7 月 17 日，第九届世界人工智能大会（WAIC）在上海世博中心正式开幕，作为一年一度的 AI 行业盛会，今年大会依然聚集了国内外大模型公司、AI 应用和硬件厂商，雷科技（ID：leitech）旗下 AI 新媒体「雷科技 AGI（leikejiagi）」也派出报道团，赴上海进行现场报道。

（图片来源：雷科技现场摄制）

今年的 WAIC，具身智能是第一主角。小雷在展馆里走了一整天，人形机器人看了不下二十家，会倒咖啡的、会搬箱子的、会拧螺丝的，眼花缭乱，但说实话，看多了之后有种大家好像都差不多的感觉。

而这家名为觅蜂科技的展台就很反常：既没有人形机器人，也没有灵巧手，甚至没有一个能动的东西。展台上摆着的是一副头戴式采集设备、一个夹爪状的手持装置，小雷也是简单体验了一番，发现觅蜂展示的不是机器人能做什么，而是未来机器人要怎么学会做事。

觅蜂的展台不大，但分区清晰：左侧摆着 MEgo 系列两款核心硬件，中间是互动体验区，右侧大屏实时播放数据治理平台的处理画面。小雷先试了体验了这款名为 MEgo Gripper 的手持夹爪，体验项目也很简单，就是把面前的东西拿起来。然而就这么一个对准、旋转和拿起三个动作，夹爪上的 200 ° 鱼眼镜头、三维触觉传感器、九轴 IMU 同时在工作，实时记录视觉、深度、姿态、力觉和运动轨迹。旁边大屏上，操作正以毫米级精度实时重建。一根手指用了多少牛顿的力、在空中划过什么样的弧线，全部被数字化了。

然后是 MEgo View 头戴设备：头部 5 个摄像头覆盖 300 ° 环景，腕部还有一个摄像头聚焦手部特写，全通道 7 摄同步。走几步路、拿几个东西，环境全景和操作细节同时记录，两个视角的时间同步到亚毫秒级。

如果了解过具身智能的读者应该知道，机器人需要海量训练数据才能变聪明，但采集数据又必须用昂贵的机器人本体反复操作，这就陷入了一个死循环，如果机器不够聪明，就采不了好数据；数据不够好，机器就不可能聪明。也因此全球具身智能行业的高质量真机交互数据总量不足头部大语言模型的两万分之一。

例如 GPT-5 的训练语料是 100 万亿 Token，而整个具身智能行业能拿得出手的只有 50 万小时。

觅蜂对此的解法是把「人」变成数据采集的主体。MEgo Gripper 轨迹还原精度做到了 1 毫米，作为对比，行业此前通用方案单位是厘米级。配合亚毫秒级全局无线时间同步，视觉、触觉、姿态等多模态数据在同一时间维度精准对齐，再加上与智元精灵 G2 Air 原生同构设计，采集的数据可无缝部署到真机上，不会出现「采了用不了」的问题。WAIC 现场的蚂蚁灵波首席科学家沈宇军也表示无本体采集的上量速度比遥操机器人快得多，「短短半年就有不少公司数采量达 10 万小时量级」。

在展台大屏上还实时演示着 MEgo Engine 数据治理平台，支持原始数据一键上传，自动完成时间对齐、6D 轨迹重建、质量评估和智能标注，这相比传统人工标注效率提升了十倍以上，而且标注准确率达到 99.7%。

在世界人工智能大会主论坛上，智元合伙人、高级副总裁、具身业务部总裁、觅蜂科技董事长兼 CEO 姚卯青表示「世界模型的本质是能够理解物理世界运行规律的 AI 系统，其中最重要的功能是能够预测世界的下一步状态」。因此想要做好世界模型需要掌握三项关键能力：一是多模态融合理解能力，能理解环境的变化；二是掌握物理规律，包括动力学及时空理解；三是因果推理，具备长程推理而不崩坏的能力。

另外姚卯青认为，技术的本质是原生面向物理世界的全能多模态大模型。数据几乎全部必须来源于真实世界，也就是机器人必须用真实物理世界的数据来学习真实世界的规律。

这一句话也完美契合觅蜂科技当下的发展进程：2026 年千万小时，2027 年向亿小时级跨越，2030 年冲刺百亿小时，核心团队只保持一两百人做标准打样，规模化产能通过加盟代工厂模式铺开。定价上，现在国内真机数据交易价 500-1000 元 / 小时，觅蜂预计无本体数据能做到真机的 1/3。

这届 WAIC 上大家都在秀「机器人能做什么」，只有觅蜂在展示「机器人怎么学会做事」。 具身智能缺的不是算法、不是硬件，缺的是海量的、标准化的、高质量的训练数据。谁先把路线跑通，谁就是产业链上最不可替代的环节。

如果说具身智能是一场淘金热，那觅蜂做的，就是在卖这个时代最需要的那把铲子。

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