具身数据，正在成为具身智能行业的新上游。
量子位统计，国内已有近百名玩家涌入具身数据赛道。过去一年，15 家“不做本体、不做模型、只做数据”的独立具身数据服务商，合计融资约 44.7 亿元。
这说明一个信号：继芯片、HBM 存储之后，真实世界数据正在成为机器人大脑最稀缺的基础资源。
如果说芯片决定机器人大脑能不能算，存储决定机器人大脑能不能装，那么数据决定机器人大脑能不能长大。
从数据获取能力、真实场景壁垒和长期商业价值来看，2026 年最值得关注的具身数据企业，可以看这五家。
一、仙工智能：天然低成本真机数据，最容易被低估
仙工智能是一家刚刚上市的平台型具身智能公司，并不是垂直的数据公司，核心产品是机器人大脑（控制器）。
公开信息显示，仙工智能已服务 2100+ 全球客户，覆盖 20+ 行业、70+ 国家和地区，累计落地 50000+AI机器人。
即使每天只有 20% 的设备数据回流，每台设备每天工作 10 小时，一年按 300 个工作日计算：
仙工智能每年实际可沉淀的高质量真机数据也会有惊人的 3000 万小时！
这类数据不是为了训练而训练出来的“表演数据”，而是来自真实客户、真实设备、真实流程。
从机器人大脑、人形机器人、机器狗、搬运机器人、智能叉车等已落地的具身产品，到多机器人调度、任务执行、异常恢复和数据回流的软件闭环，仙工智能的数据来自业务现场持续运行。
它的特殊价值在于：别人是在搭场采数据，仙工智能是在业务运行中自然长出数据，数据获取成本无限趋近于零。
二、光轮智能：独立具身数据服务商头部样本
光轮智能是目前独立具身数据服务商中最受关注的企业之一。
量子位统计显示，在 15 家过去一年有融资记录的独立具身数据服务商中，光轮智能过去一年完成 6 起融资，融资额约 31 亿元，占总融资额约七成；公开报道也称其成为全球*具身数据领域独角兽。
光轮智能的价值，在于把具身数据作为一门独立生意来做，围绕物理仿真、数据生成、数据处理和模型评测，构建具身数据基础设施。
它代表的是一类典型路线：不做机器人本体，不做大模型，而是做具身智能时代的“数据卖铲人”。
三、觅蜂科技：平台化物理 AI 数据供给
觅蜂科技背靠智元机器人生态，是 2026 年具身数据赛道*声量的平台型玩家之一。
公开报道显示，觅蜂科技已发布一站式物理 AI 数据服务平台，覆盖真机遥操、无本体采集、仿真数据等多种范式，并提出 2026 年实现千万小时级数据产能的目标。
觅蜂科技的优势在于平台化供给。它试图把高质量具身数据做成“水电煤”式基础设施，让机器人公司可以按需获取数据，而不是每家公司都从零建设数据采集体系。
这条路线的核心看点，是能否真正解决数据标准化、质量控制和供需匹配问题。
四、银河通用：合成数据与虚实融合路线
银河通用不是纯数据服务商，但它在具身数据上的动作非常明确。
公开报道提到，银河通用构建了“银河星坊 AstraSynth”数据基建，围绕合成数据、真实数据校准和场景回流，打造虚实融合的数据闭环。
它的路线并不是单纯依赖真机采集，而是用合成数据扩大训练规模，再通过少量真实数据进行校准和验证。
这类企业的价值在于提高数据生产效率。对通用机器人而言，单靠真实采集很难满足大规模训练需求，虚实融合可能会成为重要中间路线。
五、星海图：百万小时真实数据计划
星海图则是另一种值得关注的路线。
2026 年，星海图宣布联合北京亦庄共建数据公司，并启动“百万小时真实数据计划”。这意味着，头部具身智能公司已经开始把真实数据作为核心基础设施来建设，而不是只把数据当成模型训练的附属资源。
星海图的优势在于具身模型、本体平台和真实数据计划之间的协同。它要解决的问题，是如何把真实世界数据持续反馈给机器人大脑，推动机器人从实验室验证走向规模化应用。
结语：具身数据竞争，本质是“谁拥有真实世界”
2026 年，具身数据赛道的热度已经被资本验证。
但真正的竞争，可能不是谁融资更多，也不是谁建的数据工厂更大，而是谁能持续拿到最接近真实业务的数据。
纯数据公司采的是数据。
数据工厂造的是数据。
但已经跑在真实现场的平台型机器人企业，沉淀的是任务经验。
未来具身智能的上游，不只有芯片、存储和算力。
还会有真实世界数据。
而谁拥有真实世界，谁就更接近机器人大脑的下一次进化。