具身智能产业发展到何种阶段，比起本体厂商的技术演示，深耕底层供给的数据服务商往往更能看清行业真实面貌。曾经身处幕后的数据外包企业，在 2026 年的产业浪潮中被推到台前，成为制约世界模型与机器人能力上限的关键力量。

  恺望数据原本聚焦自动驾驶数据业务，2025 年订单规模接近一亿元，随着智驾赛道竞争趋于饱和，存量数据复用成为主流，行业利润空间不断被压缩。从 2025 年初开始，大量具身智能本体企业、投资机构陆续向公司抛出需求，希望搭建适配机器人训练的数据体系。产业链拆解发现，具身智能八成技术基础与智能驾驶相通，不少智驾从业者跨界入局机器人赛道，数据服务商的产业地位随之抬升。

  恺望数据 CEO 于旭拥有 Uber、Momenta、字节跳动的数据体系搭建经验，将网约车规模化调度的方法论迁移至具身数据生产，选择 Human‑centric 以人为中心的技术路线，不依赖昂贵的机器人本体，普通人佩戴 PICO 头显、UMI 力控夹爪，就可以采集第一视角实景行为数据。公司将服务员、学生、产业工人转化为数据采集人员，把标注员升级为可以梳理任务逻辑链的 AI 训练师，打通数据定义、采集、加工、交易全链路，搭建数据供需匹配平台，实现一份原始数据多次复用销售，分摊客户采购成本。

  当前行业并存多条数据采集路径，真机遥操成本高昂，仿真合成数据与互联网公开视频存在现实偏差，可规模化的高质量真实世界第一视角数据成为全行业刚需。裸手双目采集数据市场需求最为旺盛，搭配力控夹爪的触觉数据订单持续增长，受旺盛需求带动，PICO 等采集硬件租赁价格出现上涨。恺望数据重点布局商超、餐饮、家庭场景，同时对接工业制造领域的定制化需求，具身业务订单占比已经超过自动驾驶业务，单月订单规模接近两千万元，月产出有效数据量接近 10 万小时，目标年底订单总量突破 100 万小时。

  不同于过去自动驾驶时代客户提供明确任务指标，当下很多具身企业自身无法清晰描述数据需求，却十分清楚缺少物理世界数据，世界模型就无法落地。数据服务商需要先行参与场景规划，划分任务配比，再落地采集、标注，同时协商版权共享，完成后续流通交易。一份原始采集数据可以同时供给多家匹配的企业，本体厂商也逐步放下对数据外泄的顾虑，接受短期锁定之后共享流通，用数据复用摊薄自身研发投入，同时推动自家的数据标准成为行业参考。

  具身数据的标注工作无法完全交由大模型预标注完成，大量工作需要拆解完整任务逻辑链条，梳理从目标发起、动作执行到任务闭环的完整流程，工业场景还需要行业专业人员参与梳理。整个数据生产链条极度依赖人力与设备供给，恺望依靠过往智驾业务积累一万多名众包采集标注人员，同时多方合作租赁硬件设备，以此构建自身的行业壁垒。单纯复刻采集工具难度不高，但大规模产能、全链路运营能力、数据交易生态难以快速复制。

  2025 年早期，具身行业还以遥操模仿学习为主，于旭对入局持谨慎态度，担心赛道只有概念难以落地。直到 2025 年末，行业共识转向无本体数据驱动世界模型，多名行业资深从业者的交流，让她看到真实的产业机会。智驾赛道已经进入存量博弈，企业比拼降价压缩利润，而具身智能还处在 0 到 1 的开拓阶段，产业链各方愿意协同做大蛋糕，不再是单纯甲乙方的对立关系。

  近期恺望数据完成过亿元战略融资，北京亦庄产业升级基金、华方资本、天际资本联合领投，自变量机器人、松延动力、觅蜂科技等一众头部具身本体企业参与跟投。公司定位升级为全链路 AI 数据基建科技企业，对标海外 Scale AI，不只服务人形机器人赛道，面向整个物理 AI、世界模型领域输出数据基建能力，覆盖工业、半导体等更多需要物理交互数据的未来场景。