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Hello China Tech 调查：机器人数据一小时，从工人 20 元到训练场 1000 元
2026 年 8 月 7 日，科技媒体 Hello China Tech 发布深度调查报告 ，由 Poe Zhao 和 Yanting 联合署名，系统梳理了中国机器人训练数据从采集一线到服务交付的完整价格链条。
同一份被标注为「一小时」的机器人训练数据，在一线遥操作工人手里值人民币 20 元，到了政府背景的训练场报价单上可以标到 1000 元。中间的价差不是供应链自然加价，而是每一层在叠加完全不同的东西——机器人折旧、场地租金、数据清洗、不合格轨迹的沉没成本，以及利润。
「小时」这个词，在四个环节意味着四种东西
Hello China Tech 的调查从价格链条最底层开始。在中国的机器人数据采集设施里，一名戴着遥操作手套的工人时薪为 20 到 40 元。通过劳务中介外包后，同一小时的报价是 25 元——20 元给工人，5 元给中介。
往上一层，价格开始分化。星海图（Galaxea）CEO 高继扬在 6 月的一次公开发言中将公司内部生产成本拆为两档：可穿戴设备采集约 50 到 100 元一小时，带机器人在环的采集约 250 元一小时。他给出了一个混合数字 100 到 150 元，却又估算 100 万小时需要 1 亿到 2 亿元——按小时折算比前述范围更宽。高继扬在 中确认了量级：真实世界数据采集成本每小时 50 到 250 元。
到了服务层，数据变成了产品。政府支持的训练场——那些托管机器人集群并出售采集数据的机构——报价为每小时 500 到 1000 元。智元机器人（AgiBot）背书的觅蜂科技数据平台，不带机器人的报价为 200 到 400 元，带机器人为 500 到 1000 元。
Hello China Tech 同时指出，这些均为挂牌价，不代表流动性市场的成交价。多家训练场利用率偏低，盈利前景不明。
这四层价格——工人、可穿戴采集、机器人在环、训练场交付——并非一条可以对账的供应链。从工资到发票之间的每一段差额，都是卖家吸收折旧、租金、验收失败和数据清洗成本后加的利润。报告概括了这个漏斗：100 小时原始采集，最终仅产出约 50 小时可用数据。
这些数字之所以重要，是因为有人在它们上面定价了更大的东西。
RMB 200 亿估值底座，建在没有统一度量衡的数据上
Hello China Tech 援引 7 月中国媒体统计指出，截至 2026 年 6 月，中国已有八家具身智能公司估值达到或超过人民币 200 亿元（约 29 亿美元）。八家分为两个阵营：宇树（Unitree）和智元（AgiBot）有实际出货量做锚；其余六家中，有五家主要靠模型而非硬件出货支撑估值。
这五家「模型优先」公司是：银河通用（Galaxy General）、星海图（Galaxea）、千寻智能（Spirit AI）、自变量机器人（X Square Robot）和智平方（AI² Robotics）。它们有试点部署，但规模远不能与宇树和智元相比。
根据 Hello China Tech 的调查，银河通用——五家中对合成数据最激进、融资也最多——截至 2026 年 6 月年出货不到 150 台机器人，估值却已超过 200 亿元。在出货量远不足以锚定估值的情况下，累计数据存量就成了少数几项可以在收入做大前展示的资产。
但五家公司用五种彼此不通约的方式在计数。千寻智能在 2026 年 2 月 中称积累了超过 20 万小时交互数据，计划年底突破 100 万小时，并声称通过自研可穿戴设备将采集成本降低了 90%。星海图通过其 开源了 500 小时真实世界数据——具体、可验证，但与 20 万小时差出 400 倍。
智元机器人的 数据集以轨迹（trajectories）为单位在 Hugging Face 上开源。自变量机器人的 WALL 模型系列强调端到端通用操作能力，但未公布可与同行比较的小时数。智平方披露了近 5 亿元订单积压——五家中极少数披露需求端数据的案例，据 。
Hello China Tech 的结论直白：五家中只有两家发布过可在公司间比较的数据数字，没有任何一家的数据声明经过独立审计。
200 亿估值的底座，数据与算力的账怎么算
星海图 CEO 高继扬在 Caixin Global 采访中提供了一个参照系：数据与算力的成本比约为 1:10。如果这个比例成立，数据存量的估值逻辑就不只是「有多少小时」，而是「这些小时能不能喂出一个管用的模型」。
但「管用」本身也没有通用标准。千寻智能创始人韩峰涛在 2026 年智源大会上直言，当前模型能力相当于「一到两岁的小孩」，有意义的规模化部署「至少还需要两年」。俄勒冈州立大学机器人学教授 Alan Fern 在 中评价，遥操作数据路径「不是一个超级疯狂的想法，只是非常未被验证」。
千寻智能的 Spirit v1.5 模型在 RoboChallenge 全球榜单上领先，其机器人在宁德时代（CATL）电池产线上对柔性线束操作达到了 99% 以上成功率——这是五家中极少的真实产线验证。自变量机器人的 WALL-B 模型在 17 个真实机器人任务中仅 4 个达到 80% 以上自主完成率，据 报道——这个数字本身说明，即使最先进的模型在大多数真实任务上仍不可靠。
银河通用选择了另一条路。据 ，公司在两个多月内完成 3 亿美元融资，自称是中国具身智能领域累计融资额最高的未上市公司。但调查显示，它年出货不足 150 台——在所有 200 亿俱乐部成员中，出货量与估值的背离最为极端。
资本在赌什么，筹码押在哪里
这场数据军备竞赛的背景是前所未有的资本涌入。Hello China Tech 报告指出，2026 年第二季度人形机器人领域吸收了 69.5 亿美元，是前一季度的两倍多。据 ChinaBizInsider 统计，上半年中国具身智能领域披露融资额超过 460 亿元，至少 25 家公司估值超过 100 亿元，其中 15 家在这六个月内新跨过门槛。
但这些公司的现金跑道普遍仅 18 到 24 个月。按行业分析师推算，一轮淘汰——无论通过整合、估值下调还是直接出局——很可能在 2027 到 2028 年间到来。
数据采集本身也在快速演化。JD.com 在宿迁建设「数据采集社区」，招募当地居民拍摄做家务的视频，目标是两年生成 1000 万小时机器人训练数据。据 Rest of World 报道，山东一位 50 多岁的全职妈妈高波每天花六小时拍摄自己做家务，时薪 20 元。她对媒体说：「以前没人付钱让我做饭洗衣服。」
在东莞，数据供应商 Carson Lin 正与数十家电子和包装工厂合作，让工人佩戴头部摄像头和手腕传感器。一些工厂主担心额外操作拖慢产线。Lin 的推销话术是：训练好的机器人总有一天会回到这些工厂工作。
中国机器人数据的低成本优势正在这些现场被兑现。20 元一小时的劳动力成本，让中国公司可以在本地完成美国公司需要外包到发展中国家的数据采集。但当这个数字变成训练场报价，再变成五家公司的估值叙事时，「小时」已经负载了太多不可通约的含义。
Hello China Tech 的调查没有给出「真实价格应该是多少」的答案。它把四种价格、五种计量方式和八家公司估值放在一张表上，让其中的裂缝自己说话。一个连「小时」都没有统一定义的资产类别，正在支撑中国最昂贵的一批创业公司。