一、案例背景
（一）物理AI：人工智能的下一个前沿
2026年，人工智能产业正经历从数字世界向物理世界的范式跃迁。如果说大语言模型（LLM）让机器学会了”理解语言”，那么物理AI（Physical AI）则致力于让机器”理解物理规律”——从抓取一个易碎物品到在复杂环境中自主导航，物理AI需要机器具备对三维空间、力学关系、因果推理的高阶认知能力。
这一跃迁的核心瓶颈并非算法本身，而是数据。与互联网文本数据近乎无限供给不同，物理交互数据——即机器与真实物理世界互动时产生的多模态信息——的获取极其困难且成本高昂。一位业内专家曾估算，训练一个可靠的具身智能模型所需的高质量物理交互数据量级，是训练同等能力大语言模型所需文本数据的数十倍甚至上百倍。更严峻的是，物理AI数据的信息密度远低于文本数据，噪声却更高，这意味着一小时的原始采集数据中，可能只有几分钟甚至几秒钟是真正有价值的训练素材。
正是在这一产业背景下，觅蜂科技于2026年初应运而生。
（二）觅蜂科技：半年崛起的数据平台新锐
觅蜂科技（Maniformer）定位为”一站式物理AI数据服务平台”，致力于打造具身智能数据的”平台型供给”基础设施。公司创始人兼CEO姚卯青在人工智能和数据产业深耕多年，其核心团队融合了来自头部科技企业、顶尖实验室和数据产业的专业人才。
成立仅约半年，觅蜂科技便完成了多轮融资，投资方阵容覆盖国资平台（中国电信、张江集团）、头部基金（红杉中国）及产业方（蚂蚁灵波等），这在中国创投市场上极为罕见。2026年8月，公司再次完成数亿元新一轮融资，由中国电信领投，张江集团跟投，红杉中国、元启创新等老股东超额追加。融资用途明确指向三大方向：扩大MEgo系列无本体采集产品量产、提升数据采集—治理—评测全栈能力、加速千万小时级物理交互数据产能落地。
觅蜂科技的战略布局呈现出鲜明的”三端切入”特征：
采集端： 公司自主研发的MEgo系列无本体采集产品已实现量产，并部署于工厂、物流、超市、家庭、酒店、餐饮、安防、养老、文旅等超过20个真实场景。这一产品采用轻量化设计，能够同步采集环境感知数据与手部操作数据，轨迹精度达到毫米级。尤为关键的是，MEgo实现了低成本、规模化的数据采集，打破了此前物理AI数据采集依赖昂贵真机遥操设备的行业痛点。同时，公司构建了”分层数据供给金字塔”，覆盖真机遥操、无本体采集、仿真生成等多种数据类型，以满足不同层级模型训练的需求。
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