觅蜂科技完成数亿元融资，押注具身智能的“数据底座”

来自AIbase的最新消息显示，智元机器人旗下专注于具身智能数据服务的平台——觅蜂科技（Maniformer），近日宣布完成数亿元人民币的种子轮与天使轮融资。本轮融资由红杉中国领投，鼎晖VGC、BV百度风投、云锋基金、慕华科创等一线投资机构跟投，均普智能、灵初智能等制造业与机器人产业龙头也同步入局。这不仅是一次资本的加持，更意味着行业对“具身智能能否真正落地”的关键前提——数据基础设施——达成了罕见共识。

过去一年，具身智能从实验室走向工厂、仓库、家庭的呼声越来越高，但真正卡住脖子的，不是算法多先进，而是数据太少、太假、太散。机器人在真实世界中的一次抓取、一次避障、一次语音交互，背后需要成千上万条高质量、多模态、带精细标注的数据支撑。而市面上绝大多数数据，要么是仿真环境里“拍出来”的假动作，要么是人工标注成本高、效率低、标准不一的“拼凑品”。觅蜂科技的出现，正是为了解决这个“没人愿意干、但谁都离不开”的脏活累活。

不靠口号，靠真实机器人“干活”

觅蜂科技不做“纸上数据”。他们的核心能力，是用真实机器人在真实场景中采集数据——工厂流水线上的机械臂、仓储物流中的AGV、甚至家庭环境里的服务机器人，都在他们的采集网络中。这些设备不是摆设，而是每天24小时运转的“数据采集员”。同时，他们还构建了高精度物理仿真系统，把真实世界中的复杂变量（比如光照变化、物体摩擦系数、人手干扰）精准复现，生成大量“可复用”的仿真数据，和真实数据交叉验证，提升模型的泛化能力。

这不是简单的“拍视频+打标签”。他们自研了一套自动化数据处理流水线：从原始传感器数据（视觉、力觉、IMU、激光雷达）自动切片、事件识别、动作标注，到质量评分、偏差检测，全流程自动化率超过80%。这意味着，过去一个团队花三个月才能标注完的10万条数据，现在一个月就能完成，且误差率低于3%。这套系统，已经服务了国内超过20家头部机器人公司。

全球布局，不只是中国玩家

融资后，觅蜂科技的下一步动作很明确：建厂、建网、建标准。

他们正在长三角和珠三角布局两个大型数据生产中心，每个中心配备数十台定制化机器人集群，可同时运行不同任务的数据采集。同时，团队正与欧洲、日本的工业机器人厂商接洽，计划在德国、新加坡设立海外数据节点，采集不同文化背景下的交互数据——比如欧洲工人对机器人指令的语调、日本家庭对服务机器人空间距离的容忍度，这些细微差异，正是让AI真正“懂人”的关键。

更值得关注的是，觅蜂正在推动“具身智能数据联盟”——联合多家机器人公司、高校实验室、开源社区，共同制定一套开放的数据标准。不是闭门造车，而是让数据能“互通”。就像安卓生态靠统一接口崛起一样，未来谁掌握了数据标准的主导权，谁就掌握了具身智能的命脉。

为什么现在是时机？

2024年，OpenAI的RT-2、谷歌的RT-2-X、特斯拉的Optimus都已开始在真实场景中测试。但一个残酷的事实是：它们的训练数据中，真正来自真实世界的占比不足30%。换句话说，它们的“聪明”，还带着浓重的“温室气味”。

而觅蜂科技的客户中，已有企业用他们的数据训练的模型，在无人仓中实现了98.7%的拣货准确率，比传统方案高出近20个百分点。这不是实验室的PPT，是每天都在跑的KPI。

资本愿意投，不是因为“具身智能”这个词火，而是因为有人真把“数据”这件事做成了可复制、可量化的生意。觅蜂科技不是在做AI，是在给AI喂饭——而且是顿顿管饱、营养均衡的饭。

未来三年，具身智能的战场，不在模型参数，而在数据工厂。觅蜂科技，正在悄悄成为这场变革中最关键的“后勤部队”。