🏆 具身智能 · 数据争夺战
WRC 2026 具身数据采集五路大军同场竞技，数据争夺战进入下半场
当本体硬件价格下探、大模型架构收敛，行业瓶颈正从"有没有身体、有没有大脑"转向"有没有足够多、足够好的数据"。今年 WRC 展馆里，数据采集设备数量比去年翻了一倍不止，五类玩家从不同方向杀入同一赛道。
综合公开信息整理•
2026-08-20•
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5 路大军
同场竞技 · 数据争夺战进入下半场
2× 设备量
数据采集展商比去年翻倍
1000 万小时
京东数据采集中心目标产能
⚡ 30 秒速览
- 五路大军齐入场：上游传感器供应商、模型公司、数据基础设施公司、灵巧手公司、互联网大厂——各自带着不同的逻辑和禀赋杀入数据采集赛道。
- 京东发布机器人战略：计划两年内累计采集 1000 万小时高质量真实场景数据，自研 JoyEgoCam 头戴设备，家政阿姨的日常工作就是数据源。
- 光轮智能开源十万小时级数据集：EgoSuite-Open100K，覆盖 7 大类环境、128 类场景、15000 多项任务，全模态人类行为数据。
- 触觉采集成为焦点：他山科技、途见科技、猿声科技等多家推出指套/手套方案，解决"空抓脏数据"、个体差异、跨本体复用等工程难题。
- 深层信号：具身智能的竞争已从"本体和模型"的上半场，进入"数据和场景"的下半场——谁能把数据成本打下来，谁就握住量产钥匙。
01五路大军总览 各怀绝技，同抢一个赛道
今年 WRC 展馆里，数据采集设备不再藏在角落，而是占据展台 C 位。五类玩家出身不同、禀赋各异，但都指向同一个目标：把高质量真实交互数据的获取成本打下来。
🔧
上游供应商
传感器/视觉硬件降维入局，边际成本低
🧠
模型公司
训练缺数据，干脆自建采集管线
📦
数据基础设施
生而为数据，定位平台型服务商
🤖
灵巧手公司
硬件捆绑数据，同构采集损耗小
🏢
互联网大厂
场景+资源碾压，全链路布局
五类玩家短期不会同质化竞争，但中长期融合与洗牌不可避免。数据采集比的不是单一技术，而是"传感+硬件+场景+治理+模型"的全栈能力。
02上游供应商 手握核心传感，降维入局
对他们来说，做数采就是把成熟的硬件技术换个"外衣"——传感器还是那些传感器，但毛利率有提升空间。
🖐️ 他山科技 · 触觉感知指套 TS-ECHO 桌面收纳挑战
- 观众戴上指套 + ego 头显，收拾桌面杂物，视觉和触觉信息同步采集。
- 指套实时捕捉接触、受力、滑移信号，与第一视角画面逐帧对齐。
- 核心判断：无本体数采能以更低成本拿到多任务、多场景操作数据，触觉+视觉融合帮助机器人理解物体物理属性。
触觉指套佩戴灵活，几乎不影响手部正常活动，采集门槛显著降低。
🧤 途见科技 · 柔性电子皮肤手套 TachinGlove 空抓无脏数据
- 可穿戴触觉设备常见问题：材料自身形变产生噪声信号。TachinGlove 设计为只测量真实接触，避免空抓时的虚假信号。
- 发布会上开源首批全手触觉数据集，覆盖抓取、折叠、装配等 20 类操作任务，采用通用格式，兼容主流训练框架。
"空抓无脏数据"这个技术细节，直接降低了后续数据清洗成本，对大规模采集意义很大。
帕西尼 · 同源数采多体联动 一次采集多台机器可用
猿声科技 · 模块化手套 触觉模块按压寿命 300 万次
奥比中光 · EGO RGB-D 双目 3D 相机 + 深度引擎
03模型公司 缺数据，就自己做采集
模型公司做采集的出发点最纯粹：自家模型训练缺数据，外面买的要么不够用、要么不好用——干脆自建管线，数据飞轮才是目标。
📦 自变量机器人 · QUANXTA Zero 系列 三款梯度定位
- G0：VR 头显 + 背包 + 双力控夹爪，主打双臂协同、多步骤连续作业；G1：简化成头环 + 双夹爪，兼顾精度与移动性；E0：入门款轻量化头环，适合高校课题组。
- 三款硬件统一数据输出标准，采集素材无缝接入自变量自有的数据服务管线。
- 现场设置无本体数据采集演示区，方便观众直观理解具身智能数据采集。
梯度定位覆盖从高端实验室到入门团队，标准化输出是降低数据复用成本的关键。
⭕ 章鱼动力 · OctoSense 肌电手环 跨个体零样本泛化
- 传统肌电采集的老大难是个体差异——A 的数据没法直接给 B 用。章鱼动力的方案实现了新人佩戴即用，不需要增量训练。
- 手套自由度超过 20 个，与自研 OctoH-Hand 灵巧手同构，人类采集的数据可近乎无损地对齐到真机执行端。
肌电跨个体泛化如果真能落地，将大幅降低大规模采集的人力成本。
厘清智能 · 数采手套 T1 11 IMU 方案，延迟 2ms 以内
德塔智能 · 头戴式设备 "作业即采集"，零学习成本
04数据基础设施公司 生而为数据，卖数据不卖设备
他们没有本体硬件的包袱，也没有大模型的执念，从一开始就定位为数据基础设施提供商。但压力也在变大——当上下游都在亲自下场，中间层的生意会不会被两头挤压？
🌐 光轮智能 · EgoSuite-Open100K 数据集 十万小时级开源
- 全球首个十万小时级全模态人类行为开源数据集，整体规模 10 万小时。
- 覆盖 7 大类环境、128 类场景、15000 多个采集场景和 15000 多项任务，头部与腕部双视角，提供手部与全身位姿、语义标注和深度信息。
十万小时级开源数据集，直接降低了整个行业的数据获取门槛。
⚡ ORIGINFLOW · 神经肌电手环 提前 50ms 感知意图
- 采集的是表面神经肌电信号，读到的是动作发生之前身体里已经出现的发力意图。
- 信号比最终动作提前约 50 毫秒，意味着机器有可能第一次提前感知人的动作意图，而不是等动作发生后再被动识别。
50 毫秒的提前量，在人机协作场景中可能带来本质变化。
恺望数据 · 从自动驾驶转向具身 2025 年下半年重心转移
05灵巧手公司 硬件是入口，数据是增值
他们的采集手套与自家灵巧手深度适配，自由度、触觉布局、运动学模型保持一致，采集到的数据可以直接用于训练搭载同款灵巧手的机器人——跨设备映射损耗小。
🧠 强脑科技 · 三层数采矩阵 金字塔结构
- 塔尖：真机数据，双臂轮式数采平台采集；中层：高质量人类中心数据，RevoHuman 高精度外骨骼触觉手套；塔基：RevoEgo 头环第一视角视频 + 仿真数据。
- 搭载 21 自由度全掌触觉灵巧手，覆盖全身 64 个自由度运动控制，同步记录头部视觉、手部视觉、机器人运动状态、全掌触觉反馈和语音场景描述。
三层结构兼顾了真机精度、人类灵活性和仿真规模，是灵巧手公司做数据的典型路径。
🔧 灵巧智能 · DexCap + DexTele 双系统 全栈数据管线
- DexCap：穿戴式遥操数据采集系统，轻量化外骨骼结构，高精度动作捕捉 + 触觉反馈；DexTele：遥操作数据采集系统，集成主流机械臂和人形臂。
- 硬件之外，还做了 DexStream 全栈数据管线平台，对动作轨迹、物体轨迹、多视角视频进行对齐，通过 3D 仿真、骨骼动画重建操作过程。
从硬件到管线全栈自研，数据加工能力可能比硬件本身更具壁垒。
灵心巧手 · Linker Open TeleDex 开放式系统，支持多种外接设备
06互联网大厂 资源最雄厚，布局最全面
京东以 600 平方米展区亮相，发布了完整的机器人战略。展台最核心的位置复刻了一个真实的家庭服务场景——家政阿姨戴着自研头戴设备，日常清洁、收纳、整理，工作本身就是数据采集。
🏪 京东 · JoyEgoCam + 1000 万小时计划 全链路数据工厂
- 家政阿姨戴着 JoyEgoCam 头戴式设备，第一视角实操画面、手部动作、身体姿态、操作节奏被完整记录。数据经过去畸变、文本描述、相机姿态估计、深度重建、手部重建、手物分割、自动标注等一系列处理，转化为机器人可学习的高质量数据。
- 正在建设全球最大的具身智能数据采集中心，计划两年内累计采集 超过 1000 万小时高质量真实场景数据。
- 基于 LeRobot 具身模型开发平台，把"数据+工具+算力+模型"整合为全栈服务，数据交易平台已与数十家数据企业建立合作。
1000 万小时的目标如果顺利推进，在规模上对创业公司形成巨大压力。全链路基础设施和数据交易平台可能重塑行业数据流通规则。
07为什么是现在？
用一句话总结 WRC 2026 的感受：具身数据赛道，从未变得如此拥挤。
五路大军看似都在做数采，实则各有各的逻辑、各有各的边界。上游供应商手握核心传感技术，降维入局成本低；模型公司最懂数据需求，飞轮效应强；灵巧手公司硬件捆绑紧密，数据适配性好；数据原住民拥有先发优势；大厂资源雄厚、场景丰富。
短期来看，五类玩家不会出现直接的同质化竞争——他们各自服务于不同的客户群体和数据需求，差异化格局在未来一两年内仍将持续。
但中长期来看，融合和洗牌不可避免。未来数据采集比的是"谁能以最低成本生产出最高质量、最全面的多模态数据，并高效转化为模型能力"。这需要传感技术、硬件设计、场景运营、数据治理、模型训练的全栈能力，单一类型的玩家很难独立完成。
编辑核心判断
具身数据采集从幕后走到台前，从一个服务环节变成了战略入口。五路大军的杀入标志着具身智能的竞争已从"本体和模型"的上半场，进入"数据和场景"的下半场。谁能在这场数据战争中胜出，谁就将握住具身智能从 Demo 走向量产的钥匙。
▶写在最后
WRC 2026 的数据采集之争，只是具身智能下半场的开幕战。数据基础设施的完善程度，将决定整个行业的前进速度。
综合公开信息整理 · 事件时间 2026-08