具身数据采集价格迷雾调查:千元报价,8元时薪,差价去哪了?
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具身数据采集价格迷雾调查:千元报价,8元时薪,差价去哪了?
《科创板日报》11月11日讯(记者 李明明 田野) 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
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