最前线｜大疆发布 Pocket 4 并预告双摄版本，起售价下调500元
原文摘要 文｜张子怡 编辑｜袁斯来 4月16日，大疆正式发布全新一英寸口袋云台相机Osmo Pocket 4。 作为大疆影像产品线中的现象级单品，本代产品在维持便携形态的基础上，通过提升影像规格并降低售价，以应对日益激烈的短视频硬件市场竞争。 影像性能是此次升级的核心。Pocket 4搭载了全新一英寸CMOS，动态范围提升至14级，并支持10-bit D-Log专业色彩模式。 最显著的性能跨越体现在高帧率拍摄上，设备支持4K/240fps慢动作录制，这一指标已媲美万元级专业影像设备。针对人像拍摄这一核心场景，Pocket 4优化了肤色调校算法，并新增内置美肤滤镜以及支持三级色温调节的外置补光灯配件。 此外，针对前代产品存储依赖存储卡的痛点，大疆此次内置了107GB存储空间，并支持800MB/s的导出速度。 在智能功能上，升级后的智能跟随7.0算法配合2倍无损变焦，解决了远距离追焦的精准度问题。智能对焦系统也引入了“登记主角优先”模式，确保在复杂环境下已登记的拍摄主体始终处于焦点中心。 大疆同步预告了2026年的新品计划——搭载双摄影像系统的Osmo Pocket 4P。有分析认为，4P版本的推出意在通过物理焦段的覆盖，彻底解决口袋云台相机在长焦端的劣势，以此防守影石（Insta360）Luna等潜在竞品的冲击。 价格策略是本次产品发布的另一大重点。Pocket 4标准套装售价为2999元，全能套装售价3799元，分别较上一代Pocket 3的首发价格降低了500元和700元。这种“增配降价”的打法在云台相机市场极其罕见。 此次定价调整背后也是行业格局的剧变。IDC数据显示，2025年度全球云台相机出货量同比增长超100%，这一高增速市场已吸引了包括影石、GoPro在内的实力厂商跟进，甚至手机厂商如OPPO也已立项对标产品。 大疆选择在此时主动挑起价格战，旨在利用其成熟的供应链规模效应压低行业利润率，拉高新入局者的门槛。随着Pocket 4的发布，手持影像设备行业正从单纯的“卷参数”转向“卷价格与专业化转型”并行的下半场。\n文章来源 标题: 最前线｜大疆发布 Pocket 4 并预告双摄版本，起售价下调500元 来源: ai 链接: https://36kr.com/p/3769604011885316?f=rss 时间: 2026-04-17 09:00:53 +0800 核心内容 文｜张子怡 编辑｜袁斯来 4月16日，大疆正式发布全新一英寸口袋云台相机Osmo Pocket 4。 作为大疆影像产品线中的现象级单品，本代产品在维持便携形态的基础上，通过提升影像规格并降低售价，以应对日益激烈的短视频硬件市场竞争。 影像性能是此次升级的核心。Pocket 4搭载了全新一英寸CMOS，动态范围提升至14级，并支持10-bit D-Log专业色彩模式。 最显著的性能跨越体现在高帧率拍摄上，设备支持4K/240fps慢动作录制，这一指标已媲美万元级专业影像设备。针对人像拍摄这一核心场景，Pocket 4优化了肤色调校算法，并新增内置美肤滤镜以及支持三级色温调节的外置补光灯配件。 此外，针对前代产品存储依赖存储卡的痛点，大疆此次内置了107GB存储空间，并支持800MB/s的导出速度。 在智能功能上，升级后的智能跟随7.0算法配合2倍无损变焦，解决了远距离追焦的精准度问题。智能对焦系统也引入了“登记主角优先”模式，确保在复杂环境下已登记的拍摄主体始终处于焦点中心。 大疆同步预告了2026年的新品计划——搭载双摄影像系统的Osmo Pocket 4P。有分析认为，4P版本的推出意在通过物理焦段的覆盖，彻底解决口袋云台相机在长焦端的劣势，以此防守影石（Insta360）Luna等潜在竞品的冲击。 价格策略是本次产品发布的另一大重点。Pocket 4标准套装售价为2999元，全能套装售价3799元，分别较上一代Pocket 3的首发价格降低了500元和700元。这种“增配降价”的打法在云台相机市场极其罕见。 此次定价调整背后也是行业格局的剧变。IDC数据显示，2025年度全球云台相机出货量同比增长超100%，这一高增速市场已吸引了包括影石、GoPro在内的实力厂商跟进，甚至手机厂商如OPPO也已立项对标产品。 大疆选择在此时主动挑起价格战，旨在利用其成熟的供应链规模效应压低行业利润率，拉高新入局者的门槛。随着Pocket 4的发布，手持影像设备行业正从单纯的“卷参数”转向“卷价格与专业化转型”并行的下半场。\n内容来源：ai 原文链接：https://36kr.com/p/3769604011885316?f=rss\n市场背景 BTC 价格：$0.00 24h 涨跌：+0.00% AI Agent 加工：AI Agent（技术分析） 生成时间：2026-04-17T06:00:49.072577\n
36氪首发 | “华为天才少年”创业连融超4亿元，做新一代推理芯片重构显存成本
原文摘要 作者\u00a0|\u00a0乔钰杰 编辑\u00a0|\u00a0袁斯来 硬氪获悉，国内全自研GPGPU创新企业「北京行云集成电路有限公司」（以下简称“行云”）宣布连续完成Pre-A及Pre-A+多轮融资，融资金额超4亿元人民币。五源资本、赛富投资基金、春华资本联合领投，以及北京、江苏等地方国资、佰维存储（688525）、金沙江联合带动知名GPU企业创始人家办、创维资本等产业资本跟投。云岫资本连续多轮服务并担任下一轮独家融资财务顾问。 北京行云集成电路有限公司成立于2023年8月，专注针对大模型的新一代推理芯片，致力于使用非3D DRAM架构打造超大显存规格、CUDA兼容的全自研GPGPU产品，推动AI大模型推理的普惠化。 行云创始人季宇博士，清华大学计算机系博士，“华为天才少年”计划的一员，曾在华为海思深度参与昇腾AI芯片的编译器与架构研发。CTO余洪敏博士，中科院半导体所博士，曾主导百度昆仑芯、海思昇腾等多款芯片的研发与量产，拥有十余款芯片成功流片经验。 当前，在大模型架构持续演进的背景下，算力系统的瓶颈正在发生结构性变化。 季宇在接受硬氪采访时表示，当前算法侧的演进正在重塑硬件设计逻辑。以MoE（Mixture of Experts）为代表的稀疏模型，在计算效率上更具优势，但需要预先加载更多专家参数，使得整体对内存容量的需求显著高于传统Transformer稠密模型。 大模型（千亿/万亿参数）的显存需求已从GB级跃升至TB级，这一过程中，系统成本结构也随之重构——按GB计价的显存成本，正逐步超过算力芯片本身，成为主导项。因此，“降本的关键已经不在算力，而在显存”季宇称。 基于这一判断，行云选择了一条与主流路径不同的技术路线：放弃成本高昂的HBM（高带宽内存），转而采用LPDDR乃至NAND（SSD颗粒）等更低成本的存储介质作为显存介质。通过介质替换，使显存成本降低1到2个数量级。 但低成本介质也意味着单颗粒带宽较低。为弥补这一短板，行云在架构上采用多颗粒、多通道并行的设计，通过规模化堆叠将整体带宽提升至TB级别，以满足大模型推理对数据吞吐的需求。 季宇表示，随着稀疏化和MoE架构的发展，模型对带宽的绝对需求正在下降，系统设计不再需要一味追求极致带宽，而是可以通过软硬件协同，实现成本与效率之间的平衡。 这种思路也体现在行云的整体技术策略中。季宇强调，公司真正的稀缺性并不在单一芯片指标，而在于系统级的设计能力。通过诸如Prefill/Decode分离（PD分离）、KV Cache稀疏化等工程手段，行云能够更灵活地适配AI应用形态的快速变化，从早期的Chatbot到当前逐步兴起的Agent场景，降低因芯片研发周期较长所带来的技术滞后风险。 产品验证层面，行云此前推出的“褐蚁一体机”，已尝试用CPU与通用内存构建低成本推理方案，验证稀疏模型在非高端硬件上的可行性。目前，该方案已在DeepSeek的本地化部署场景中落地。\n（图源/企业） 接下来，公司将把重心转向自研芯片的推进。季宇表示，公司今年的核心目标是完成芯片流片，并尽快推向市场，以芯片产品作为商业化的主要抓手。 当下，Open Claw的现象级传播也揭示了市场对消费级硬件承载高质量AI的巨大需求。季宇表示，行云希望通过其芯片产品，将低成本、高质量的万亿级模型算力真正落地到如龙虾机等端侧设备，突破当前端侧仅能运行100B小模型的局限，为消费电子市场打开新的想象空间。 CTO余洪敏表示，行云的设计优先级已从追求单芯片极致性能，转变为从板级系统角度追求可扩展性与供应链稳定性。通过分布式设计和采用成熟工艺与低成本存储，在系统层面实现成本最优与性能体验一致，这是公司实现算力普惠的重要基础。 投资方观点 峰瑞资本副总裁李罡表示：作为天使轮投资人，行云团队从23年创业开始，对AI芯片（特别是大模型环境下的AI芯片）有着极为前瞻的视角和思路。在近三年的模型和应用的快速变化中，我们看到行云针对下一代通用大模型的芯片方案和前瞻的设计思想，不断得到验证，始终领先时代半步。 五源资本表示：行云是AI芯片领域少有的‘第一性原理’思考者，季宇博士24年就前瞻性地洞察到MoE稀疏架构下硬件瓶颈从算力向显存迁移的结构性转变——放弃HBM、以LPDDR乃至NAND重构显存成本，不是渐进优化，而是通过系统级的软硬件协同设计能力推动行业范式创新。2026年以来随着AI模型coding和agent能力持续增强，AI推理需求爆发，OpenClaw等Agent的现象级破圈，正在将推理算力需求从云端拉向多端，从程序员推向大众，高效低成本的推理能力成为行业刚需。伴随未来推理需求的指数级增长，行云的技术路径将成为推动算力普惠的重要基础设施。 赛富投资基金负责科技赛道的管理合伙人蒋驰华表示：在AI大模型向万亿参数演进的过程中，降本的关键已经不在算力，而在显存和系统的架构，特别是在国产算力受限的前提下。季宇和行云团队展现出了罕见的系统级工程视野，他们跳出了盲目堆砌HBM的行业定式，通过LPDDR/NAND等介质替换与并行架构设计，将显存和系统成本打下来一到两个数量级，进而实现单Token成本极值，符合行业演进的方向。我们始终聚焦AI与具身智能领域的底层颠覆者。行云兼具前瞻的架构创新与扎实的落地能力，赛富很荣幸能在这一轮重仓支持。我们期待行云的新一代推理芯片彻底重构算力成本模型，真正实现大模型推理在云端与端侧的全面普惠。 春华资本表示：在国产算力生态加速构建的大背景下。行云敏锐地将设计重心锚定在显存成本重构上，以LPDDR与NAND替代HBM、通过多通道并行架构弥补单颗粒带宽不足，本质上是在重新定义推理芯片的成本架构。季宇博士对AI芯片架构的演进方向有着超越行业惯性的深度思考，他对‘降本关键在显存而非算力’的判断，始终领先行业共识半步，且每一步都在被市场持续验证；余洪敏博士作为从海思昇腾到百度昆仑芯一路走来的芯片老兵，对芯片从设计到量产的每一个环节都有实战积累。这种‘敢想’与‘能做’的结合，让行云具备了从架构创新到产品交付的完整闭环能力。我们期待行云的首颗自研芯片顺利流片，开启AI推理算力的新一轮成本革命。 佰维存储科技股份有限公司副总经理王灿：在大模型从通用AI向Agent形态演进的发展阶段，季宇博士展现了极具前瞻性的系统级洞察。他精准地识别出：大模型推理的结构性瓶颈已不再仅仅是算力本身，而是制约规模化落地的更低成本的存储。行云的核心逻辑非常清晰——通过介质替换与架构创新，以低成本的LPDDR乃至NAND介质挑战昂贵的HBM霸权，这不仅是物理介质的更迭，更是对大模型推理成本结构的底层重构。围绕这一核心路径，行云构建了极致的软硬件协同设计，通过PD分离、分布式扩展等手段，在系统层面实现了性能与成本的平衡。芯片行业，工程经验决定了从‘实验室架构’到‘商业化量产’的跨度。行云团队在昇腾、昆仑芯等顶尖项目上积淀的深厚流片与量产经验，是其确定性的来源。在AI Agent爆发的当下，我坚信行云能够真正击穿算力成本，让高质量的万亿级模型实现真正的算力普惠。\n文章来源 标题: 36氪首发 | “华为天才少年”创业连融超4亿元，做新一代推理芯片重构显存成本 来源: ai 链接: https://36kr.com/p/3770363954954755?f=rss 时间: 2026-04-17 11:33:56 +0800 核心内容 作者\u00a0|\u00a0乔钰杰 编辑\u00a0|\u00a0袁斯来 硬氪获悉，国内全自研GPGPU创新企业「北京行云集成电路有限公司」（以下简称“行云”）宣布连续完成Pre-A及Pre-A+多轮融资，融资金额超4亿元人民币。五源资本、赛富投资基金、春华资本联合领投，以及北京、江苏等地方国资、佰维存储（688525）、金沙江联合带动知名GPU企业创始人家办、创维资本等产业资本跟投。云岫资本连续多轮服务并担任下一轮独家融资财务顾问。 北京行云集成电路有限公司成立于2023年8月，专注针对大模型的新一代推理芯片，致力于使用非3D DRAM架构打造超大显存规格、CUDA兼容的全自研GPGPU产品，推动AI大模型推理的普惠化。 行云创始人季宇博士，清华大学计算机系博士，“华为天才少年”计划的一员，曾在华为海思深度参与昇腾AI芯片的编译器与架构研发。CTO余洪敏博士，中科院半导体所博士，曾主导百度昆仑芯、海思昇腾等多款芯片的研发与量产，拥有十余款芯片成功流片经验。 当前，在大模型架构持续演进的背景下，算力系统的瓶颈正在发生结构性变化。 季宇在接受硬氪采访时表示，当前算法侧的演进正在重塑硬件设计逻辑。以MoE（Mixture of Experts）为代表的稀疏模型，在计算效率上更具优势，但需要预先加载更多专家参数，使得整体对内存容量的需求显著高于传统Transformer稠密模型。 大模型（千亿/万亿参数）的显存需求已从GB级跃升至TB级，这一过程中，系统成本结构也随之重构——按GB计价的显存成本，正逐步超过算力芯片本身，成为主导项。因此，“降本的关键已经不在算力，而在显存”季宇称。 基于这一判断，行云选择了一条与主流路径不同的技术路线：放弃成本高昂的HBM（高带宽内存），转而采用LPDDR乃至NAND（SSD颗粒）等更低成本的存储介质作为显存介质。通过介质替换，使显存成本降低1到2个数量级。 但低成本介质也意味着单颗粒带宽较低。为弥补这一短板，行云在架构上采用多颗粒、多通道并行的设计，通过规模化堆叠将整体带宽提升至TB级别，以满足大模型推理对数据吞吐的需求。 季宇表示，随着稀疏化和MoE架构的发展，模型对带宽的绝对需求正在下降，系统设计不再需要一味追求极致带宽，而是可以通过软硬件协同，实现成本与效率之间的平衡。 这种思路也体现在行云的整体技术策略中。季宇强调，公司真正的稀缺性并不在单一芯片指标，而在于系统级的设计能力。通过诸如Prefill/Decode分离（PD分离）、KV Cache稀疏化等工程手段，行云能够更灵活地适配AI应用形态的快速变化，从早期的Chatbot到当前逐步兴起的Agent场景，降低因芯片研发周期较长所带来的技术滞后风险。 产品验证层面，行云此前推出的“褐蚁一体机”，已尝试用CPU与通用内存构建低成本推理方案，验证稀疏模型在非高端硬件上的可行性。目前，该方案已在DeepSeek的本地化部署场景中落地。\n
GPT-5.4 Thinking 降智测试完整指南 - Juice 值检测与 IP 影响分析
GPT-5.4 thinking 进阶思考版本降智测试完整指南，包含 Juice 值检测方法、家宽 IP 影响分析、模型降级判断标准
MOSS-TTSD 语音合成模型部署教程：16G 内存服务器优化方案
MOSS-TTSD 是效果顶尖的开源语音合成模型，但完整权重达 16.7GB。本文详解如何在 6 核 16G 无 GPU 云服务器上，通过虚拟内存 +4-bit 量化技术成功部署运行。
CVE-2026-33032：Nginx UI MCP 未授权访问漏洞详解 (CVSS 9.8)
CVE-2026-33032 是 Nginx UI 的严重未授权访问漏洞，CVSS 评分 9.8。攻击者可通过/mcp_message 端点无需认证调用所有 MCP 工具，实现 Nginx 服务完全接管。本文详解漏洞原理、复现步骤和临时缓解方案。
智元旗下觅蜂发布一站式物理 AI 数据服务平台｜最前线
原文摘要 2026年，大语言模型和视频生成大模型都在疯狂烧token，而具身机器人行业却正在经历“无token可烧”的局面。大模型能像人一样读书，而具身智能要去真实的世界里摸爬滚打才能获取数据——数据的匮乏成为了卡住全行业的瓶颈。 4月16日，智元机器人旗下觅蜂科技发布一站式物理 AI 数据服务平台，希望能让数据像水电一样即取即用。 “GPT5用了100万亿tokens的训练语料。1token约等于0.75个英语单词，如果一个正常人一分钟能说150个词，这个语料级就等于一个人要说100亿个小时才能说完。”觅蜂科技董事长兼 CEO 姚卯青说，“但具身智能不一样。今天，全世界的高质量数据汇聚在一起，可能也只有50万小时的规模。” 数据资源匮乏且扩容缓慢，是因为具身智能所需要的训练数据，比大预言模型需要的训练语料要难获得的多。在三维的开放世界，行业各家公司已经尝试了通过真机遥操或仿真数据等等各种方式去积累数据，但仍然难以摆脱高成本和增速慢的问题。 现在，最前沿的采集方式是“无本体采集”。 无本体采集（Object-free/Body-less Data Collection）是指在具身智能训练中，直接利用人类操作（手戴传感器夹爪）或轻量化设备记录动作，而非依赖昂贵的实体机器人本体进行遥控操作。它通过人手抓取、移动等方式记录高质量、多模态的动作数据，具有成本低、采集效率高、场景泛化性强等优势。 发布会上，觅蜂推出了 MEgo 系列无本体数据采集硬件及 MEgo Engine 数据治理引擎。MEgo 系列包含采集夹爪、头戴式采集设备等，设备具备超 300° 全景感知与亚毫秒级数据同步能力，支持在工厂、商超、家庭等全场景随时随地轻量化采集。 这款名为 MEgo Gripper 的夹爪全通道支持1080P 60fps，轨迹重建的精度可以达到一毫米，确保拿起一张纸的力度都可以被还原，“让客户拿到数据就能直接落地”，以及亚毫秒级无线时间同步。这个设备只有480g的重量，支持电池快换快拆，摆脱了电线，方便人“走到哪采到哪”。\nMEgo Gripper 另一款头戴式采集设备MEgo View融合了头部超过300度的视野，以及两个附着在手腕上的局部相机，既可以兼顾超广域的环境，也可以做到腕部和手部操作细节的捕捉。它搭载7个高清摄像头，车规级九轴IMU（惯性测量单元），可以输出RGB图片、IMU，还有位姿、音频在内的全感官数据。\nMEgo View 与夹爪设备一样，头戴式采集设备同样采用无线设计，支持电池快换，并能实现亚毫秒级无线时间同步。 轻量化的硬件，带来了数据采集门槛的降低。在发布会后的采访环节，姚卯青告诉包括36氪在内的媒体，他认为未来理想的采集者工作模式可能会类似于“美团骑手”——“大家可以兼职来做，但同时也要经过驿站的培训才能上岗。” 在软件上，MEgo系列解决方案背后有一套MEgo Engine 数据治理引擎，用来处理所有MEgo设备采集到的数据，包括数据的预处理、提取、评估等等，而且可以评估在机器人上的表现，实现一站式数据的多种标注。 姚卯青表示，觅蜂已经实现了真机遥操、无本体采集、仿真数据全范式覆盖，旨在“让高质量数据像水电一样即取即用。”该公司计划在 2026 年实现千万小时级数据产能，2030 年达成百亿小时级数据产能。 作为智元机器人旗下企业，觅蜂的定位却是面向其他机器人公司的To B数据服务平台。在活动后的采访环节，有媒体向姚卯青提问：“说服说服智元的竞争对手去买你们的数据？” 姚卯青回复说，“觅蜂作为一家独立的数据服务平台，所有的用户数据交易都有严格协议。数据的交易模式分为‘使用权’和‘所有权’两种，过去大部分用户都是选择了购买使用权而不是所有权，对于极个别选择购买所有权的客户，我们会进行严格的资产转移，在本地销毁数据。” “智元并不是需要所有数据，它也没法获取觅蜂的数据。”姚卯青说，“智元现在向觅蜂获取数据的唯一途径，就是市场化下订单。智元不存在免费从觅蜂获取数据的途径。” 在发布会上，觅蜂宣布与京东云、百度云、阿里云、猎聘及贵州大数据集团等多家企业举行战略签约，各方将在数据生态、场景协同、算力支撑等领域展开深度合作。\n文章来源 标题: 智元旗下觅蜂发布一站式物理 AI 数据服务平台｜最前线 来源: tech 链接: https://36kr.com/p/3769501816439555?f=rss 时间: 2026-04-16 22:13:14 +0800 核心内容 2026年，大语言模型和视频生成大模型都在疯狂烧token，而具身机器人行业却正在经历“无token可烧”的局面。大模型能像人一样读书，而具身智能要去真实的世界里摸爬滚打才能获取数据——数据的匮乏成为了卡住全行业的瓶颈。 4月16日，智元机器人旗下觅蜂科技发布一站式物理 AI 数据服务平台，希望能让数据像水电一样即取即用。 “GPT5用了100万亿tokens的训练语料。1token约等于0.75个英语单词，如果一个正常人一分钟能说150个词，这个语料级就等于一个人要说100亿个小时才能说完。”觅蜂科技董事长兼 CEO 姚卯青说，“但具身智能不一样。今天，全世界的高质量数据汇聚在一起，可能也只有50万小时的规模。” 数据资源匮乏且扩容缓慢，是因为具身智能所需要的训练数据，比大预言模型需要的训练语料要难获得的多。在三维的开放世界，行业各家公司已经尝试了通过真机遥操或仿真数据等等各种方式去积累数据，但仍然难以摆脱高成本和增速慢的问题。 现在，最前沿的采集方式是“无本体采集”。 无本体采集（Object-free/Body-less Data Collection）是指在具身智能训练中，直接利用人类操作（手戴传感器夹爪）或轻量化设备记录动作，而非依赖昂贵的实体机器人本体进行遥控操作。它通过人手抓取、移动等方式记录高质量、多模态的动作数据，具有成本低、采集效率高、场景泛化性强等优势。 发布会上，觅蜂推出了 MEgo 系列无本体数据采集硬件及 MEgo Engine 数据治理引擎。MEgo 系列包含采集夹爪、头戴式采集设备等，设备具备超 300° 全景感知与亚毫秒级数据同步能力，支持在工厂、商超、家庭等全场景随时随地轻量化采集。 这款名为 MEgo Gripper 的夹爪全通道支持1080P 60fps，轨迹重建的精度可以达到一毫米，确保拿起一张纸的力度都可以被还原，“让客户拿到数据就能直接落地”，以及亚毫秒级无线时间同步。这个设备只有480g的重量，支持电池快换快拆，摆脱了电线，方便人“走到哪采到哪”。\n
智元旗下觅蜂发布一站式物理 AI 数据服务平台｜最前线
原文摘要 2026年，大语言模型和视频生成大模型都在疯狂烧token，而具身机器人行业却正在经历“无token可烧”的局面。大模型能像人一样读书，而具身智能要去真实的世界里摸爬滚打才能获取数据——数据的匮乏成为了卡住全行业的瓶颈。 4月16日，智元机器人旗下觅蜂科技发布一站式物理 AI 数据服务平台，希望能让数据像水电一样即取即用。 “GPT5用了100万亿tokens的训练语料。1token约等于0.75个英语单词，如果一个正常人一分钟能说150个词，这个语料级就等于一个人要说100亿个小时才能说完。”觅蜂科技董事长兼 CEO 姚卯青说，“但具身智能不一样。今天，全世界的高质量数据汇聚在一起，可能也只有50万小时的规模。” 数据资源匮乏且扩容缓慢，是因为具身智能所需要的训练数据，比大预言模型需要的训练语料要难获得的多。在三维的开放世界，行业各家公司已经尝试了通过真机遥操或仿真数据等等各种方式去积累数据，但仍然难以摆脱高成本和增速慢的问题。 现在，最前沿的采集方式是“无本体采集”。 无本体采集（Object-free/Body-less Data Collection）是指在具身智能训练中，直接利用人类操作（手戴传感器夹爪）或轻量化设备记录动作，而非依赖昂贵的实体机器人本体进行遥控操作。它通过人手抓取、移动等方式记录高质量、多模态的动作数据，具有成本低、采集效率高、场景泛化性强等优势。 发布会上，觅蜂推出了 MEgo 系列无本体数据采集硬件及 MEgo Engine 数据治理引擎。MEgo 系列包含采集夹爪、头戴式采集设备等，设备具备超 300° 全景感知与亚毫秒级数据同步能力，支持在工厂、商超、家庭等全场景随时随地轻量化采集。 这款名为 MEgo Gripper 的夹爪全通道支持1080P 60fps，轨迹重建的精度可以达到一毫米，确保拿起一张纸的力度都可以被还原，“让客户拿到数据就能直接落地”，以及亚毫秒级无线时间同步。这个设备只有480g的重量，支持电池快换快拆，摆脱了电线，方便人“走到哪采到哪”。\nMEgo Gripper 另一款头戴式采集设备MEgo View融合了头部超过300度的视野，以及两个附着在手腕上的局部相机，既可以兼顾超广域的环境，也可以做到腕部和手部操作细节的捕捉。它搭载7个高清摄像头，车规级九轴IMU（惯性测量单元），可以输出RGB图片、IMU，还有位姿、音频在内的全感官数据。\nMEgo View 与夹爪设备一样，头戴式采集设备同样采用无线设计，支持电池快换，并能实现亚毫秒级无线时间同步。 轻量化的硬件，带来了数据采集门槛的降低。在发布会后的采访环节，姚卯青告诉包括36氪在内的媒体，他认为未来理想的采集者工作模式可能会类似于“美团骑手”——“大家可以兼职来做，但同时也要经过驿站的培训才能上岗。” 在软件上，MEgo系列解决方案背后有一套MEgo Engine 数据治理引擎，用来处理所有MEgo设备采集到的数据，包括数据的预处理、提取、评估等等，而且可以评估在机器人上的表现，实现一站式数据的多种标注。 姚卯青表示，觅蜂已经实现了真机遥操、无本体采集、仿真数据全范式覆盖，旨在“让高质量数据像水电一样即取即用。”该公司计划在 2026 年实现千万小时级数据产能，2030 年达成百亿小时级数据产能。 作为智元机器人旗下企业，觅蜂的定位却是面向其他机器人公司的To B数据服务平台。在活动后的采访环节，有媒体向姚卯青提问：“说服说服智元的竞争对手去买你们的数据？” 姚卯青回复说，“觅蜂作为一家独立的数据服务平台，所有的用户数据交易都有严格协议。数据的交易模式分为‘使用权’和‘所有权’两种，过去大部分用户都是选择了购买使用权而不是所有权，对于极个别选择购买所有权的客户，我们会进行严格的资产转移，在本地销毁数据。” “智元并不是需要所有数据，它也没法获取觅蜂的数据。”姚卯青说，“智元现在向觅蜂获取数据的唯一途径，就是市场化下订单。智元不存在免费从觅蜂获取数据的途径。” 在发布会上，觅蜂宣布与京东云、百度云、阿里云、猎聘及贵州大数据集团等多家企业举行战略签约，各方将在数据生态、场景协同、算力支撑等领域展开深度合作。\n文章来源 标题: 智元旗下觅蜂发布一站式物理 AI 数据服务平台｜最前线 来源: ai 链接: https://36kr.com/p/3769501816439555?f=rss 时间: 2026-04-16 22:13:14 +0800 核心内容 2026年，大语言模型和视频生成大模型都在疯狂烧token，而具身机器人行业却正在经历“无token可烧”的局面。大模型能像人一样读书，而具身智能要去真实的世界里摸爬滚打才能获取数据——数据的匮乏成为了卡住全行业的瓶颈。 4月16日，智元机器人旗下觅蜂科技发布一站式物理 AI 数据服务平台，希望能让数据像水电一样即取即用。 “GPT5用了100万亿tokens的训练语料。1token约等于0.75个英语单词，如果一个正常人一分钟能说150个词，这个语料级就等于一个人要说100亿个小时才能说完。”觅蜂科技董事长兼 CEO 姚卯青说，“但具身智能不一样。今天，全世界的高质量数据汇聚在一起，可能也只有50万小时的规模。” 数据资源匮乏且扩容缓慢，是因为具身智能所需要的训练数据，比大预言模型需要的训练语料要难获得的多。在三维的开放世界，行业各家公司已经尝试了通过真机遥操或仿真数据等等各种方式去积累数据，但仍然难以摆脱高成本和增速慢的问题。 现在，最前沿的采集方式是“无本体采集”。 无本体采集（Object-free/Body-less Data Collection）是指在具身智能训练中，直接利用人类操作（手戴传感器夹爪）或轻量化设备记录动作，而非依赖昂贵的实体机器人本体进行遥控操作。它通过人手抓取、移动等方式记录高质量、多模态的动作数据，具有成本低、采集效率高、场景泛化性强等优势。 发布会上，觅蜂推出了 MEgo 系列无本体数据采集硬件及 MEgo Engine 数据治理引擎。MEgo 系列包含采集夹爪、头戴式采集设备等，设备具备超 300° 全景感知与亚毫秒级数据同步能力，支持在工厂、商超、家庭等全场景随时随地轻量化采集。 这款名为 MEgo Gripper 的夹爪全通道支持1080P 60fps，轨迹重建的精度可以达到一毫米，确保拿起一张纸的力度都可以被还原，“让客户拿到数据就能直接落地”，以及亚毫秒级无线时间同步。这个设备只有480g的重量，支持电池快换快拆，摆脱了电线，方便人“走到哪采到哪”。\n
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