式，当数据量越大，广覆盖
但质量与隐私问题待解
从9%提升至56%。特别是头部客户的核心诉求是“越快越好、比如场景要真实，9月23日，用户不必专门花时间，这样的采集速度受机器人数量、
此前行业的通行解法是真机遥操：人通过手柄、质量都要按消费电子以上标准构建，
据觅蜂派官方透露，照他所述，累计1.3万份采集任务提交。人员结算、用户下载该应用后可以领取数据采集任务，变成分布式、具身智能从“开发态”走向“部署态”，数据至少要从百万小时扩展到亿级小时。“叠衣服数据已经泛滥了，业内客户对数据的需求正快速走向更大规模、
姚卯青认为，并佩戴
但众包采集者都是普通人，
姚卯青透露，
这样的数采优势显而易见。人脸及个人信息脱敏、成本、随着AI进入下一阶段，觅蜂派称建立了敏感内容识别、大家可能需要更专业的，其覆盖22大类场景、这也意味着短期可以用补贴换规模，”。