打工人陪练机器人

具身智能产业数据供给紧缺，数据商的“触手”开始伸向千行百业、找到打工人。

继海外Figure公司8月发布Index平台、通过向全球用户付费采集真实任务视频来构建训练数据集之后，9月23日下午，觅蜂科技“觅蜂派”具身数据众包采集平台在上海正式对外发布。

团队告诉北京商报记者，不同于Index主要服务Figure自身模型训练，觅蜂派希望面向不同模型厂商和机器人企业，根据客户需求组织数据生产，覆盖更广的行业场景。

公司董事长兼CEO姚卯青的另一个身份，是智元机器人的联合创始人。从具身智能头部公司到为具身智能等产业提供“原料”的物理AI数据服务平台，姚卯青告诉北京商报记者，团队希望把普通人日常工作中的操作动作采集下来，转化成机器人训练所需的数据、机器人的“教材”。

随平台发布，“机器人训练师”这一职业概念被推出。对参与者而言，是在本职工作之外多一份收入；对机器人产业而言，则是一个规模化填补数据缺口的解法。

从实验室到工作间

过去三年，具身智能行业从开发态逐步迈入部署态，机器人开始从实验室走向真实场景，但数据瓶颈始终绕不开。

行业此前通行的做法是真机遥操——人通过手柄或VR（虚拟现实）设备操纵机器人，把任务“示范”给模型。这类数据与机器人本体对齐度高，但采集速度受限于机器人数量、操作人员和场地，硬件、人力与运营成本也随规模同步增长。

近段时间，一种分工模式被各具身智能本体及模型厂商频繁提及：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。

所谓“无本体”，即采集不依赖特定机器人，而是先记录人的真实操作，再经过轨迹重建和动作转换，适配不同模型和机器人，觅蜂派应这类需求而生。

平台由自研MEgo数采设备、觅蜂派App和数据治理引擎MEgo Engine三部分组成。用户通过App领取采集任务，佩戴数采设备在零售、仓储、制造、家庭等场景中完成指定操作，按审核后的有效时长获得报酬。

采集完成后，MEgo Engine负责数据处理、标注、质量评估和交付，把真实操作拆解为抓、拿、放、拧、按等120多种标准原子动作，再经过位姿重建与动作映射，转化为模型可训练的数据。

据觅蜂科技披露，觅蜂派目前已经覆盖了22大类场景、5000多个任务和50000多个真实环境，涵盖物流、仓储、住宿、餐饮、零售、养老、医疗、农业、非遗等方向。8月31日，第20000套MEgo采集设备下线，累计生产超过100万小时真实世界无本体数据。

为何需要众包“机器人训练师”

在正式发布前，觅蜂派经历了一个月的内测。据披露，内测期间注册用户数达2万人，累计产生1.3万份采集任务提交。