（本文作者为 产联社CLS，钛媒体经授权发布）
文 | 产联社CLS
苏州城，天色微亮，张月开始一天的工作。系鞋带，清扫房间，叠放被褥，这些她做了三十余年的家务，此刻成了细腻的动作镜头。五个摄像头正对着她，毫不间断。她不是在记录生活，而是为机器人采集训练素材。日薪250元，她每天披星戴月，也仅能获得不到六小时的有效素材。
产业链的另一端，光轮智能正疯狂扩张。这家企业不制造机器人，却专注于为机器人提供训练数据和仿真评测服务，立志成为“物理AI时代的基础设施”。2026年5月，其估值冲上150亿元大关，跻身全球具身数据独角兽行列；同年6月，顺利完成10亿元融资。仅第一季度，新增订单就达到5.5亿元，超过了2025年全年的总和。
数据缺口催生了97家相关玩家，吸引了44.7亿元融资，建设了90个数采中心，构成了一条从底层采集员到百亿估值数据商的完整价值链。国家政策不断加码，资本市场持续涌入，地方政府积极投资，但产业链最底层的采集员们依然在日结的、重复的、随时可能白干的劳作中挣扎。
一端是廉价劳动，另一端是百亿资本，这便是数据的代价。
数据缺口就是商机，人就是能量
大语言模型拥有整个互联网作为“图书馆”，机器人面对的物理世界，却仍是一片空白。
觅蜂科技CEO姚卯青曾算过一笔账，具身智能要达到GPT-3.5的水平，至少需要一亿小时训练数据。然而，到2026年初，全球可用的优质物理交互数据仅有区区几十万小时。根据澎湃新闻报道，物理AI数据量仅是大语言模型的万分之一。
文字和图片，人类在线上积累了数十年的数据；机器人需要的是抓取的力矩大小、摩擦系数数值、角度偏差测量、触觉反馈信息，这些数据从未被系统记录，也不可能自然形成。缺口就是商机。
这条产业链的起点，是一个简单却真实的现实：机器人需要的“经验”，只能由人类逐段喂给它。
“喂”，这个动作的具体执行者，就是数据采集员。打开招聘平台和社交平台，“具身智能数据采集员”的招募信息铺天盖地，日薪250元左右。但这钱，可不是那么好挣的。
根据Tech星球报道，苏州的张月每天早上8点准时打卡，佩戴五个摄像头就要花费半小时，设备时常罢工，传感器失灵，镜头歪斜也无人问津，一天累下来，有效素材不足六小时。
真机遥操作员的收入稍高。小陈在互联网大厂的数采中心上夜班，操控机械臂将物品投入垃圾桶，日薪370元。但哪怕是头一天入职的人，十个里有六七个很快会选择离开。原因只有一个：工作太过枯燥。
张磊在这个领域算得上“老江湖”。甲子光年记录了他的经历：2024年文科毕业，曾卖房，经亲戚介绍进入这个行业，先后在千寻、松灵之间辗转，使用过机械臂，佩戴过VR眼镜，也操作过摇杆控制器。工资计算得明明白白：底薪200元，加班费80元，交通补贴，夜班额外加100元，努力工作的话，月薪能过9000元。问他为何选择这里？“只为赚点快钱。”
这些采集员大多通过劳务中介进入。中介原本在工厂招人时赚取差价，如今把同样的模式搬到了数据采集领域。据亿邦动力报道，一位30岁的全职妈妈在2026年3月接下了一份居家采集的活，一天工作八小时，但能用到的素材不足一半，到手仅120元。
培训负责人曾对他们说：“你们拍的每一帧，都是机器人感知世界的窗口。”话语很美。但对张月而言，这只是一份日结的、枯燥的、随时可能因设备问题而付诸东流的工作。他们是能量，而非创造者。
百亿资本涌入，97家玩家激烈争夺
根据量子位统计，国内具身数据服务商已达97家，其中70家专注于采集，27家从事基础设施。过去一年，15家独立数据服务商获得了约44.7亿元的融资。玩家分成三类：独立服务商39家（占比40%）、国资平台25家（占比26%）、机器人公司24家（占比25%）。
数据来源：量子位
光轮智能是估值最高的企业之一。据投资界报道，2026年5月，其估值超过150亿元，6月成功筹资10亿元，投资方包括中关村科学城基金、四川发展科创基金等。创始人谢晨的背景颇具分量，来自英伟达、Cruise等知名企业。
