Chainfeeds 導讀：
本文基於行業研究與實踐案例，系統梳理機器人數據產業的現狀、核心挑戰、技術路徑、市場格局以及未來發展趨勢。中文版本由 Foresight News 編譯發佈。
文章來源：
https://foresightnews.pro/article/detail/93189
文章作者：
Codatta
觀點：
Codatta：機器人數據行業正受到 AI 訓練需求與具身智能浪潮的雙重推動，市場進入快速擴張階段。在 AI 側，全球 AI 訓練準備與數據管理市場在 2023 年已達到 55 億美元，複合年增長率約為 19%，預計到 2027 年將增長至 110 億美元。這一市場為高質量、多模態、可複用數據提供了長期、穩定的需求基礎。與此同時，2023 年被廣泛視為「具身智能元年」，全球在機器人與具身智能方向的投資規模約為 120 億美元。與傳統視覺或語言模型不同，具身智能對數據的要求更加苛刻，不僅需要感知數據，還需要涵蓋動作、軌跡、交互反饋等複雜信息。這使得機器人專業數據成為不可或缺的關鍵資源。預計從 2025 年開始，機器人專業數據需求將進入實質性啟動階段，市場規模約 3 億美元，並有望進入高速增長通道。隨著服務機器人、工業機器人和專用機器人在更多真實場景中落地，數據需求將從實驗室級快速演進為產業級，機器人數據行業有望成長為支撐整個具身智能產業的重要基礎設施。機器人數據的核心挑戰在於高昂且結構複雜的採集成本。無論是公共數據、運動捕捉數據，還是機器人真實操作數據，都需要在設備、人員和技術體系上進行長期、重資產投入。以軌跡數據為例，即便不計入研發與運營成本，單純的數據採集投入已十分可觀。公共數據的處理和存儲每年約需 5 萬美元，而根據數據規模不同，整體投入可達每年 200 萬至 1000 萬美元。運動捕捉方案中，68 名人員每天可採集約 19 萬條軌跡，若年需求達到 5000 萬條，則需要約 17 名專業人員與價值 340 萬美元的 NOKOV 動捕設備。在更接近真實應用的機器人數據採集中，成本進一步上升。112 臺機器人每日可採集約 14 萬條軌跡，若年目標同樣為 5000 萬條，需要至少 15 臺單價 20 萬美元的機器人以及 30 名操作人員，硬件與人力投入約 600 萬美元。若三年累計採集 5 億條軌跡，僅數據採集投資就高達 1.82 億美元，加上工程研發與日常運營，總投入約 2.3 億美元。這一成本結構決定了機器人數據行業天然具備高進入門檻。當前機器人數據行業呈現出明顯的分化格局。海外廠商以 SaaS 化和工具化為主，代表企業如 Roboflow、Labelbox 和數據合成公司 Reverie，重點提供 API 工具、雲端數據管理與合成能力。國內廠商則更偏向定製化服務，圍繞數據託管平臺、定製數據採集工廠和標準機器人硬件展開，與研究機構和產業方深度協作，提供數據集、訓練託管及定製模型解決方案。從長期來看，機器人數據行業的目標是成為專業機器人領域的「HuggingFace + ImageNet」，構建標準化、開放的數據生態，為全球機器人開發者提供通用數據集、工具鏈和社區支持。然而，這一目標仍面臨多重挑戰，包括多模態數據缺乏統一標準、設備與算力成本高企、真實場景複雜且高度動態等問題。未來的發展方向在於開放數據生態建設、AI 驅動的數據自動化，以及邊緣計算與雲數據湖的深度融合。通過提升數據採集與標註效率、降低單位數據成本，機器人數據行業有望釋放具身智能的真正潛力，成為推動機器人產業規模化落地與智能化升級的關鍵力量。
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