很多人对机器人训练数据的印象还停留在：一台机器人跑出来的数据，只能喂给这台或者同一型号的机器人，换个机身就得重新采。但上个月底发生的一件事，把这个老印象撕开了一道口子。根据证券时报e公司、观点网等媒体的报道，8月31日，觅蜂科技举行了一场“MEgo两万套设备暨百万小时无本体数据下线仪式”。现场宣布第2万套MEgo无本体数据采集设备正式下线，累计生产超过100万小时高质量无本体数据。这些数据不依赖哪个具体机器人本体，而是靠独立的采集硬件在开放环境里采出来的，覆盖22大类场景、1万余个真实环境、5万余类物体、500余种细分任务。观点网的报道里有个很关键的判断：这是行业第一次把这类设备做到大规模量产，觅蜂也成了第一家拥有百万小时级、可对外售卖无本体数据的数据服务商。
这件事表面看是一家数据服务商的产能里程碑，但往深一层想，它动的是整个具身智能行业过去几年默认的成本结构。你想想，过去一家机器人公司要训练自己的模型，数据从哪来？大部分得自己搞。买机器人本体、租场地、布传感器、派人操作、做标注，每一环都是钱。这些钱不是砸在算法上，而是砸在重复采集上。更麻烦的是，换一个型号或场景...