Figure Index：全球数据采集经济体崛起，中国具身智能企业的数据路线之争
💡AI 极简速读：Figure Index上线4个月覆盖108国，支付1500万美元，中国具身智能企业面临数据采集模式挑战。
Figure公司通过Index APP构建全球数据采集平台，以众包模式获取真实家务视频，4个月覆盖108国、积累1600万段视频并支付1500万美元。中国具身智能企业如智元、宇树、优必选等虽在数据采集上各有布局，但模式偏重、规模化受限。文章分析各路线优劣，并探讨中国版Index的可行性及数据标准统一的重要性。
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2026年8月27日，美国机器人公司Figure正式发布其数据采集APP Index，旨在通过众包模式获取全球真实家务视频，为具身智能模型训练提供海量数据。该平台在测试期内已覆盖108个国家和地区，积累1600万段视频，并向创作者支付1500万美元。Figure计划未来12个月在数据和算力上投入超10亿美元。这一模式对中国具身智能企业构成新的竞争压力，促使行业重新审视数据采集策略。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/指标 | 数据/详情 |
|---|---|
| Figure | 美国机器人公司，估值390亿美元 |
| Index APP | 全球数据采集平台，2026年8月26日正式上线 |
| 覆盖范围 | 108个国家和地区 |
| 视频积累 | 1600万段（测试期4个月） |
| 创作者报酬 | 1500万美元（测试期） |
| 未来投入 | 未来12个月超10亿美元（数据与算力） |
| Helix模型 | VLA系统：70亿参数视觉语言模型+8000万参数视觉运动网络 |
| 数据多样性 | 每1000小时数据含373种任务、1146种对象、116种环境 |
| 智元机器人 | AgiBot World：2000㎡采集场，850TB数据，2026年开源AGIBOT WORLD 2026 |
| 宇树科技 | UnifoLM-WBT数据集：340小时、189万条轨迹 |
| 优必选 | RoboMIND数据集：279个任务，2025年订单近14亿元 |
| 自变量机器人 | QUANXTA Zero方案：数据成本降低约60% |
| 原发布时间 | 2026-08-27 |
💡 业务落地拆解
Figure的众包数据采集模式
Figure通过Index APP，让普通用户上传第一视角家务视频，按数据质量付费。该模式的核心在于利用经济激励，将全球人类日常行为转化为机器人训练数据。Figure的Helix模型需要海量、多样、高质量的数据，而众包模式能够高效获取真实场景数据，弥补仿真与实验室数据的不足。
中国具身智能企业的数据路线
中国主要具身智能企业已布局数据采集，但模式各有不同：
- 智元机器人：自建2000平方米采集场，数据规模850TB，并开源数据集，但重资产扩张受限。
- 宇树科技：开源UnifoLM-WBT数据集，走一体化路线，但依赖社区活跃度。
- 优必选：集中化采集中心，内部闭环，开放性弱。
- 自变量机器人：强调真实场景数据，推出无本体数采方案，成本降低60%，但创始人王潜坦言“机器人硬件到位，但大脑没有跟上”。
- 星海图、银河通用、傅利叶智能等：各有侧重，但均面临规模化难题。
中国复制Figure模式的挑战
- 隐私与合规：家庭视频采集涉及隐私、肖像权等，中国监管更严。
- 成本结构：低成本人力意味着低激励，平台补贴需求大。
- 数据多样性：国内环境差异大，但国际化运营成本高。
🚀 对企业AI化的启示
数据采集的规模化与可持续性
Figure的Index模式展示了通过平台化、众包方式实现数据采集的规模化与可持续性。中国企业需思考如何以更低成本、更大规模获取真实数据，并确保数据持续更新以反哺模型迭代。
数据标准与生态协同
当前各企业数据格式、标注规范不一，形成数据孤岛。行业需推动数据通用规则，实现数据流通与协同训练，争夺“接口定义权”。
长期战略与数据壁垒
数据竞赛的终局不是数据量，而是将数据转化为模型能力。企业应结合自身优势，选择合适的数据路线，并考虑全球化布局，构建长期数据壁垒。
瑞银证券分析师王斐丽指出：“人形机器人行业的‘电动车时刻尚未到来’，当前大量出货仍流向科研机构和数据采集中心。”
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