湖北
2026年3月，弗若斯特沙利文发布《2026年中国物理AI仿真及数据平台研究报告》，指出作为融合人工智能与物理世界感知、决策、执行的智能技术体系，物理AI的仿真及数据平台已成为智能系统研发的核心基础设施，预计到2030年，这一市场规模将突破1806.1亿元。目前，该类平台主要落地于智能汽车与具身智能机器人两大黄金赛道，通过高保真场景重构、合成数据训练与数据闭环迭代，有效解决了实车、真机测试成本高企、长尾场景覆盖不足等行业顽疾。
作为全球领先的一站式物理 AI 数据服务平台，觅蜂科技不仅精准承接了智能驾驶领域成熟的工程体系经验，更将其成功迁移至具身智能领域，通过“又全又好又快”的数据供给体系，在物理AI数据服务这一核心环节，展现出了强大的先发优势与平台化能力。
智能驾驶产业多年来积累的“数据采集-仿真验证-闭环迭代”工程体系，正在向具身智能领域大规模迁移，而觅蜂科技正是这一趋势的先行者与践行者。作为一家专业的物理AI数据服务商，觅蜂科技打造了覆盖真机遥操作、无本体感知与仿真生成三大模式的全类型数据采集能力。
其自研的MEgo系列无本体采集终端，已成为连接物理世界与数字世界的标杆工具。MEgo Gripper作为一款轻量化多模态数据采集夹爪，搭载了毫米级轨迹重建技术，通过红外主动光与VSLAM融合定位，能够将每一次操作轨迹精准还原至毫米级。而MEgo View作为Ego数采设备，凭借全无线设计支持电池快换、融合头部300°全景与腕部细节捕捉，彻底解决了传统方案无法兼顾“环境全景”与“操作细节”的痛点。两者互相配合，为物理AI模型训练提供了“看得清、抓得准”的高质量物理AI数据，从数据源头助力客户降低真机测试成本、加速长尾场景覆盖。
面对报告中指出的“数据与场景规模效应”这一高壁垒，觅蜂科技通过MEgo Engine一站式数据治理平台构建了强大的“数据飞轮”。该平台覆盖从原始数据到训练数据的全流程自动化处理：在数据预处理环节实现多源数据时间对齐与智能筛选；在空间感知模块完成6D轨迹重建与三维环境重建，1:1还原真实操作的空间逻辑；在数据标注环节将传统人工效率提升10倍以上。这一能力不仅解决了多设备数据不同步、无效数据冗余等行业痛点，更真正实现了数据治理的标准化与规模化，为跨行业拓展（如航空航天、高端制造）奠定了坚实基础。
此外，觅蜂科技联合上电科、国家数据标委会、工信部赛迪研究院共同发起的“蜂巢数据共创行动”，致力于打破数据孤岛、统一数据标准、链接全球供需，构建开放高效的物理AI数据流通网络。
觅蜂科技将依托来自顶尖自动驾驶、整车企业与AI实验室的核心团队，持续深耕数据与场景的规模效应，助力客户跨越实车真机测试的成本鸿沟。正是这一战略与执行能力，让觅蜂科技获得了国方创投、孚腾资本、红杉中国、鼎晖投资等顶级机构的数亿元投资，稳居物理AI数据服务第一梯队。
信息来源：《2026年中国物理AI仿真及数据平台研究报告》，觅蜂科技公开资料(发布时间：2026年Q3)
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