人形与具身智能最贵的往往不是又一个模型checkpoint，而是够真、够杂、够可复用的交互数据。9月23日下午，觅蜂科技在上海发布「觅蜂派」具身数据众包平台，把「谁来采、怎么采、采给谁」摊成一套可交易的基础设施。
觅蜂科技聚焦具身智能数据采集与供给。董事长兼CEO姚卯青为智元机器人联合创始人，此次以觅蜂身份推动面向多厂商的数据组织方式。公司把海外对照写得很清楚：Figure的Index更多服务自家训练闭环；觅蜂派则面向多家厂商，按需求组织数据采集与交付，更接近「数据供给侧平台」而非单一实验室配套工具。
产品形态可概括为三块：MEgo数采设备、配套App，以及MEgo Engine。核心卖点是无本体采集——采集员不必背着整台机器人本体出门，而是用专用设备在真实环境中完成动作与场景数据沉淀。公司披露能力覆盖约120多种原子动作，场景跨22大类、5000+任务、5万+真实环境；累计无本体数据超100万小时；第2万套MEgo设备于8月31日下线。这些数字属于公司公开口径，反映其声称的供给厚度与硬件放量进度。
定价与内测： 设备租金公开为39元/天，推广期19元/天。内测约1个月，注册约2万人，提交约1.3万份任务。低日租降低了「试一把」的门槛，也把众包从极客实验推向更接近兼职劳动市场的形态。公司同步推广「机器人训练师」概念：把采集、标注、任务验收与质量反馈写成可培训、可结算的工种叙事，而不只是一次性外包项目。
客户侧，公司称已服务腾讯Robotics X、蚂蚁灵波等；结算后可用率称超95%。对买方，可用率与结算口径比「采集了多少小时」更关键——数据能不能进训练管线、坏样本比例多高，决定复购。对卖方与训练师，平台要回答任务是否稳定、验收是否透明、设备租赁与收益是否可持续。
具身数据赛道长期卡在三件事：场景多样性、真实环境噪声、以及多厂商之间难以共享的采集标准。觅蜂派用无本体设备降低部署成本，用众包扩大覆盖，用Engine试图把任务拆解与质检产品化。与只服务自研机器人的封闭数据体系相比，开放供给更利于中小团队与跨本体迁移研究，但也更依赖标准、隐私合规与数据权属约定。下一步观察点包括：大客户是否形成可核验的规模订单、训练师供给是否稳定、以及「按需组织」能否在不同本体与不同任务协议之间真正降低对接成本。