本报讯(记者谢岚)当宇树科技（300674）股份有限公司、上海傅利叶智能科技有限公司、智元创新(上海)科技股份有限公司等机器人企业密集完成大额融资，当字节跳动、小米、OPPO、vivo等科技巨头纷纷布局具身智能赛道，一个更上游的产业环节正在崛起：垂类AI数据。没有它，再先进的算法也是无米之炊。
二向箔数字智能科技有限公司(以下简称“二向箔”)正是这一领域的深耕者，已服务字节跳动、小米、OPPO、vivo及多家头部机器人企业，在手订单持续增长，正在成为推动具身智能从“实验室”走向“规模化量产”的关键数据基础设施。
具身智能热潮席卷数据瓶颈凸显
近年来，具身智能赛道融资密度持续走高。但喧嚣背后，一个基础性问题始终未解：机器人用什么数据训练？与大模型可抓取互联网文本不同，具身智能的数据必须来自物理世界的真实交互，涉及视觉、触觉、力觉、语音等多模态同步采集。遥操作、UMI、Ego视角、仿真合成等技术路线彼此割裂，数据格式与标准无法互通。机器人企业做模型迭代时，面临的不是算法问题，而是“没有足够好的燃料”。这是具身智能从实验室走向量产最真实的阻力。
据了解，具身智能的垂类数据具备三大不可替代性：一是场景针对性。工厂装配、家庭服务、医疗辅助、户外巡检等场景对机器人的能力要求截然不同，垂类数据是针对具体场景深度定制的“教科书”。二是物理精确性。具身智能需从数据中学习重力、摩擦力、碰撞等物理规律，垂类数据通过专业传感器（885946）阵列采集，可达亚毫米级空间精度、毫秒级时间同步。三是安全与合规。工业制造、医疗辅助等高风险场景中，数据准确性直接关乎人身安全，垂类数据经过严格质量校验，满足行业级合规要求。
然而供给侧面临三重困境：采集成本高昂，单套多模态采集系统可达数十万元；处理流程复杂，超60%的企业仍高度依赖人工，数据处理周期（883436）长达2至3周；标准严重缺失，不同企业的数据格式、坐标系、标注规范各不相同，“数据孤岛”现象极大地限制了行业效率。
垂类AI数据正在成为具身智能产业链中“卡脖子”环节。谁能解决这一难题，谁就能在产业爆发的前夜占据有利的位置。
二向箔：垂类数据破局者与全链路能力构建者
二向箔成立于具身智能爆发前夜，专注于具身智能垂类AI数据服务与数据标准建设。相较于传统数据标注公司，二向箔的核心优势在于对垂类场景的深刻理解与全栈技术能力。
在技术端，具身智能数据服务需要从算法和工程层面理解机器人的训练目标、动作逻辑与场景约束。二向箔团队拥有多位来自头部科技公司的资深数据从业者，围绕数据采集、清洗、标注、质检、格式转换和交付，沉淀出一套可复制的数据生产流程。
在服务端，二向箔不仅是数据执行方，更是客户的数据共建伙伴——协助拆解任务目标、制定采集方案、设计标注规范，通过平台化工（850102）具提升数据处理效率与交付稳定性，帮助客户更快获得可用于模型训练和评测的高质量数据，缩短从算法验证到产品落地的周期（883436）。
二向箔的业务体系围绕数据全生命周期（883436）展开，形成了“三大功能板块”与“两条核心流程”，从功能层面覆盖数据集管理、数据处理和人员管理，从系统架构层面贯通数据流与业务流。
这不仅是对传统数据平台的简单升级，而是对数据平台的一次重新定义——将采集、标注、质检、清洗等环节抽象为业务流中的可配置节点，每个节点均可通过Agent自定义配置，平台作为底层基础设施负责串联流程、记录数据血缘、管理人员执行，并建立人员与数据之间的映射关系。
相比传统模式，通过节点化配置和Agent化执行，数据处理效率提升3倍以上，重复开发与人工沟通成本大幅降低。
数据标准建设与资本加持
数据标准缺失是行业最大痛点之一。二向箔组建专门团队，联合高校、科研院所和头部企业，围绕采集规范、格式定义、质量评估等维度推进AI数据标准建设，体系覆盖视觉感知、力触觉、运动轨迹、场景语义等主要类型。数据标准不是一家公司能完成的，需要整个生态协作。
同时，二向箔的发展获得了港股上市公司万咖壹联（HK1762）旗下全资子公司玩咖控股有限公司(以下简称“玩咖控股”)的战略加持。作为深耕AI数据的先行者，玩咖控股于2024年便与二向箔展开深度合作，基于对行业发展趋势的精准研判，双方围绕高质量数据采集、标注及训练等核心环节开展协同创新。2025年11月，玩咖控股正式参股二向箔，标志着双方合作从业务协同升级为资本绑定，进一步巩固了在具身智能数据领域的战略纵深。此次参股将整合双方在算法、算力与行业资源上的优势，加速具身智能数据技术在多领域的商业化应用，也意味着上市公司正在将数据能力延伸至AI产业变革的最前沿。
具身智能的真正爆发，或许还需等待量产节奏提速与场景规模化验证。但可以确定的是，无论哪几家企业最终“跑出来”，它们都需要高质量的垂类AI数据，这是整个产业共同的基础设施需求。二向箔的选择，是提前站到“临界点”之前，然后以主动的建设等待——建设更好的采集能力、更高效的处理流程、更完善的标准体系。
