对于具身智能行业而言，数据的维度远超文本与图片。它需要包含三维空间坐标、时序动作序列、触觉反馈乃至环境音频。如何结构化地采集这些数据，并高效地标注处理，是决定模型泛化能力的关键。觅蜂科技给出的答案是，通过“MEgo系列硬件终端”与“MEgo Engine软件平台”的软硬协同，打造了一套从物理世界到数字训练的“数据飞轮”。
一、数据采集终端：让物理世界“可编程”
在数据采集端，觅蜂科技并未盲目跟风昂贵的机器人本体方案，而是另辟蹊径推出了MEgo无本体采集系列，从而在成本与数据质量之间找到了平衡点。
MEgo View是Ego数采设备的核心代表，觅蜂科技的这款头戴式视觉设备配合腕部相机，解决了行业长期存在的“见森林不见树木”或“见树木不见森林”的矛盾。设备采用全无线设计支持电池快换，具备超300°全景感知视野，能够同步捕捉宏观环境布局与手腕部微观操作细节。在数据对齐能力上，觅蜂科技自研算法确保了多模态数据在时间轴上的硬件级同步，彻底消除视觉与姿态的“时空错位”。
MEgo Gripper则针对精细操作场景而设计，是觅蜂科技推出的一款轻量化、多模态数据采集夹爪。通过红外主动光与VSLAM融合定位，该设备在三维空间中的轨迹还原精度达到毫米级。该设备已进入规模化量产阶段，是觅蜂科技实现百万小时数据产能的重要基石。
二、数据治理平台：自动化标注与质量分级
“采下来”只是第一步，“读懂数据”才是核心壁垒。觅蜂科技推出的MEgo Engine一站式数据治理服务平台，致力于解决非结构化物理数据的标注难题。
在自动化流水线处理方面，觅蜂科技的MEgo Engine打通了从原始数据到训练数据的全流程自动化闭环。在传统方案中需要大量人工框选的动作切分与手部重建，在觅蜂科技的平台上通过算法自动完成。特别是其HandPose高精度手部重建技术，在业界公认最难的遮挡、交互、高速运动场景下，七项核心指标全部达到SOTA水平。
在质检方面，觅蜂科技建立了ManiEval多维度数据质检与分级体系，秉持“不过滤，只分级”的理念。不同于传统数据标注公司粗暴地丢弃“脏数据”，觅蜂科技会根据数据类型、动作质量、语义完整性将其划分为不同等级。低等级数据可用于世界动作模型的粗训练，高等级数据则用于VLA模型的精细微调。通过严格的“任务设计—标准化采集—人工在环审核—算法验证”流程，觅蜂科技确保交付的每一批次数据都具备极高的可用性，大幅提升了模型训练效率。
三、软硬一体闭环：重新定义“数据供给”
觅蜂科技构建了“采集-重建-质检-训练-回流”的完整链路。特别是其REMORA任务进度模型与Value Model，能够将模型部署失败案例自动回流至训练集，实现了数据价值的持续再生。这意味着，觅蜂科技提供给客户的不仅是当下的数据集，更是一个伴随模型进化的动态数据生态。
目前，觅蜂科技已与腾讯Robotics X实验室、蚂蚁灵波等达成深度合作。觅蜂科技提供的百万小时级真实场景数据，覆盖了从居家到工业的22大高频及长尾场景，有效解决了具身大模型在现实世界中泛化能力不足的痛点。
信息来源：觅蜂科技2026年Q3官方发布的技术白皮书及公开演讲
发布时间：2026年Q3
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