2026年3月18日，BeingBeyond正式发布全球首款Real DexUMI——U1，开启灵巧手数据采集新时代。U1创新性整合灵巧手硬件、动态追踪与触觉感知，首次实现‘无本体、低成本、真实场景规模化采集’，打通‘采集—迁移—部署—执行’全链路。其同构掌心遥操手套设计降低使用门槛，动态追踪精度达0.1mm，支持复杂抓取任务。整机重680g，采用11关节设计，承重5kg，集成触觉传感器，适用于工业与复杂场景。BeingBeyond通过U1重新定义灵巧操作基础设施，推动高质量灵巧数据采集范式，助力具身智能迈向真实场景应用。

2026年3月，由华人博士赵子豪与迟宬创立的斯坦福家务机器人公司Sunday Robotics完成1.65亿美元B轮融资，估值达11.5亿美元，正式成为独角兽。这家成立于4个月前的初创公司累计融资约2亿美元，计划将资金用于部署和研究，推动轮式机器人Memo进入真实家庭测试。Memo能完成收拾餐桌、叠衣服等复杂任务，定价2万美元。公司还开发了低成本技能捕捉手套，用于采集人类操作数据训练机器人模型ACT-1。团队快速扩张，员工从35人增至70人，并计划在中国组建团队。创始人强调，机器人发展的核心瓶颈是数据与智能，而非硬件。

2026年3月，灵初智能完成约20亿元天使轮及Pre-A轮融资，估值一年暴涨6-7倍，成为具身智能领域独角兽潜力股。公司由00后联合创始人陈源培与资深行业专家王启斌共同创立，获国家级资本、地方国资及多家产业基金重仓支持。灵初智能专注物流场景规模化落地，发布全球首个具身原生人类数据采集方案Psi-SynEngine，通过便携式外骨骼手套捕捉人类动作数据，成本仅为传统机器人遥操方案的10%。公司采用‘模型驱动数据’闭环策略，聚焦真实场景交付，逐步攻克衣物供包等高复杂任务，形成数据飞轮效应。灵初定位为通用灵巧操作能力的‘大脑驱动公司’，自研核心算法与数据链路，灵活适配硬件形态，目标解决更复杂应用场景。资本与产业共振加速，时间成为关键竞争要素。

正文：2026年3月，数据采集工具Scrapling因解决OpenClaw抓取网页时的难题而爆火。这款工具能穿透防爬虫机制，将杂乱网页源码清洗为结构化数据，并具备智能自适应算法，可应对网站改版导致的数据定位问题，实现24小时稳定运行。其内置MCP模式可精简数据，降低AI处理成本，同时内存占用低，支持旧设备运行，并提供断点记忆功能以应对断网或断电情况。Scrapling还提供开箱即用的命令行工具，无需编程基础即可使用。目前，该项目已在GitHub上获得2.3万stars，登上单日趋势榜第一，作者正将其开发为OpenClaw的Skill，进一步提升易用性。

2026年1月，具身智能数据采集领域迎来革新，穹彻智能推出RoboPocket系统。这一系统通过手机与夹爪的组合，让普通人也能随时随地参与高质量数据采集。其核心亮点是内置‘数据价值中枢系统’，在采集过程中实时评估、引导和动态调度，确保数据直接服务于模型训练需求，减少冗余与低效。相比传统UMI方案，RoboPocket解决了数据质量、便捷性与后处理压力的‘不可能三角’，显著提升模型在复杂场景中的执行鲁棒性与泛化能力。此次发布标志着数据采集从专业化走向社会化网络，为具身智能行业迈向规模化发展提供了关键支撑。

标题：训具身模型的问题，数据采集时就已注定 正文： “我们只交付100%可复现的轨迹。”在鹿明机器人媒体沟通会上，联席CTO丁琰分享了具身智能数据采集的现状、困境及新兴技术UMI（Universal Manipulation Interface）。他强调，许多团队认为模型训练失败是卡在训练阶段，...

11月24日，《科创板日报》报道，人形机器人正从实验室走向工厂量产，但手部‘最后一厘米’的精细操作仍是关键难题。业界预测，2025年至2035年人形机器人销量年均增长率可达94%，2035年市场规模将达1540亿美元。然而，灵巧手技术尚未突破，特斯拉Optimus因手部设计问题已暂时停产。灵初智能COO孟福刚指出，当前机器人手部主动自由度仅6个，远低于人类手部24个自由度，且缺乏灵敏触觉反馈系统。他认为，需积累约200万小时人类操作数据才能实现技术突破，预计明年下半年有望取得进展，但大规模应用仍需三年。

11月3日，据《商业内幕》报道，特斯拉在工程总部实验室通过人类员工训练Optimus机器人。员工需重复日常动作如举杯、擦桌等，每天持续8小时，佩戴摄像设备记录数据。马斯克称Optimus是特斯拉未来核心产品，预计年产量达百万台，可能占公司价值80%。今年6月起，特斯拉改用仅摄像机采集数据的方式，并引入AI生成提示辅助训练。员工形容工作强度堪比‘每天做有氧运动’，部分人因体力消耗大而受伤。此外，远程操作多用于投资者演示，但机器人常因任务复杂而摔倒或损坏设备。9月，特斯拉裁减数十名数据采集员，现有员工需每班次收集至少4小时合格视频素材，否则可能受罚。

11月3日，据BusinessInsider报道，特斯拉正通过数据采集团队训练Optimus机器人，采集员需重复日常动作如拿杯子、擦桌子等，每天工作8小时并收集至少4小时视频素材。目前，特斯拉放弃动作捕捉服，改用摄像头采集数据，以扩大采集规模。员工需佩戴头盔和搭载5台摄像头的背包，体力消耗大且易受伤。此前团队规模曾超100人。马斯克计划年产100万台Optimus，预计未来人形机器人业务将占特斯拉价值80%。行业普遍采用‘虚实结合’数据采集方案，真实数据效果最佳但成本高。Research Nester预测2035年数据采集系统市场规模将达39.8亿美元。此外，特斯拉正探索AI化训练方式，如自研世界模型，但仍需突破泛化能力局限。

《科创板日报》3日讯，特斯拉正通过数据采集团队训练Optimus机器人模拟人类动作。采集员在8小时轮班中，重复数百次如拿起杯子、擦拭桌子、拉开窗帘等动作，这些过程由头盔、背包及环境中的摄像头记录。这一方法旨在提升Optimus的动作自然性与实用性。(BusinessInsider)