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一个普通清洁工，居然是127外国家公司董事？真相揭开，事情大了_我的网站

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不久前，新加坡警方查获一起涉案金额高达389万新元（约2075万元人民币）的特大洗钱案…

调查发现，涉案公司全部是外国人委托新加坡当地某服务公司注册，公司高层清一色是外籍，除了一位名叫Tham Li Ling的新加坡籍当地董事。

随后警方深入调查这位Tham女士的资料，认为她大有来头…

资料显示，45岁的Tham女士先后在127家公司任职董事，目前还是84家公司的董事、四家公司的股东、一家公司的秘书，担任董事的公司经手且可追踪的赃款高达500万新元（约2667.04万元人民币），因此被列为洗钱案的重要嫌疑人。    　　记者在2026世界机器人大会（WRC）上观察到，具身智能正从技术验证步入规模化前夜，产业链的投资焦点正从本体制造转向数据资产与商业化闭环。　　根据研究机构的Interact Analysis 报告，全国已经有至少90个人形机器人数据采集和训练中心（简称“数采中心”）处于使用或规划建设中，折射出数据供给端的基础设施投资热度。　　然而，《科创板日报》记者多方采访中了解到，目前矛盾同样突出。

但奇怪的是，在2016年之前，Tham女士基本没有正经的工作经历，学历也还没到中学毕业，职业发展堪称飞跃…

警方找上门后才发现，这位Tham董事，其实是一名兼职清洁女工…

Tham女士没有接受过任何管理方面的培训，也没有管理公司或员工的经验，对洗钱案一无所知，当董事纯纯是受人委托，只想赚点外快…

由于家境贫困，Tham女士在中学三年级时就辍学打工，没有文凭求职自然处处受阻，所以人到30多岁也没有找到过一份稳定的工作，只能打体力活杂工。本体构型碎片化大幅稀释数据复用价值，具身智能模型的Scaling Law尚未验证，都影响着未来机器人行业商业化放量的步伐快慢。

2015年的某天，一家名为“JJ&E”的新加坡企业服务提供商联系到她。　　▍商业化落地加速，多元场景验证技术价值　　中坚科技旗下子公司桦之坚研发的工业级四足机器人"灵睿P1"已实现商业化落地，目前主要应用于电网巡检与园区安防巡逻等场景。

B | 基于该平台二次开发的消防机器狗，搭载水炮执行灭火作业，最大射程达60米，可在直流水柱与120°广角喷雾间切换——水柱压制明火，喷雾降温隔烟。“JJ&E”服务外国客人，为他们在新加坡当地注册公司，但按《公司法》规定，外国客户注册成立的每家新加坡公司，都至少要拥有一名当地常驻董事，所以他们希望Tham女士能出任JJ&E注册公司的当地董事，并答应给她酬金。设备配置的水带自动脱落系统，使其在紧急险情中可及时撤离、转战新着火点。

2016年开始，Tham女士摇身一变，从中学没毕业的清洁女工，变成了多家公司的董事…截止于2018年4月12日，她已经是127家公司的董事，之前也曾当过另外14家公司的董事，每家公司每年会给她2000新元（约10669元人民币），是她挂名的酬劳。

据Tham女士说，她在任职之前和任职期间没有对这些公司做任何调查，也没有详细了解过外籍董事的资料，甚至不知道公司在经营什么业务，更是没有见过这些外籍董事们…

公司财务方面，她没有看过公司的账目、银行账户，到手的文件、支票本都直接寄给外国顾客，从头到尾她只负责在公司的文件上签名，拿钱办事，连知情的程度都没到…

Tham女士原本还很开心能用这样的方式轻松挣钱，完全没有意识到这种做法的危险性…

据法庭文件显示，Tham女士在2017年12月到2018年2月期间，在JJ&E注册成立的三家公司做当地董事，这三家公司进行了多起商业电子邮件泄露诈骗，银行账户总共收到了约389万新元（约2075万元人民币），都是欺诈所得…

公司成立后，Tham女士就放弃了所有当地银行账户的控制权，无法访问这些公司的账户设施或银行对账单，账户由公司的外国董事们掌控。

但事发后，Tham女士作为公司的当地董事，自然被牵扯进诈骗事件，被告上法庭，尽管她对于自己的身份和处境毫无概念…

除了被指控违反《公司法》三项罪行，Tham女士还被指控在当三家公司董事期间没有履行职责，没有尽到监督和尽职调查的义务，导致这三家公司钻空子，从外国诈骗受害者那里取得非法收益。

审判过程中，Tham女士拼命向法官求情，称自己从头到尾什么都没做，对诈骗也是毫不知情，而且在发现公司有问题后也立马辞职了。　　傲意科技在灵巧手市场取得了不错的进展。公司CEO倪华良透露，目前正在推进三笔大额订单，分别为1000台、2000台和3000台，合计近五六千台，同时日常几十至上百台规模的订单也在持续交付中。

最后法官酌情，判处Tham女士有期徒刑16天，5年内不能担任公司董事。公司客户基础也在增长：第一年仅十余家，第二年突破百家，截至2026年上半年灵巧手相关合作伙伴已接近300家。

C | 　　仙工智能在展示了AI配送机器人与具身叉车等应用。搭载机械臂的配送机器人可完成抓取、导航、绕障、3D避障以及电梯交互，将以往需要多设备甚至人工参与的环节整合为完整配送闭环。具身叉车则面对不同颜色托盘持续识别并完成叉取作业，现场的BEV实时感知画面随环境变化动态更新，持续记录空间中人、设备与布局的变化信息。更重要的是，机器人在作业过程中持续产生真实数据，这构成了具身智能最关键的循环：真实世界产生数据，数据驱动模型进化，进化后的模型再反哺机器人能力提升。　　此外，仙工智能与联合火星加速器发起的"阶梯计划"正式落地，并公布首期20家生态合作企业名单，涵盖地瓜机器人、爱芯元智、中科第五纪等。该计划目标明确：到2030年实现100万台具身智能机器人落地，覆盖多种本体形态，在各类真实场景中持续执行多样化操作任务。

D | 　　擎朗智能则基于擎朗大模型KOM 3.0——全球首个融合潜空间世界模型的服务行业VLA架构，打造了覆盖洗衣房、咖啡亭、甜品屋、零售店四大场景的“具身社区”。咖啡亭中，人形机器人XMAN-R1以“特聘咖啡师”身份自主完成取杯、咖啡萃取全流程；甜品屋和零售店中，机器人通过视觉感知与动态决策能力完成精准抓取与递送；洗衣房场景中，两台人形机器人在统一调度下自主协同完成洗衣、叠衣全流程。　　擎朗智能创始人兼CEO李通对《科创板日报》表示：“现在可以说已经到了商业化落地元年，机器人是不是真能干活是人形商业化的本质，而岗位化策略则是通向大规模商业化的必由之路。从时间维度看，若以进入家庭为标志，至少还需要五年以上；但在工业和服务业中，只要找到可落地的具体岗位，让机器人在有限范围内完成泛化任务，这一目标近期就有望实现。”　　兆易创新展示了在具身智能硬件链路的布局，覆盖MCU、模拟、存储等多元产品线，其中本月最新发布的GD32H77R及GD32F50MxxG新品应用方案迎来首次亮相。《科创板日报》记者现场看到，中科硅纪M6灵巧手采用GD32F503 MCU，具备11关节6驱动的高自由度构型，整手重量410g。松延动力Bumi小布米以GD32H75E作为控制核心，是全球首款万元价位内的高性能人形机器人。整机高98cm、重约17kg，拥有21个运动自由度。　　▍数据采集走向体系化　　本届大会上，数据采集方案成为全场焦点之一。具身智能的长期竞争力，正取决于是否拥有高质量、低成本、可持续积累的真实交互数据。　　千觉XTac UMI G1穿戴式触觉数据采集夹爪由主夹爪、从夹爪、背负式计算单元、头显套装及可视化终端组成，能够在自然人机交互过程中同步采集视觉、触觉、位姿、夹爪状态与IMU数据。现场观众通过两指夹爪对口红、口香糖、名片等日常物体进行了数据采集操作，并在电脑上实时查看视觉与触觉数据的输出结果。　　仙工智能在现场宣布成立具身智能数据子公司——杭州开物创新具身智能科技有限公司，旨在打通真机数据采集、多源接入、数据治理、模型训练、仿真评测与能力回灌的完整链路。

E | 据了解，仙工智能将构建覆盖本体真机自主运行、人类接管、仿真验证等多源高质量数据集，搭建面向下一代的具身智能数据与 Agent 平台，并计划于今年第四季度开源完备数据集与自研评测基准。

F | 　　强脑科技则在灵巧操作数据方面进行探索。其灵巧操作数采矩阵整合真机执行、真人示教与仿真生成等数据来源，为模型训练提供完整支撑。其中，真机数据由双臂轮式数采平台采集，搭载21自由度全掌触觉灵巧手Revo 3，覆盖全身多自由度运动控制，支持视觉、触觉与语音等多路信息同步采集。而真人使用的RevoHuman外骨骼数采手套，则能在人类自然操作过程中同步采集手部姿态、触觉与腕部视角，将人的灵巧操作转化为可训练的多模态数据。　　在帕西尼的数据采集展示区，观众佩戴 PXCap Pro 数据采集手套，可同时操控异构灵巧手，手部动作被实时重映射至多台终端并同步执行，实现了"一次采集、多机复用"。　　大晓机器人带来了环境式数据采集方案2.0，以ACE Ego Kit、ACE Data Engine和ACE Ego Matrix构建从数据采集、自动标注到跨本体应用的链路。针对当前行业内热议的触觉解决方案，大晓机器人推出的行业首个集成三维力触与动捕信息的ACE Sense Glove采集手套，具备0.01N的极高力触觉灵敏度和小于2°的关节角误差。　　大晓机器人董事长、商汤科技联合创始人王晓刚在采访中表示，关键在于让数采方案、后端系统、模型和真实场景形成紧密联动，才能判断什么样的数据真正促进模型迭代。他期待随着真人环境式数据持续增加，世界模型能力不断增强，对真机数据的依赖将逐步降低，当基础模型足够强大，完成特定动作对齐可能只需数小时而非上百小时真机数据。　　大会期间，光轮智能发布全球首个十万小时开源人类数据集EgoSuite-Open100k，涵盖15000余类场景、15000余种任务，以头戴第一视角为主体，辅以腕部视角及手部姿态、全身姿态与事件级语义标注。数据将通过Hugging Face Hub向学术与商业研究开放。公司还推出"5年100亿具身智能数据共建计划"，核心聚焦三项工作：开放数据标准以实现跨设备复用，评测驱动的数据闭环定向补采数据，以及数据与模型协同设计优化仿真数据、第一视角人类数据、遥操作数据与评测数据等的组合方式。光轮智能同时与阿尔特、五八同城、吉利、新希望、宝通等生态伙伴签约，覆盖汽车、生活服务、工业、农业等多元产业场景。　　奥比中光的无本体数据采集硬件矩阵首次集中亮相，集结EGO（第一视角）、UMI（手持操作）、WristCam（腕部近场）、Hub（同步中枢）四类产品，形成覆盖真实交互全视角的数据采集矩阵。目前，奥比中光数据采集硬件平台已服务多家国内外行业客户。　　傅利叶则与一行凌光、奇点智控、伊塔动力等生态伙伴亮相，其中一行凌光展出的EGO数据采集头环Lume R1及配套平台，覆盖感知交互、边缘计算、数据治理与标注等环节。　　▍不只是数据，本体统一性与商业闭环有待同步收敛　　快思慢想研究院院长田丰指出，当前机器人规模化落地的瓶颈不仅是高质量数据稀缺，更是数据、本体统一性与商业闭环三者能否同步收敛的结构性矛盾，单独囤积数据无法解决。　　至2026年4月，全国已有90个数据采集与训练中心投用或规划建设，其中64个已投用，至少13个部署了百台以上机器人。然而对照行业百万乃至千万小时级的训练需求，可用高质量交互数据仍存在数量级差距。

G | 这一缺口并非采集速度不够，而是数据采集正为尚未被商业验证的市场预支资产，一旦下游验证不及预期，数据价值将大幅缩水。

H | 　　其次，Scaling Law（规模效应法则）存在相变门槛，数据是必要非充分条件。Generalist AI于2025年11月发布的GEN-0模型首次在机器人领域观察到：10亿参数量模型难以吸收复杂数据，60亿模型开始受益，而相变发生在70亿参数，小模型即使喂入更多数据也无法继续进步。这意味数据量与模型容量必须同步跨越联合阈值，物理常识的泛化能力才会涌现。国内数采场普遍"先囤数据、后调模型"，但若本体模型参数量长期停留在门槛以下，再多数据也只是线性堆叠。

I | 　　第三，本体构型碎片化稀释了数据可复用价值。田丰表示，国内人形机器人本体尚未收敛到主流构型，各厂商在关节自由度、末端执行器、传感器配置上差异巨大，同一动作在不同本体上的数据难以互相复用，名义总量被本体多样性稀释为大量"孤岛数据"。数据结构未标准化前，采集越多浪费越多。　　关于数采技术路线，田丰认为六种范式正并行发展：遥操作、动作捕捉、仿真合成、无本体采集、互联网视频升维、真实产线采集。

J | 无本体方案（如UMI类手持设备）采集效率提升数倍、成本降至真机五分之一左右，其成本优势建立在牺牲本体动力学信息之上，适用于粗粒度任务规划，精细操作仍依赖真机力反馈。两者是分层关系，并非替代。同时，无本体数据的规模化瓶颈在于人类动作库的代表性，若采集样本主要来自采集人员而非目标场景实际操作者，模型学到的只是采集团队的动作分布。　　综合来看，具身智能产业正处于从技术验证向规模化部署跨越的关键阶段。商业化场景持续拓展，数据基础设施建设全面铺开，但标准化尚未完成、商业闭环有待验证、模型能力仍需跨越门槛。未来一到两年，这些变量能否同步收敛，将决定具身智能从实验室走向真实世界的节奏。（文章来源：科创板日报）。

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Published on:08:36:13