小云在家一遍遍重复叠外套、抖开外套。这是她从兼职群接到的具身数据采集任务，到手时薪15元。
她录制的第一视角动作数据，经中间商封装转手后，卖给机器人公司的报价最高可达300—500元/小时。15元和300元之间，隔着的不只是数据质量，还有一条多级分包链。
《科创板日报》记者历时多日走访一线采集员、数据供应商、采购方、县域数采服务商发现，具身数据交易存在明显的价格差异，同样以1小时计，优质真机数据挂牌价可达千元，而流转末端的原始单目数据最低仅卖5元。价格落差既源于数据质量和加工深度的差异，也与订单层层分包、数据反复转卖有关。在一些项目中，一线采集员的时薪甚至被压至8元左右。
一边是资本热捧，多家具身智能数据采集服务商跻身百亿估值俱乐部，行业高喊高质量数据稀缺；另一边是低价副本泛滥、订单多级转包、数据溯源失效和订单真实性争议。千元具身数采订单的报价，如何一步步变成最低8元的时薪？每小时仅5元的数据又从何而来？
近日来，《科创板日报》记者沿订单流转和数据来源展开调查。
数采员工作实景 (摄影田野)
▍差价去哪了：层层分包与副本倒卖
小云的经历并非个例。多名数采从业者向《科创板日报》记者证实，行业内存在多级分包现象，一份甲方给到上百元每小时的订单，经过五六级中间商转手，最终落到基层采集人员手中时，报酬仅剩15元左右，最低的仅有8元。
一名在县域组织采集项目的服务商告诉《科创板日报》记者，他给采集员开出的报酬底线为30元/小时。“低于这个标准，要么项目本身难以盈利，要么数据的合规性、来源存在隐患。”
小云在家一遍遍重复叠外套、抖开外套。这是她从兼职群接到的具身数据采集任务，到手时薪15元。
她录制的第一视角动作数据，经中间商封装转手后，卖给机器人公司的报价最高可达300—500元/小时。15元和300元之间，隔着的不只是数据质量，还有一条多级分包链。
《科创板日报》记者历时多日走访一线采集员、数据供应商、采购方、县域数采服务商发现，具身数据交易存在明显的价格差异，同样以1小时计，优质真机数据挂牌价可达千元，而流转末端的原始单目数据最低仅卖5元。价格落差既源于数据质量和加工深度的差异，也与订单层层分包、数据反复转卖有关。在一些项目中，一线采集员的时薪甚至被压至8元左右。
一边是资本热捧，多家具身智能数据采集服务商跻身百亿估值俱乐部，行业高喊高质量数据稀缺；另一边是低价副本泛滥、订单多级转包、数据溯源失效和订单真实性争议。千元具身数采订单的报价，如何一步步变成最低8元的时薪？每小时仅5元的数据又从何而来？
近日来，《科创板日报》记者沿订单流转和数据来源展开调查。
数采员工作实景 (摄影田野)
▍差价去哪了：层层分包与副本倒卖
小云的经历并非个例。多名数采从业者向《科创板日报》记者证实，行业内存在多级分包现象，一份甲方给到上百元每小时的订单，经过五六级中间商转手，最终落到基层采集人员手中时，报酬仅剩15元左右，最低的仅有8元。
一名在县域组织采集项目的服务商告诉《科创板日报》记者，他给采集员开出的报酬底线为30元/小时。“低于这个标准，要么项目本身难以盈利，要么数据的合规性、来源存在隐患。”
《科创板日报》记者在采访中获悉，无本体采集设备门槛较低，使数据采集迅速呈现劳务分包化，模型厂商或大型供应商发出订单，中间商拆分任务，区域采集点再组织人员完成动作录制。
“这本质上就是‘包工头’模式，管理能力直接决定产能。”上述县域数据采集服务商表示，数据采集员“识字即可、三天上手”，部分项目的利润核心因此从技术研发转向人力组织能力。
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。
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，供应商便从分散的采集点收货，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。
上述县域数据采集服务商透露，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%。
除了分包，另一种压低数据售价的方式，是让同一份数据被多次出售。
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。
“无本体数据被转卖三五遍，在行业里很常见。”金戈说，由于这类数据难以溯源，部分团队在完成订单时私自备份、二次售卖；更有甚者，会在客户采集设备旁额外架设录制设备，一套素材多渠道变现。
有从业者向《科创板日报》记者描述了一种更隐蔽的操作，采集团队将几台手机用橡皮筋绑在一起，同步录制同一个动作，其中一份用于完成原订单，其余副本被私留，随后流入黑市。
金戈坦言，其团队已为真机数据加入可追溯的“数据指纹”，但无本体数据“目前没有太好的解决办法”。当数据来源、授权和售卖次数都无法确认时，按小时比较价格，也就失去了最基本的意义。
制图田野
▍同一个“1小时”，报价相差百倍
据悉，目前市场流通的具身智能数据主要分为两类，一类是机器人本体运行产出的真机数据；另一类是由人佩戴摄像头、眼镜等设备录制的人类第一视角数据，业内也叫无本体数据、Ego数据。
记者李明明制作
灵御智能联合创始人兼CEO金戈向《科创板日报》记者给出行业大略参考价，无本体数据每小时约100元至300元，真机数据约300元至1000元甚至更高。
具身智能资深业内人士王健则给出另一组反差明显的行情，使用手机、GoPro等简易设备采集的单目原始数据，部分货源每小时仅卖5元至10元；经过语义标注，补充手势姿态、深度等信息后，标准化无本体数据集报价可达每小时500元。
王健向《科创板日报》记者直言，市场上不少非头部机器人本体产品存在明显设计缺陷，完成常规任务的效率远低于人类。据其判断，当前符合训练标准的优质真机占比不足1%，只有极少数头部厂商的本体能够满足要求，其余真机产出的数据参考价值有限。
具身智能企业原力灵机相关负责人也向《科创板日报》记者表示：“对于具身智能来说，数据并不是越多越好，关键在于数据是否真实、有效，能否支撑模型学习到正确的动作策略。”
如果直接使用低质量数据进行后训练，数据本身的问题会被带入训练过程，最终反映在实际部署表现上。“拿5元一小时的劣质数据去喂模型，不仅浪费算力，更会污染模型。”该负责人说。
记者李明明现场摄影
▍数采场退潮：订单要过真实需求这一关
价格迷雾之外，订单的真实性也开始受到检验。
据《科创板日报》记者了解，截至2026年6月，全国已建成启用超过70家具身智能训练场，另有40余家在建或规划。今年9月，梅卡曼德创始人邵天兰公开质疑，部分具身智能公司依靠数采中心及关联交易，取得“虚假且不可持续的收入”。
灵御智能联合创始人兼CEO金戈认为，数采中心模式并不天然等同于刷单。地方平台承担设备、场地等重资产投入，企业提供设备并回购数据，模式类似订单农业，只要数据真实完成采集，能够用于自身模型训练，或销售给有真实需求的客户，商业链条就可以成立。
但他也承认，数采中心是行业早期的过渡形态。当前大量订单仍停留在演示Demo阶段，难以创造真实产业价值，资本市场却可能按照成熟阶段给予估值。一旦终端需求没有形成，或地方财政支持收缩，依赖此类订单的企业将面临收入下滑风险。
具身智能资深业内专家王健则向《科创板日报》记者透露，据其观察，此前机器人公司之间互相循环采购硬件和数据的虚假交易模式，今年正在逐渐减少，部分依赖纯真机数采的厂商陆续退出市场。
“地方政府已不再新建过去那种集中摆放真机的传统数采场，后续新建数采场会转向以真实场景为中心、用人工采集无本体数据的模式。”王健说。
一个可供观察的案例是，采用真机遥操采集的石景山首钢园睿尔曼数采场，曾被称为北京首个人形机器人数据训练中心，现已停运。
这一变化背后，是数据需求的迁移，模型预训练阶段需要海量、多元的场景数据打底，而真机采集速度慢、场景相对单一、成本高昂，已难以完全适应当前需求。数据是否来自真机已不是最重要的，能否进入真实场景、能否被模型有效使用，正在成为新的检验标准。
▍数据价值如何从规模转向质量？
过去，具身数据一直按“采集了多少小时”来计价采购，如今这套逻辑正在被打破。
原力灵机相关负责人向《科创板日报》记者表示，数据本身并不能按小时直接定价。在他们的数采实践中，模型后训练阶段按GPU实际训练时长算钱，部署后云端推理则按Token消耗量算钱。
他同时称，1元/百万Token是通用模型的调用价格，和数据价值没有直接对应关系。“不能简单用Token价格去推导数据值多少钱，也不能据此判断5元到1000元的价差会在后训练环节被压缩多少。数据到底值不值钱，最终要看它能不能帮模型解决更复杂的真实任务。”
“真实数据不等于真机数据。”该负责人认为，在机器人部署规模还不够大的阶段，采集人的第一视角操作可以作为真机数据的重要补充。但长期来看，具身数据一定要从人工采集，转向机器人在真实场景中大规模运行并持续回传数据。只有让机器人进入实际场景，在持续运行中积累失败案例和反馈，“才能形成真正有效的数据飞轮”——数据越用越多，模型越训越好。
需要指出的是，数据供应商和资本市场最终面对的是同一套问题，数据有没有合法清晰的授权，客户是否真正在用，能不能持续带来复购和回款。当验收标准从“交了多少小时”转向“机器人多学会了什么”，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。
《科创板日报》记者注意到，当前具身数据产业痛点，已进入政策视野。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”，为行业指明了从规模转向质量的方向。
(应采访对象要求，文中小云、王健为化名。)
