图源：视觉中国

蓝鲸新闻 10 月 22 日讯（记者 翟智超）蓝鲸科技此前独家报道《千寻智能具身智能部负责人解浚源离职，曾为字节 AI 专家》。近日，蓝鲸科技记者从知情人士处独家获悉，解浚源已在具身智能赛道创业，成立 gi labs（通用智能实验室），方向为数据采集行业。

据前述知情人士透露，gi labs 目前在美国旧金山设立国外办公室，国内办公主要在苏州，团队由人工智能研究员、机器人学家和工程师组成。公司当前正在招聘机械工程师，并研发机器人夹爪、多目相机、动捕手套等产品。

" 从团队配置和用人需求看，gi labs 正在补齐硬件工程能力。其研发的机器人夹爪、多目相机、动捕手套，分别对应操作、视觉与动作数据采集。可见，gi labs 更像是在为具身智能模型训练搭建一套可规模化复制的数据入口，而非做单一硬件单品。" 某数采企业负责人告诉记者。

为何选择数据采集行业？知情人士向记者表示，机器人技术正步入数据驱动的时代，行业逐渐意识到，手工打造的解决方案正在让位于规模化学习。换言之，机器人能力越来越依赖通过大量高质量数据训练出的强大模型来驱动。

产品层面，gi labs 目前正在打磨新一代数据采集设备。知情人士称，该产品仍处于样机阶段，预计 11 月初陆续量产；定价单套 3555 元起，1000 套以上为 3150 元 / 套。与上一代相比，新品核心区别在于帧率提升至 60fps，视场角（FOV）也有所提升。" 对数据采集设备而言，帧率和视场角直接影响动作、场景信息的完整度和采集效率，是面向规模化数据生产的关键参数。" 前述数采企业负责人补充说。

值得注意的是，知情人士称，公司当前产品产能还比较紧张。深圳机器人行业研究员刘晓向记者分析，对一家刚成立的创业公司而言，这既可能来自早期数据采集客户的需求，也反映出硬件产品从样机走向量产仍需供应链与工程能力支撑。

解浚源的选择，折射出具身智能创业的一个新分化：当本体竞争日趋激烈，数据供给正成为制约模型能力提升的瓶颈。在规模化学习替代手工方案的背景下，数据采集设备的标准化、成本与产能，将直接影响下游模型训练的效率。

但数据采集设备赛道远非一片空白，反而正变得拥挤。在 WRC 2026 上，记者发现，数采设备展商比去年多出不止一倍。

玩家出身也高度分散：帕西尼感知以 6D 触觉传感与采集工厂见长；灵初智能以多自由度触觉手套切入；传感器与视觉硬件上游厂商也在顺势进场，他山科技做触觉感知指套，猿声科技 Magic Glove 走模块化路线。

激光雷达厂商同样在往数据入口靠：禾赛发布 Kosmo 三维世界数据引擎，由 Kosmo One 与云平台组成，把激光雷达、8K 影像、IMU 集成起来做空间数据采集与仿真重建；速腾聚创的 E2 平台也明确承担真实世界数据采集角色，并已与简智机器人达成合作。

国资训练场和机器人企业同样在加码。《具身智能训练场研究报告（2026 年）》显示，截至 2026 年 6 月，国内已建成启用超 70 家具身智能训练场，另有 46 家在建或规划。智元机器人孵化的觅蜂科技，其 MEgo 无本体数采设备已下线第 2 万套，并宣称累计生产超过 100 万小时无本体数据。

更关键的是，技术路线也在变得拥挤。中国信通院报告指出，行业正沿无本体采集与真机采集两条路径同时探索。跨路线布局正在从少数公司的策略变成一种默认动作，单纯押注一条路线的公司反而成了少数

回到 gi labs，其夹爪、多目相机、动捕手套的组合，恰好落在无本体采集这条最年轻也最拥挤的细分赛道上。该路线把成本压到真机遥操的约十分之一，但门槛也在快速抬升。觅蜂科技 CEO 姚卯青在接受媒体采访时表示，头部客户的要求已从 " 拿手机、运动相机采一采都能卖 "，收敛到 60FPS、1080P、双目、深度，以及对时间同步、空间标定精度和设备稳定性的系统性要求。