Chainfeeds 导读：
本文基于行业研究与实践案例，系统梳理机器人数据产业的现状、核心挑战、技术路径、市场格局以及未来发展趋势。中文版本由 Foresight News 编译发布。
文章来源：
https://foresightnews.pro/article/detail/93189
文章作者：
Codatta
观点：
Codatta：机器人数据行业正受到 AI 训练需求与具身智能浪潮的双重推动，市场进入快速扩张阶段。在 AI 侧，全球 AI 训练准备与数据管理市场在 2023 年已达到 55 亿美元，复合年增长率约为 19%，预计到 2027 年将增长至 110 亿美元。这一市场为高质量、多模态、可复用数据提供了长期、稳定的需求基础。与此同时，2023 年被广泛视为「具身智能元年」，全球在机器人与具身智能方向的投资规模约为 120 亿美元。与传统视觉或语言模型不同，具身智能对数据的要求更加苛刻，不仅需要感知数据，还需要涵盖动作、轨迹、交互反馈等复杂信息。这使得机器人专业数据成为不可或缺的关键资源。预计从 2025 年开始，机器人专业数据需求将进入实质性启动阶段，市场规模约 3 亿美元，并有望进入高速增长通道。随着服务机器人、工业机器人和专用机器人在更多真实场景中落地，数据需求将从实验室级快速演进为产业级，机器人数据行业有望成长为支撑整个具身智能产业的重要基础设施。机器人数据的核心挑战在于高昂且结构复杂的采集成本。无论是公共数据、运动捕捉数据，还是机器人真实操作数据，都需要在设备、人员和技术体系上进行长期、重资产投入。以轨迹数据为例，即便不计入研发与运营成本，单纯的数据采集投入已十分可观。公共数据的处理和存储每年约需 5 万美元，而根据数据规模不同，整体投入可达每年 200 万至 1000 万美元。运动捕捉方案中，68 名人员每天可采集约 19 万条轨迹，若年需求达到 5000 万条，则需要约 17 名专业人员与价值 340 万美元的 NOKOV 动捕设备。在更接近真实应用的机器人数据采集中，成本进一步上升。112 台机器人每日可采集约 14 万条轨迹，若年目标同样为 5000 万条，需要至少 15 台单价 20 万美元的机器人以及 30 名操作人员，硬件与人力投入约 600 万美元。若三年累计采集 5 亿条轨迹，仅数据采集投资就高达 1.82 亿美元，加上工程研发与日常运营，总投入约 2.3 亿美元。这一成本结构决定了机器人数据行业天然具备高进入门槛。当前机器人数据行业呈现出明显的分化格局。海外厂商以 SaaS 化和工具化为主，代表企业如 Roboflow、Labelbox 和数据合成公司 Reverie，重点提供 API 工具、云端数据管理与合成能力。国内厂商则更偏向定制化服务，围绕数据托管平台、定制数据采集工厂和标准机器人硬件展开，与研究机构和产业方深度协作，提供数据集、训练托管及定制模型解决方案。从长期来看，机器人数据行业的目标是成为专业机器人领域的「HuggingFace + ImageNet」，构建标准化、开放的数据生态，为全球机器人开发者提供通用数据集、工具链和社区支持。然而，这一目标仍面临多重挑战，包括多模态数据缺乏统一标准、设备与算力成本高企、真实场景复杂且高度动态等问题。未来的发展方向在于开放数据生态建设、AI 驱动的数据自动化，以及边缘计算与云数据湖的深度融合。通过提升数据采集与标注效率、降低单位数据成本，机器人数据行业有望释放具身智能的真正潜力，成为推动机器人产业规模化落地与智能化升级的关键力量。
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