物理AI要真正迎来“GPT时刻”，实现对环境变化、物理规律的掌握和更高阶的因果推理，离不开大规模、高质量真实物理交互数据。作为参照，主流大语言模型的预训练数据已达100万亿token，等效于100亿小时的数据。而物理AI需要的数据有效信息密度更低、噪声更高，对数据的需求量更大。

面对行业普遍存在的 “数据荒漠” 瓶颈，8月19日至23日，一站式物理 AI 数据服务平台觅蜂科技携完整 MEgo 系列无本体采集产品、MEgo Engine 一站式数据治理平台及全链路数据底座解决方案亮相2026世界机器人大会，以无本体数采的全新范式，为具身智能产业提供底层数据基础设施支撑。

MEgo 系列产品已量产，加速“千万小时级物理交互数据”产能落地

当下行业发展核心瓶颈已从算法转向数据：传统采集方案依赖机器人本体，部署繁琐、成本居高不下，海量脏数据、数据孤岛、真机适配断层持续制约模型发展与人形机器人迭代落地。

本次展会完整展出最新具身数据采集产品 MEgo Gripper 与 MEgo View，实现宏观环境感知与微观手部操作数据的精准同步采集。这套无本体数据采集体系颠覆性重构数据生产模式，摆脱机器人本体束缚，依靠轻量化便携硬件实现全域、高保真、低成本规模化数据采集，打通从数据采集、自动治理到模型训练、真机部署的完整闭环。

目前，MEgo系列产品已实现量产交付，并已在工厂、物流、超市、家庭、酒店、餐饮、安防、养老、文旅等真实场景采集数据。MEgo系列产品实现宏观环境感知与微观手部操作数据的精准同步采集，无需依赖机器人本体，凭借轻量化便携硬件深入多样化场景，实现全域、高保真、低成本规模化的数据采集。

MEgo Gripper 是行业标杆无线 UMI 手持采集产品，全通道2M 60fps图像记录，整机仅 560g 轻量化机身，支持毫米级空间轨迹定位、亚毫秒级全局同步，RGB 视觉、深度信息、触觉信息、IMU、夹爪力矩等多模态数据精准对齐，快换电池设计支持不间断长时间户外采集，适配商超分拣、工业装配、家务操作等精细交互场景。

MEgo View 头戴全域感知数采产品创新采用 “头部 300° 全景 + 腕部细节双视角” 架构，7 路高清摄像头同步输出 2M 60fps全景画面，搭配亚毫秒级硬件同步触发、自研 VIO 视觉轨迹算法实现毫米级姿态还原，完整记录环境拓扑、人体运动、全局任务逻辑。头戴机身轻便易穿戴，搭配腕部采集模块，一人即可独立完成全场景分布式数据采集，补齐物理 AI 环境常识数据短板。

MEgo Engine 一站式数据治理引擎

自动化闭环破解数据处理难题

目前觅蜂科技从数据采集端、治理端、评测端三端发力，全栈自研重构具身智能数据供给体系，打造具身智能数据“平台型供给”基础设施。

硬件之外，在治理端，觅蜂科技自研 MEgo Engine 全链路数据治理平台，彻底解决传统人工标注、云端质检低效、多模态数据难以对齐的行业痛点，打造自动化数据生产流水线。

平台以数据治理引擎为核心，覆盖从原始数据到训练数据的全流程自动化处理：在数据预处理环节，实现多源数据时间对齐、智能筛选，解决多设备数据不同步、无效数据冗余的行业痛点；在空间感知模块，完成 6D 轨迹重建、人体关键点重建与三维环境重建，1:1 还原真实操作的空间逻辑与动作细节；在质量评估环节，通过多本体回放、智能评分模型，实现数据质量的自动化校验，确保每一条数据都符合工业级训练标准；在数据标注环节，将传统人工标注效率提升 10 倍以上，真正实现数据治理的自动化、标准化、规模化。

在评测端，面向闭环迭代构建评测体系，通过多维数据洞察，优化采集策略，持续提升部署 ROI。觅蜂科技通过部署回流数据飞轮，将任务执行、数据回流、案例挖掘、数据更新连接成自动化闭环——数据供给不再是一次性交付，而是伴随模型部署持续更新。在部分应用场景测试中，每轮数据闭环可推动任务成功率提升5%至10%。也正因如此，觅蜂科技被认为是"最懂模型和场景需求"的物理AI数据基础设施平台。

觅蜂科技已建立 20 多个国内城市创新中心，并布局超过 5 个海外节点，并与国内外头部互联网、具身智能、AI企业等达成战略合作，为蚂蚁灵波 LingBot-VLA 2.0 等具身基座模型提供高质量训练数据。