这背后是一场明确的数据范式迁移。过去一年，全球头部玩家几乎同时把目光转向Human-centric data：不是更大规模的第三人称素材，也不只是昂贵而稀 缺的真机遥操作，而是更接近人类真实操作分布的数据。而其中Ego-centric——以人类第一视角、真实物理交互和多模态感知为核心——正迅速成为最关 键的一条采集路线。 原因在于，机器人最终要学会的，不是看懂世界，而是在真实物理世界里把动作做对。第三人称视频缺少接触与控制细节，仿真难以完整覆盖真实物理长 尾，纯遥操数据又昂贵且稀缺。真正稀缺的，是一种既足够真实、又足够精细，同时还能被规模化生产并被模型直接消化的数据。就在这一拐点上，一家 选择从多模态融合与穿戴式高精度采集切入这一难点的公司，开始浮出水面。 「暗涌Waves」独家获悉，聚焦Ego-centric数据采集的创业公司星忆科技完成千万级首轮融资，由清华系水木创投领投，泉士资本作为孵化方长期为公司 提供产业及资本支持，并参与本轮投资；神州通誉系钥卓资本、资深产业天使团队等跟投。Maple Pledge枫承资本长期出任公司私募股权融资顾问。 星忆科技孵化自清华大学计算机系，创始人宋知珩曾任智元机器人全尺 ...

「 赛点已转移。 」 文 ｜ 任倩 具身数据层的全球竞 赛 正在迅速升温。NVIDIA Research在2026年发布EgoScale数据与训练框架，在Ego- centric人类操作视频上训练VLA模型，用 20,854小时带动作标注的第一人称人类视频，观察到数据规模和 验证损失之间接近对数线性的scaling law。1X收集人类第一视角及家庭行为数据，通过 Sunday项目采集 百万小时级家庭场景视频。光轮智能采用仿真合成数据和人类视频数据（EgoSuite）的混合路线，宣称累 计交付突破100万小时，估值飙向十亿美金。 几个月内，行业关注点已不再只是"谁采得更多"，而是"谁能把Human-centric /Ego-centric数据真正做成高 自由度、高精度、低成本、可训练的资产"。 这背后是一场明确的数据范式迁移。过去一年，全球头部玩家几乎同时把目光转向Human-centric data： 不是更大规模的第三人称素材，也不只是昂贵而稀缺的真机遥操作，而是更接近人类真实操作分布的数 据。而 其中Ego-centric——以人类第一视角、真实物理交互和多模态感知为核心——正迅速成为最 关键的一条采集 ...