具身智能数采乱象：左手倒右手模式终结，行业面临挤泡沫与洗牌

事件概述

具身智能（Embodied AI）行业的快速发展催生了对高质量现实数据的巨大需求，但也暴露出数据采集环节的严重乱象。近期，业内披露了部分机器人企业利用政企共建的数采中心进行“左手倒右手”式的财务包装，以虚增营收和推高估值。随着资本市场评估标准重构及监管问询聚焦收入真实性，这种依赖关联交易的数采模式难以为继，整个行业正面临从概念炒作向理性落地的“挤泡沫”过程。

核心信息

1. “左手倒右手”模式的崩塌

• 运作机制：过去两年，全国建立了超过106座人形机器人数采中心（多为政企共建）。其典型路径为：机器人企业将设备卖给数采中心计入营收 -> 中心雇佣员工操作机器人采集数据 -> 企业再花钱回购数据用于训练。资金在政府、企业和中心间流转，三方均获得账面成绩。
• 乱象表现：该模式常被用于修饰财务报表。例如，有代理商透露曾协助某公司签署数百万元合同，仅做账务往来而无实物交割；另有数据公司通过众包采集将融资款“合法套出”。
• 监管与市场反应：自二季度起，科创板和北交所对机器人企业的上会审核中，收入真实性、关联交易合理性成为固定问询要点，堵死了靠修饰业绩上市的路径。投资人也开始追问订单来源及设备实际使用情况，不再盲目相信出货量增速。

2. 数据采集价格暴跌与供需失衡

• 数据缺口与供给过剩：据贵州省大数据局数据，我国真实场景合规数据存量约50万小时，而商业化落地需数千万小时，缺口超99%。然而，大量数据公司、人力公司和中间商涌入导致供给激增。
• 价格跳水：数据采集单价显著下降。去年每小时数据售价200多元，今年已降至100多元。由于采集逐渐转向组织廉价劳动力的分布式模式，价格进一步被拉低。
• 估值泡沫破裂：具身智能赛道出现明显估值泡沫。例如，福布斯指出Figure AI存在巨大泡沫，其宣称部署的机器人队伍中实际只有一台在工作。若机器人无法真正干活，数据价值将动摇，进而影响数采生意的根本逻辑。

3. 技术路线变革：从“有本体”到“无本体”

• 技术转向：数据采集正从依赖机器人本体的真机遥操（集中式），转向无本体采集（分布式）。数采员只需佩戴摄像头、数据手套等设备在真实世界（工厂、家庭等）工作即可采集数据。
• 巨头背书：英伟达首席研究科学家Jim Fan在红杉AI Ascent 2026大会上提出，用WAM（世界动作模型）取代VLA模型，用UMI和Ego数据取代真机数据，推动了无本体采集的关注度。
• 对数采中心的影响：无本体采集无需购买昂贵机器人，数采中心无法再通过销售硬件消化机器人企业的订单，传统重资产数采中心的商业闭环断裂。

4. 行业洗牌与新风险

• 市场集中度预测：Argo Venture Partners管理合伙人熊伟铭指出，中国近300家机器人相关公司中，市场可能仅容纳20-30家，其余将被整合或转型。行业洗牌预计将在2026下半年至2027年集中显现。
• 资本流向变化：资本正从整机厂和数据采集环节，加速流向关节模组、力传感器、触觉感知等上游细分领域，“挖矿人”吸引力不如“卖铲人”。
• 新模式的隐患：分布式采集虽能填补数据缺口，但也带来了混乱。例如，有代理商组织村民佩戴VR设备采集家务数据，时薪仅5元，且存在中间商跑路欠薪现象。此外，人类向AI售卖劳动数据引发的伦理焦虑和替代恐惧，也可能阻碍数据采集的可持续性。

值得关注

• 数据复用性低：目前多数数采厂的模拟场景集中在叠衣服、搬箱子等通用任务，数据重复度高，甚至被机器人企业嫌弃，缺乏外部买家。
• 重资产风险：建设数千平方米的训练场需投入数千万元至上亿元，若后续收购价低或数据不符要求，设备折价和运营亏损风险极高。
• 未来趋势：随着狂热消退，拼产能、拼订单、拼落地成为主旋律。数采行业将从单纯的“数据搬运”转向对数据质量、真实场景覆盖及伦理合规的综合竞争。