雇人拍自己煮咖啡的Mecka AI，红杉给出5亿美元估值

将iPhone置于灶台旁，佩戴触觉手套，手臂上贴好传感器，随后开始煮咖啡。录制完成后上传视频，Mecka AI便会支付报酬。

该公司的数据采集点并非设在实验室，而是遍布全球的厨房、车间和化学实验室，参与者均为普通民众，现场没有任何机器人工程师。

Mecka AI总部位于纽约，于2024年注册成立，2025年8月才从隐身模式中浮出水面。2026年9月11日，TechCrunch报道称，该公司接近完成由红杉资本领投的新一轮融资，估值约为5亿美元。融资金额尚未披露，条款也未最终确定，公司和红杉均未对此作出回应。

他们既不制造机器人，也不训练模型。他们只是记录人们在真实环境中执行任务的过程，并将其加工成可供机器人学习的数据库。

01 四位无机器人背景的创始人

创始团队成员中，Josh Gao和Mogen Cheng是加拿大人，两人于2023年出售了共同创立的餐饮支付公司。Jason Chong的加密货币交易所被Coinbase收购后，他随之加入Coinbase。Duy Nguyen是四人中唯一的非加拿大人，早年通过转售限量版运动鞋赚取数百万美元，目前负责运营。

这四人中，没有一人具备机器人背景。

Mecka AI创始人

Chong此前创办的公司名为Utopia Labs，专注于链上支付基础设施，于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的下一个流向，并最终落脚于机器人的数据基础设施。

接下来的几个月里，他们阅读论文、走访机器人实验室，并在社交媒体上向机器人研究者发送私信。

当时的主流方法是遥操作，即由人使用手柄遥控机器人完成任务，重复数千次，让策略模型从这些轨迹中学习。

然而，四人得出的结论却恰恰相反：直接使用人类执行任务的记录进行训练。

“当时几乎没有人相信这能行得通。”Gao说。

2025年8月，完成800万美元种子轮融资，由Neo领投；2025年11月，完成2500万美元A轮融资；2026年初，又追加了3500万美元，这两轮当时均未公开；2026年6月1日，Fortune首次报道Mecka将后两轮融资合并披露，总额约为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公司名称取自“mecha”，意指科幻作品中由人类操控的巨型机器人。

02 付费让人录制自己的工作过程

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，使用手机录制自己的工作过程。手机主要是iPhone，Mecka将其内置的深度和惯性传感器作为一套分布式录制设备使用。

相机拍摄的画面只是其中一路信号，完整的数据集还需包含手腕姿态、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。这些通道必须实现毫秒级对齐，视觉和触觉数据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信息。

这些采集到的素材最终都会被汇总到一个名为Egoverse的库中，Mecka称其规模超过3万小时，是同类中最大的数据集。

公司内部设有一个视频理解实验室，负责补充手部关键点、进行3D重建和动作标注。

这项技术中最具挑战性的步骤是重定向。

人手与机器人末端执行器的运动学特性不同，需要将动作映射到关节限位、工作空间和夹爪形态上。这一步一旦打通，Mecka就能继承遥操作无法获取的长尾数据。车间的杂乱、真实光照、出错后的恢复动作，都包含在其中。

人的身上没有力反馈，也无法读取关节力矩。一段拧螺丝的视频可以告诉机器人这个动作看起来是什么样子，却无法告诉它施加了多少牛米的力。

但重定向本身仍存在信息损失，人的关节和肌腱与机器人无法完全对应。对此持怀疑态度的人认为，通过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门槛。

Mecka也是学术项目EgoVerse的参与方之一，同一行列中还有斯坦福大学、苏黎世联邦理工学院和Meta Reality Labs。学术界的EgoVerse与公司自有的Egoverse是两个不同的实体，后者才是对外销售的产品。学术项目对外公布的时长也存在差异，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 客户出资采集的数据，它能重复使用

Kindred的Steve Jang在投资公告中剖析了Mecka的商业模式。

客户项目中包含授权条款，允许Mecka将采集到的数据用于自己的产品。客户出资养活记录者网络，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”。

另一部分业务则要等到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希望将Mecka部署到一线，帮助企业集成和训练模型，他表示可用的机器人今天就能部署，而且是立即部署。

Jang解释过为什么将两块业务放在同一家公司：纯数据公司未来需要从零开始建立渠道，纯部署公司手中没有动作数据用于微调，而每一件业务都在降低另一件的成本。

在收入方面，2026年6月披露时，Mecka表示根据已签署合同，年化经常性收入运行率约为1亿美元，当时员工约40人。

该公司未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，并不构成企业订单。

这1亿美元未经审计，公司也未披露其中多少是稳定的订阅收入，多少来自一次性数据项目。

同一条赛道上的XDOF由加州大学伯克利分校的Philipp Wu和Fred Shentu创办，两人此前开发了低成本遥操作系统GELLO。该公司正在洽谈由8VC领投的B轮融资，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，该公司在2025年获得14亿美元融资，估值超过140亿美元。

更现实的威胁来自客户自身，特斯拉、Figure、1X都在建立内部数据采集团队，一旦完成垂直整合，独立数据供应商的生存空间就会被压缩。

04 数据采集：国内外的“钱”景差异

关于数据采集，如何“采”已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？》一文中介绍了这家美国机器人巨头在具身数据方面的玩法。

Figure将测试了四个月的采集APP正式更名为Index并在全球上线。用户录制自己叠衣服、洗碗、拖地的第一视角视频，上传审核通过后即可获得报酬。四个月内，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，都在采用付费众包模式来扩建自身的具身数据库。Figure向创作者支付1500万美元，是一笔清晰的交易；Mecka向记录者和场地支付费用，将成本计入项目预算。

但在国内，不同身份的玩家对“付费”这一模式的态度和打法则完全不同。

潮涌AI在《京东云All in物理AI：要靠家政阿姨采集具身数据？》一文中分析了互联网玩家京东云的策略：两年内采集超过1000万小时的真实场景视频数据，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，在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，占地约4000平方米。

京东的采集成本，从目前的构想来看，是否由用户的家政服务费承担了呢？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》执行日益严格的背景下，这种嵌入服务中的采集方式，合规不确定性更大。

京东JoyEgoCam采集数据

再看看国内具身头部玩家走出的另一条路。

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，包含340小时、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，不向普通人支付报酬。

而国内的自建路线则将成本压在场地租金和设备折旧中。

同样是从人身上收集数据，几家公司的差异落在了钱上。

05 潮涌AI观点

将Figure、Mecka AI和京东云放在一起看，众包采集这门生意呈现出三种面貌。

Figure花钱购买数据，交易清晰；Mecka将采集做成外包服务，出售按客户规格定制的数据；京东则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。

差异落在两个问题上：谁出钱，谁受益。

国内这一轮进入具身数据领域的方式，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没有厂房，它将采集拆分为众包网络加自研传感器，规模随人而变，雇用普通人，使用他们自己的手机。

客户出资采集的数据，Mecka可以保留在自己的产品中重复使用，每一笔项目收入都在为同一个资产增值。而国内的数据采集公司大多出售的是项目交付物，同一份能力在不同客户之间重复报价，很难转化为可复用的资产。

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；5亿美元估值来自媒体报道，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。它真正的赌注押在一个技术环节上：人的动作能否稳定迁移到机器人的身体上。这一步如果无法突破，它卖的就是一批标注了手部关键点的视频。

各家数据彼此不兼容、无法对接是最大的问题，而Mecka为这个问题增加了一个新变量：它的记录者网络跨国分布，采集到的数据天然具有跨语言、跨居住形态的特点。

如果中国的众包路线真的兴起，首先要解决的是数据规格问题，采集多少小时反而排在其次。

*参考文章

1. TechCrunch《Mecka AI nears $500M valuation in Sequoia-led deal amid rush for robot training data》
2. Fortune《Mecka AI raises $60 million to train robots with human data sourced from body sensors and iPhones》
3. Kindred Ventures《Creating the Data Corpus for Physical AI》

在机器人数据采集领域，像Mecka AI这样的公司正在探索如何将人类日常活动转化为训练素材，而九游娱乐网站也关注这一技术趋势对行业生态的潜在影响。