把iPhone搁在灶台旁边，戴上触觉手套，再往手臂上贴几枚传感器，接着开始煮咖啡。拍好视频上传后，Mecka AI会支付报酬。
这家公司的数据采集点并不设在实验室内，而是遍布全球各地的厨房、车间和化学实验室，参与的都是普通人，现场没有任何机器人工程师。
Mecka AI总部位于纽约，2024年注册成立，2025年8月才从隐秘状态中公开亮相。2026年9月11日，TechCrunch报道称，它接近完成由红杉资本领投的新一轮融资，估值大约5亿美元。具体金额没有披露，条款尚未最终确定，公司和红杉均未回应。
他们不制造机器人，也不训练模型。他们只是把人在真实环境中操作的过程录制下来，再加工成机器人可以学习的数据。
01 四个没有机器人背景的人
创始团队中，Josh Gao和Mogen Cheng是加拿大人，2023年卖掉了两人共同创立的餐饮支付公司。Jason Chong的加密货币交易所被Coinbase收购，他随后加入了Coinbase。Duy Nguyen是四人中唯一的非加拿大籍，早年靠转卖限量球鞋赚了几百万美元，现在负责运营。
四个人里没有一个人做过机器人。
Mecka AI创始人
Chong之前的公司叫Utopia Labs，专注于链上支付基础设施，2024年底被Coinbase收购。Kindred Ventures曾领投其种子轮，三年后Kindred又投资了Mecka。
Gao表示，四人曾考虑再创办一家金融科技公司，但最终决定探索计算能力接下来会流向哪个领域，最终落脚在机器人的数据基础设施上。
接下来的几个月里，他们阅读论文、参观机器人实验室、在社交媒体上给机器人研究者发送私信。
当时主流的方法是遥操作，即人用手柄遥控机器人完成某项任务，重复数千次，让策略模型从这些轨迹中学习。
四人得出的结论却截然相反：直接用人干活的记录来训练。
“当时几乎没有人相信这件事能成功。”Gao说。
2025年8月，800万美元种子轮，由Neo领投；2025年11月，2500万美元A轮；2026年初，3500万美元追加，这两笔当时都未公开；2026年6月1日，Fortune首次报道Mecka将后两笔合并披露为约6000万美元，由Framework Ventures领投，Menlo Ventures、SV Angel、Kindred Ventures和天使投资人Ted Xiao参投……Framework联合创始人Vance Spencer对Fortune表示：“这是我们投资过的收入增长最快的公司。”
Mecka公司名取自mecha，意为科幻作品中由人操控的巨型机器人。
02 付钱让人拍自己干活
Mecka向普通人支付报酬，让他们佩戴自研的身体传感器和触觉手套，用手机拍摄自己干活的过程。手机主要是iPhone，Mecka将其自带的深度和惯性传感器用作一套分布式录制设备。
相机拍摄的画面只是其中一路信号，一套完整的数据还需要包含手腕位姿、手指关节动作、接触事件与抓握力、注视点，以及记录全身动力学的IMU数据。这些通道必须对齐到毫秒级，视觉和触觉一旦在时间上出现漂移，正在学习力控接触的策略模型就会学到错误的东西。
这些采集到的素材最终都会汇总到一个名为Egoverse的库中，Mecka称其规模超过3万小时，是同类中最大的。
公司内部设有一间视频理解实验室，负责补充手部关键点、3D重建和动作标注。
这项技术中最困难的一步是重定向。
人的手和机器人末端执行器的运动学不同，需要将动作映射到关节限位、工作空间和夹爪形态上。这一步打通后，Mecka就能继承遥操作买不起的长尾数据。车间的杂乱、真实光照、出错后的恢复动作，都包含在其中。
人身上没有力反馈，也读不出关节力矩。一段拧螺丝的视频能告诉机器人这个动作看起来是什么样子，但无法告诉它用了多少牛米。
但重定向本身还是有损耗的，人的关节和肌腱与机器人不匹配。不看好这条路的人认为，遥操作采集到的机器人力觉数据更直接可用，而Mecka的方案无法跨越物理接触这道障碍。
Mecka也是学术项目EgoVerse的参与方之一，同列的还有斯坦福、苏黎世联邦理工、Meta Reality Labs。学术的EgoVerse和公司自有的Egoverse是两个不同的东西，后者才是对外销售的产品。学术项目对外公布的时长也不一致，论文中写的是1362小时，官网上是4003小时，采集段数从8万条到44万条不等。
03 客户出钱采的数据，它能再用一遍
Kindred的Steve Jang在投资公告中拆解过Mecka的业务模式。
客户项目中包含授权条款，Mecka可以将采集到的数据用于自己的产品。客户出钱供养记录者网络，同时帮助Mecka积累真实标注的能力。
用Jang的话说，Mecka是“收着钱在建自己的护城河”。
另一块业务要等机器人进入工厂后才开始，包括安装、校准、监控和现场维护，这套设施天然与本体和模型无关。
Gao希望把Mecka放到一线去帮助企业集成和训练模型，他说可用的机器人今天就能部署，而且是立刻。
Jang解释过两块业务为什么放在一家公司里：纯数据公司以后需要从零建立渠道，纯部署公司手里没有动作数据可以微调，每一件事都在降低另一件事的成本。
收入方面，2026年6月披露时，Mecka表示基于已签合同，年化经常性收入运行率约为1亿美元，当时员工约40人。
它没有公布大部分客户的名字，目前唯一能核实的付费客户是人形机器人公司1X Technologies。
官网上与斯坦福、苏黎世联邦理工并列的那些名字，属于开源研究联合体的学术伙伴，不构成企业订单。
这1亿美元未经审计，公司也没有披露其中有多少是稳定的订阅收入，多少来自一次性数据项目。
同在一条赛道上的XDOF由加州大学伯克利分校的Philipp Wu和Fred Shentu创办，两人此前开发过低成本遥操作系统GELLO，该公司正在洽谈由8VC领投的B轮，估值约12亿美元，年化收入约5000万美元，客户约20家。
更早完成大额融资的是Skild AI，它在2025年拿到14亿美元，估值超过140亿美元。
更实际的威胁来自客户自身，特斯拉、Figure、1X都在建立内部数据采集队伍，一旦完成垂直整合，独立数据供应商的空间就会被压缩。
04 采集数据，国内国外关于“钱”的差别
关于数据采集这件事，如何“采”便成为各路玩家讲故事的关键。
潮涌AI在《Figure用一款APP建立全球「数据采集经济体」，中国具身企业谁会抢先跟进？》一文中介绍了这位美国机器人巨头关于具身数据的玩法。
Figure将测试了四个月的采集APP正式更名为Index全球上线。用户录制自己叠衣服、洗碗、拖地的第一视角视频，上传审核通过后就能获得报酬。四个月里，Index覆盖了108个国家和地区，积累了1600万段视频，Figure向创作者支付了1500万美元，并承诺未来12个月在数据和算力上投入超过10亿美元。
可以看出，无论是美国的创业公司Mecka，还是头部公司Figure，都在采用愿意付费的众包模式来扩建自身的具身数据库。Figure支付给创作者1500万美元，是一笔清晰的交易；Mecka给记录者和场地付费，将成本写进项目预算。
但在国内，不同身份玩家的态度和打法，关于“付费”这一模式又完全不同了。
潮涌AI在《京东云All in物理AI：要靠家政阿姨采集具身数据？》一文中拆解了互联网玩家京东云的路径：两年内要采集超过1000万小时真实场景视频数据，动员内部10万名员工和外部最多50万名各行业人员参与。
8月的世界机器人大会上，京东云展示了采集方案的样子：家政人员佩戴自研的JoyEgoCam头戴设备，设备重约220克，内置推理单元和车规级IMU，做家务时记录上肢轨迹、力度分布和人机交互参数。
2026年3月，京东宣布在江苏宿迁建设全球最大的具身智能数据采集中心，5月20日全国首个具身智能数据采集社区正式运行，占地面积约4000平方米。
京东的采集成本，从目前的设想来看，是否由用户的家政服务费承担呢？用户请阿姨到家里干活，阿姨干活的数据被京东拿走，用户还要为这项服务付费。在《个人信息保护法》《数据安全法》执行收紧的背景下，这种嵌入服务中的采集，合规不确定性更大。
京东JoyEgoCam采集数据
再看国内具身头部玩家走的另一条路。
智元建设了约2000平方米的数据采集工厂；宇树开源了UnifoLM-WBT数据集，340小时中包含了189万条操作记录；优必选的RoboMIND覆盖了279项任务……这些数据大多在自建场地中由采集员穿着动捕设备采集，采集完成后对外开源，不向普通人付费。
而国内自建路线则将成本压在场地租赁和设备折旧中。
同样是从人身上收集数据，几家公司的差别落在钱上。
05 潮涌AI观点
将Figure、Mecka AI和京东云放在一起看，众包采集这门生意有三副面孔。
Figure花钱购买，交易清晰；Mecka将采集做成外包，销售按客户规格定制的数据；京东将采集嵌入家政服务中，阿姨干活的数据同时成为训练资产。
差别落在两个问题上：谁出钱，谁受益。
国内这一轮进入具身数据的方式，是先建工厂、买机器人、招采集员，好处是数据质量可控，代价是每一份增长都需要匹配场地和人力的投入；Mecka手里没有厂房，它将采集拆解为众包网络加自研传感器，规模随着人走，雇佣的是普通人，使用的是他们自己的手机。
客户出钱采集的数据，Mecka可以留在自己的产品中再用一遍，每一笔项目收入都在往同一个资产上加厚。国内数据采集公司销售的多是项目交付，同一份能力在不同客户之间重复报价，很难变成可复用的资产。
不确定性同样明显。
1亿美元是按合同口径计算的年化运行率，未经审计；5亿美元来自媒体报道，条款尚未敲定，红杉公开的投资组合名录中也还没有Mecka的名字。它真正的赌注压在一个技术环节上，就是人的动作能否稳定迁移到机器人的身体上。这一步过不去，它销售的就是一批标注了手部关键点的视频。
各家数据彼此无法理解、无法对接是最大的问题，而Mecka给这个问题添加了一个新变量：它的记录者网络跨国分布，采集出的数据天然跨语言、跨居住形态。
如果中国的众包路线真的兴起，第一件需要商量的事情是数据规格，采集多少小时反而排在后面。
*参考文章
- TechCrunch《Mecka AI nears $500M valuation in Sequoia-led deal amid rush for robot training data》
- Fortune《Mecka AI raises $60 million to train robots with human data sourced from body sensors and iPhones》
- Kindred Ventures《Creating the Data Corpus for Physical AI》
