原文标题：Nearly 100 Players Flood into Embodied Data: 4.47B Yuan Annual Total Funding – Who Can Truly Profit from "Data Selling"? – 36 Kr
据36 Kr7月12日日报道，湖南郴州一家中国移动 (China Mobile) 服务网点的 Lin Fangzhou，被挂牌成为了“具身数据采集 5S 店”。普通顾客可以领到一套夹爪、手套和头戴式摄像头。经过简单的培训后，他们就可以在做家务的同时采集机器人训练数据。首批部署的 1000 台设备在满负荷运转下，每年可采集 100 万小时的数据。我几乎能听到这家店机智的小算盘：既能采集数据又能博取公众眼球——连 4A 广告公司都该来取取经。(doge)
具身数据采集还有许多其他类似的“套路”：有的提供免费的家庭保洁服务来收集数据（随时欢迎来我家），有的将数据采集变成了 VR 游戏，还有的将机器人接入互联网，这样采集者就不必前往数据工厂——他们可以远程“云端操作”机器人。
不过，大家对上述例子一笑而过就好——采集合格的数据绝非易事。这些“套路”层出不穷的原因很简单：机器人正急需数据。
如今所有人都在全力以赴地收集数据，但鲜少有人完整梳理过整个行业格局。**Qbit对97家国内具身数据领域的参与者进行了一次不完全调查**，其中70家专注于数据收集，27家致力于数据基础设施。在过去一年（2025年7月1日至2026年7月1日）中，15家**独立的具身数据服务提供商**——即那些既不制造机器人本体，也不开发模型，只专注于数据业务的公司——总共筹集了约44.7亿元人民币的融资。考虑到当前资本对具身智能（embodied intelligence）的狂热，这一数字实际上并不算高。Qbit此前曾测算，在今年上半年，专注于具身智能“大脑”领域的公司在短短六个月内就筹集了223亿元人民币。为了帮助您了解具身数据行业，我们总结了以下10个关键的行业现状。
**数据是如何收集的？** **现状 1：数据收集主要有四条技术路线，跨路线收集赛道最为拥挤** 目前，主流的具身数据收集可分为四大技术类别：真实机器人遥操作：人类控制物理机器人执行任务，同时收集运动、状态和传感器数据。无本体收集：人类直接演示动作，通过动作捕捉、夹爪映射、第一人称摄像头等设备进行捕捉——无需机器人参与。仿真合成：在虚拟环境中批量生成机器人交互数据，用于模型训练。互联网视频蒸馏：从在线视频中提取人类运动知识，并将其转化为具身模型可学习的数据。在 Qbit 的一项非完全统计调查中，70 家数据收集公司/平台里有 30 家同时采用了多种收集路线，占比达 43%——例如，真实机器人遥操作 + 无本体收集、真实机器人遥操作 + 仿真、无本体收集 + 仿真，以及全路线覆盖。
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