谁在赚机器人的「学费」？
中文摘要
具身智能行业以众包模式弥补数据缺口，但面临数据有效性、成本和商业模式挑战。
English Summary
Embodied AI uses crowdsourcing to fill data gaps, but faces challenges in data validity, cost, and business models.
Original Excerpt
📌 一句话摘要 具身智能行业正通过无本体采集设备和众包模式解决数据缺口，但产业链仍面临数据有效性认定、真机成本高昂与商业模式不清晰等核心挑战。 📝 详细摘要 本文深入分析了机器人数据采集（数采）产业链的商业现状。随着人形机器人从运动控制转向泛化能力突破，行业急需海量高质量训练数据——目前仅积累约 50 万小时，距离智能涌现所需的 1 亿小时差距巨大。无本体采集设备（如 EGO、UMI）的普及让数据采集从训练中心走向普通...