逃离具身数采：40元接单20元雇人、合格率50%、利润为负

李星浩从华盛顿大学计算机工程系毕业回国刚满一年，已有多段AI原生产品创业经历。2026年2月，NVIDIA发布EgoScale和DreamDojo两篇论文，展示用人类第一视角数据训练具身模型的成果。有从业者向「电厂」形容，这让“给人带上Sensor，用回收的数据训练机器人”成为市场共识。几乎同一时间，“具身模型训练存在千万小时级数据缺口”成为不少具身企业对外发声的常见口径。李星浩抓住这个机会，投身具身数采，试图用校园众包组织学生采集第一视角数据。但首轮采集提交后，机器人公司甲方只给出50%的有效率。支付学生的佣金已经吞噬全部利润空间，甚至不足以覆盖前期组织和流程成本。他最终终止项目，“逃离”了这门看起来需求旺盛的生意。

李星浩把40元时薪拆成20元佣金

作为一级分包商的大厂，初步给李星浩开出的价格是每小时40多元，最终按机器人公司判定的有效时长结算。李星浩则向参与采集的校园学生众包承诺每小时20元佣金，基本持平最低小时收入标准，按学生在场地内的实际时长结算。每个学生的日兼职时长一般为3小时。中间的价差，原本被李星浩设计成利润来源。

按单日计算，他的账本是：单日有效小时数×40元－学生人数×3小时×20元＝利润。2026年麦当劳的时薪是20.5元，20元佣金恰好卡在最低小时收入标准附近，用来吸引学生参与。李星浩的设想是，用起码持平麦当劳时薪的佣金吸引用户采集，最终发展出一个遍布全球的去中心化团队。曾有“懂行”的分包商向他直白指出，这是一个一定会赔本的价格。李星浩很快意识到，游戏规则比想象中残酷。

首轮数据只换来50%有效率

校园项目完成首轮采集并提交数据后，机器人公司甲方仅为李星浩团队提交的数据开出了50%的有效率。这意味着，单是支付给学生的佣金就已经吞噬了他预留的所有利润空间。若按学生实际时长支付，而甲方只按有效时长结算，李星浩面对的是双重挤压：学生干满3小时，他就要支付3小时佣金；甲方验收时，可能只认其中一半。组织成本、设备调配、流程管理、前期投入都还没有算进去。

这也是李星浩终止项目的直接原因。他的创业设想被打破：原本想用20元时薪的众包网络，链接分散的Ego数采员，填补机器人公司需要的数据缺口；现实却是，二包向上游没有议价权，向下又要按时长支付佣金，验收标准却掌握在机器人公司手里。合格率50%不是一个孤立的数字，它直接改写了这门生意的利润公式。支付学生的佣金已经吞噬全部利润空间，甚至不足以覆盖前期付出的组织和流程成本。

120元发包价一路滑到30元

在李星浩感知中，那家终端机器人公司给一级分包商开出的每小时成品数据收购价在80-100元区间，远超过向自己报价的40元。但作为二包，他并没有议价权。多位二包向「电厂」提及，由于入场的人越来越多，以及数采设备覆盖率提升，数采价格在逐渐下滑。

Ray回顾，团队做四目数据比较多，五月底刚开始时见过每小时120元的发包价，到8月基本稳定在30-60元区间。原本每小时60元的报价，下滑到50元、55元。墨然在自动驾驶数据标注行业有多年从业经验，并在9月转向具身数采。他提供了更长时间跨度的观察：数采报价整体在往下降，今年初光轮智能的报价曾给到约100元每小时，但现在市面上这样的价格很少见了。老台则称，去年每小时能卖200多元的数据，今年只能卖100多元。

价格下滑并非只发生在Ego数据。上述具身数据服务公司创始人告诉「定焦One」，原本对外定价300元/小时的Ego Centric数据，甚至会被压价到几十元。另一名受访者给出的成本账是：采集取中间值，成本大概40元一小时，标注成本也算40元一小时，总成本大概80元；但最终卖给机器人公司，一小时120元已经是“见过最便宜的”，大多数集中在每小时200-300元。问题在于，层层分包之后，价格并不总是流向真正干活的人。

村里大姨戴PICO切菜，时薪5元还有人跑路

具身数据采集的链条正在变长。机器人公司通常将数据采集任务发布给分包商，后者再将订单转包给更下沉的团队，由他们组织人员、设备和具体场景完成采集，这一流程称为“放单”。在该数据采集服务商接触的项目中，上游拿到百元级订单后，分包给服务公司的价格降至70-90元/小时，再向下拆分，结算到一线采集员时仅剩40-15元/小时。这些数字来自不同项目，不能简单视为同一订单的固定分成，但层层压价的现象被多名受访者反复提及。

更下沉的场景已经进入村庄。一位数据代理商透露，一个头部数据采集公司融资金额几十亿元，然后在山东、河南一些地方搞“进村采数据”，让一个村的老太太、大姨戴着PICO的VR设备做切菜、做饭等任务，一小时一单给5块钱。离谱的是，有一线人员反馈，组织数据采集的中间商最后直接跑路，连这点劳务费都没结。灵御智能联合创始人兼CEO金戈估算，在中国采集无本体数据，即使采用低成本方案，人力、设备、存储和传输等成本合计，每小时仍需20元至40元。对于每小时仅售几元的数据，采购方需要核查其是否存在重复销售、私留副本或其他来源问题。王健将部分中间商比作数据“粮商”：终端买家需要十万小时乃至百万小时级数据，供应商从分散采集点收货，经过去重、加工后统一打包交付；由于能够消化海量数据的买家有限，谁掌握订单，谁就在很大程度上掌握分包和定价权。

百万小时缺口挡不住负利润

缺口看上去仍然巨大。据贵州省大数据局今年7月披露，当前我国真实场景合规数据存量约50万小时，而商业化落地需要数千万小时，缺口超过99%。但缺口并不自动等于利润。数据有效率低、同质化严重、数采公司之间竞争内卷，导致价格越来越低。国内数据生产商平均毛利约为20%-30%，海外市场毛利可达30%-50%，可对二包和一线组织者来说，20元佣金、50%有效率和不断下滑的发包价，足以把账本压成负数。

变化也在发生。9月初OpenAI发布GPT-6 Astra后，社交媒体上出现大量用Astra控制机械臂做各种任务的测试，一些通用大模型公司开始采购具身数据。一家成立一年半左右的具身数据服务公司，最近两周接到的数据采购订单超过此前两个月的量。DeepSeek也被曝筹备具身智能相关业务和投资。但订单爆单并不意味着所有数采环节都能分到利润。验收标准正在从“交了多少小时”转向“机器人多学会了什么”，国家数据局近期在行业高质量数据集建设链主工作座谈会上提出“以需定供、以用促建、以评提质”。当机器人公司追问数据有没有合法清晰授权、客户是否真正在用、能不能持续复购和回款，仅靠复制数据、压低人力价格、做高账面订单的生意，空间只会越来越小。

李星浩的项目终止，只是这场数采淘金热中的一个切面。人类向AI售卖真实劳动数据，让机器人变得更智能，这些机器人以后很可能再来取代人类。如果这种不安和焦虑逐渐放大，谁还愿意为机器人提供“养料”？对李星浩们来说，40元接单、20元雇人、50%合格率的账本已经给出答案：在具身智能的宏大叙事里，最先被挤出去的，可能不是数据需求，而是没有议价权、还要替验收风险买单的二包。