具身智能数据采集正迎来新模式。9月23日，觅蜂科技正式发布"觅蜂派"平台，定位为"全球首个全品类高质量物理AI数据众包服务平台"。该平台采用"硬件+App+数据引擎"三位一体架构，普通用户下载App、申领采集设备后即可接单采集数据，在不影响正常工作生活的前提下获取额外收入。这一模式与Figure此前推出的Index平台形成呼应。
硬件层面，觅蜂自研了MEgo系列无本体采集终端，包括头戴式MEgo View和轻量化夹爪MEgo Gripper。MEgo View采用头戴全景相机与腕部特写相机组合，MEgo Gripper重量不足一斤并标配三维触觉。截至目前，觅蜂已下线2万套MEgo设备，产能达到数万套/月，公司称这是行业首次实现此类设备的大规模量产。这些设备已进入真实场景，累计采集百万小时有效数据，覆盖22大类场景，数据模态涵盖彩色图像、深度、惯性测量、触觉和音频等。
数据质量保障依赖觅蜂自研的MEgo Engine数据引擎。该引擎中的HandPose技术结合五目全景感知、手部追踪和三目深度融合，在遮挡、交互、快速移动等场景下七项核心指标达到SOTA水平。据团队介绍，在奶茶制作场景中，即便手部可见率低于30%，仍能实现亚厘米级三维重建。此外，觅蜂的统一算法底座MPR在头部、手部及夹爪三类位姿重建上，轨迹还原误差均小于1厘米。
数据处理环节，觅蜂推出ManiEval多维度质检体系，从数据类型、任务类型、传感器质量等维度评估数据并分级为S、A、B、C四档，匹配不同训练需求。公司将其概括为"不过滤，只分级"，但强调以合规和基本质量要求为前提。在应用端，大规模无本体数据主要承担通用预训练作用，具体机器人仍需对应本体的真机数据进行后训练。觅蜂自研的REMORA任务进度模型和Value Model可筛选真实部署中有价值的失败样本，回流至数据体系，形成"采集—重建—质检—训练—部署—回流"闭环。
众包模式的可行性已获初步验证。觅蜂披露，内测一个月期间平台注册用户达2万人，累计提交1.3万份采集任务，有用户月收入超过5000元。平台构建了连接酒店、餐饮、商超、物流等场景的"场景网络"，以及覆盖不同年龄、行业参与者的"人群网络"。觅蜂还发起"场景数据联盟"，首批已有50多家企业和机构加入。据披露，其百万小时级无本体数据已开始服务腾讯Robotics X实验室、蚂蚁灵波等客户。