具身智能公司开始用外卖平台的思路解决数据问题。AgiBot旗下Mifeng Technology上线了一个具身AI数据众包平台，运作方式参照外卖配送和自动驾驶的运营模式，目标直指训练数据瓶颈。

众包能补上数据缺口吗

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具身智能模型需要大量真实场景的物理交互数据，这类数据不像文本那样能从网上直接抓取。众包平台把采集任务分发给外部参与者，理论上能快速扩大数据来源，这也是外卖和自动驾驶行业验证过的路径。

但这条路在具身智能领域未必好走。平台面临的问题包括单位经济模型为负、数据效率偏低，以及存储成本持续攀升。

三个绕不开的坎

  • 单位经济模型为负：每单采集的成本高于其产生的价值
  • 数据效率低：众包采集的数据质量参差不齐，可用比例不高
  • 存储成本高：物理交互数据体量大，长期保存开销惊人

参照外卖和自动驾驶的经验，众包模式跑通的前提是单量足够大、单均成本足够低。具身智能的数据采集目前还远未达到这个规模，平台能否在成本结构上找到平衡点，是它能不能继续运转的关键。