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2026年6月，面向实体AI提供机器人训练数据采集标注服务的科技公司XDOF，已获得多家头部AI实验室的付费订单。当前实体AI的落地进度远落后于大语言模型，核心短板就来自高复杂度、多场景的训练数据缺口，苦脏累属性让多数厂商不愿涉足该赛道，XDOF的商业化落地也为行业破局提供了新路径。
不同于大语言模型可以依托海量公开互联网文本完成预训练，需要和物理世界实时交互的实体AI、通用机器人，训练数据需要覆盖不同光照条件、地面摩擦力、障碍物形态、人体交互习惯等无数非标准化变量，数据采集过程往往需要工作人员在工厂、仓储、普通家居场景反复调试采样，长期被业内调侃为“AI领域最不光鲜的脏活累活”。
过去五年，大语言模型的迭代速度远超行业预期，GPT、Claude等产品已经渗透到办公、内容生产、企业服务等数十个场景，商业化路径已经基本跑通。但对比之下，实体AI的落地进度却始终慢半拍：不管是工业场景的协作机器人还是家用服务机器人，一旦离开预设场景就容易出现误判，通用化程度迟迟无法突破。
业内测算数据显示，实体AI的训练数据标注成本是文本数据的6-8倍，且需要配套实景测试场地、硬件调试团队，前期投入极高，回报周期却比大语言模型相关业务长2-3倍，多数AI实验室都不愿投入资源自建数据采集团队，这也直接导致了实体AI的训练数据缺口持续扩大。
瞄准这一市场空白的XDOF，走通了这条多数厂商不愿碰的赛道。据了解，XDOF目前已经自建了覆盖家居、工业仓储、户外公共场景三大类的22个实景测试场，同时研发了配套的半自动化标注系统，能把单条机器人动作数据的标注成本降低70%，标注效率提升3倍。
这套模式推出后很快获得了市场认可，目前XDOF已经和3家头部通用AI实验室、2家头部机器人厂商签订了年度服务协议，有实验室相关负责人透露，外包数据采集标注业务给XDOF，整体成本比自建团队低42%左右，还能省去场地租赁、人员招聘的时间成本。
多家行业咨询机构的预测显示，2028年前后将是通用实体机器人的落地元年，而要实现这一目标，机器人训练数据的供给能力至少要比当前提升10倍。XDOF的模式跑通后，近半年已经有11家相关赛道的初创企业完成了天使轮融资，整个细分赛道的热度正在快速上升。
按照当前的增速测算，2027年全球机器人训练数据采集标注的市场规模有望突破120亿元，成为AI赛道继大语言模型应用之后的新细分增长点。而随着数据供给侧的短板被补上，实体AI的迭代速度也有望在未来2-3年迎来明显提升。
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