#機器人尚處啓蒙期需要數採員當老師# #具身智能浪潮催生數據採集新崗位#【#靈活兼職的數採員規模近百萬#】炒菜洗碗、擦桌疊衣、商超理貨、酒店清潔、農田忙碌……普通人的居家和工作日常，正成為訓練機器人的珍貴「教材」。隨着具身智能浪潮加速到來，機器人想要看懂世界、學會人類的各類實操動作，離不開海量真實場景下的行為數據，由此，具身智能數據採集員這一全新職業悄然走紅。新職業為大量普通群體打開靈活就業的新窗口，但設備體驗參差不齊、薪資待遇落差明顯等問題也隨之出現。這一新職業正站在機遇與挑戰的十字路口。62歲的王小華家住吉林省白城市，退休後日子清閒。一次老年朋友的分享，讓她接觸到了具身智能數據採集這份新鮮差事。在當地完成登記後，她領到一枚輕巧的採集頭環。此後，做飯炒菜、擦拭桌面、疊收衣物、洗刷碗筷……平日裏的家務勞動都成了她的數據採集場景。剛開始接觸這份工作，王小華心裏打鼓，生怕自己動作做得不標準，產出無效數據。參加線上培訓之後，她恍然大悟，這份工作追求的恰恰是普通人最真實自然的生活狀態，刻意擺出來的動作，反而達不到採集標準。數據採集工作的流程簡單易懂。王小華在平台註冊賬號之後，每天線上領取居家場景任務，完成任務後，設備會自動回傳採集數據，後台完成質檢審核。第二天，她就能清晰地看到自己的有效工作時長，每到月底，薪酬會直接到賬。王小華笑稱這份兼職為「帶薪做家務」。在江蘇當地打造的一處具身數據採集社區，同樣有一大批普通居民化身AI的「家務課老師」。兩個孩子的媽媽李姐，在今年4月社區剛試運行時就主動報名。作為一名寶媽，照顧孩子、操持家務佔據了李姐生活的大部分時間，傳統朝九晚五的工作很難適配她的生活節奏，這份可以居家的工作讓她如獲至寶。經過簡短的專業培訓，李姐戴上採集終端，日常整理收納、做飯、清潔等動作都被設備記錄下來，成為居家採集的原始數據。「工作日大概採集6小時左右，周末雙休，一個月能有4000多元收入。」李姐對這份工作很滿意。得知自己採集的數據經過上傳、質檢、標註全流程加工後，會成為訓練具身智能機器人的核心「數據燃料」，李姐覺得這份工作挺有意義。今年被行業視作具身智能數據規模化元年，各地紛紛佈局數據採集中心，一批數據企業快速崛起，市場的旺盛需求層層傳導到就業市場。記者瀏覽各大社交平台、招聘網站看到，有大量數據採集崗位正在招聘，其中絕大多數屬於靈活兼職，採集場景延伸到千家萬戶、商超門店、工廠車間、酒店客房等。王小華產出的居家動作數據，最終會彙集到北京的具身智能數據企業基元智航。基元智航董事長、首席執行官高少龍介紹，當前具身智能的發展重心，已經從機器人實現跑動、跳躍等基礎運動，轉向理解、認知真實世界。「行業基本形成共識，想要訓練出通用型具身智能機器人，需要100億小時多場景真實交互數據。而當下國內合規可用的真實物理交互數據僅有50萬小時，巨大的數據缺口，直接推動整個行業迎來爆發式增長。」在高少龍看來，專職數採員的數量和採集場景有限，因此在很長一段時間內，兼職群體都將成為數據採集行業的主力，「現在的機器人，就如同尚在幼兒園的孩童，需要接觸千姿百態的現實世界，才能夠建立完整認知，提升通用適配能力。封閉的數據採集實驗室，很難復刻大千世界千差萬別的真實環境，這就需要大量普通人在真實生活場景中完成數據採集。」市場需求快速膨脹，兼職數採員的隊伍迅速壯大。高少龍透露，目前企業可調動的兼職數採員規模已經接近百萬級別。這些兼職從業者地處天南海北，分佈在東北、新疆、貴州、安徽等多地的三四線城市和鄉鎮。企業給數採員的薪酬標準為每小時70元（有效採集時長），部分地區還會疊加專項補貼，這樣的兼職收入具備不小的吸引力。除薪資因素之外，不少地區擁有豐富多元的特色場景，酒店、工廠、果園等進入淡季時，當地人就可以參與數據採集，為自己增添一份額外收入。靈活就業、在家賺錢等宣傳吸引着不少普通人走上數採員崗位。但記者調查發現，這份新職業並非全像想象中那般輕鬆愜意。受不同數據公司的硬件設備、採集方案差異影響，部分從業者穿戴較沉重的設備反覆機械完成同一套動作後吐槽：「累過進廠打螺絲。」與此同時，行業當前缺少統一的薪酬標準，不同渠道之間的收入也存在一定差距。 今年6月，年輕人小遠刷到網絡招聘帖子，成為一名兼職數採員。他拿到的採集設備不只有較為沉重的頭戴攝像頭，手上還需使用模擬機器人抓握動作的機械抓夾。「我每天採集時長約3小時，依靠抓夾完成各式各樣的手部動作。一開始設備使用不太熟練，感覺真的很累。」小遠說。由於頭部佩戴攝像設備，小遠不能大幅度晃頭，否則採集可能無效。同時，手臂需要長時間懸空保持姿態，同一個動作在重複幾十甚至上百遍後，胳膊酸脹發麻，手部也因頻繁操作抓夾感到痠痛。經過一段時間的熟悉後，採集工作又有了新的要求，要在一套任務之中自主設計多個連貫動作，不能僅僅是簡單的夾取收納。「這份辛苦確實超出了我的預期。」小遠嘆了口氣。還有一些從業者坦言薪資與預期有較大落差。記者調查發現，部分人力公司直招崗位，每日工作5至8小時，日薪可達200至300元。但還有一些求職者通過社交媒體上的中介接單，薪資水平就會大打折扣。小潘7月通過社交媒體的中介開始兼職做數採員，崗位實行薪資日結，每小時薪資僅15元。為完成任務，她每天的工作時長常常達到10小時，體力消耗很大，但扣除相關保險費用之後，忙活一整天到手收入只有147元。同樣是數採員，不同崗位的體驗、薪資也存在較大差別。高少龍認為，根源在於整個行業還處在發展早期，沒有形成統一標準。不同企業模型訓練目標不一樣，需要的數據格式、採集邏輯也不同。當下行業還沒有出現絕對龍頭，大量數據處理企業都是近兩年成立的，硬件設備、採集流程差別較大。但行業在軟硬件層面正逐步優化，多家企業都在打磨更輕量化、人性化的採集產品。以基元智航為例，企業判斷現階段具身智能訓練以視頻類數據為核心，自主研發多款輕量化頭環設備，整機重量僅100餘克，減輕頭部佩戴負擔。同時，針對過去攝像頭視角受限，數採員必須挪動全身才能錄到手部動作的痛點，新款頭環搭載六顆攝像頭，實現270度大範圍捕捉手部動作。數採員不用刻意調整身體姿態，動作可以更加鬆弛自然，有效降低長時間作業帶來的身體疲勞。目前，輕量化頭環已經受到不少人力服務商的青睞，訂單突破一萬套。同時，業內判斷，數據採集工作未來還有望輻射至更多行業。「別看當前機器人還處在‘幼兒啓蒙’階段，但它持續進化，度過認知世界的啓蒙期後，就會進入專業技能學習的關鍵階段。」高少龍認為，到那個時候，汽車維修工、工廠技工、農技師等掌握一技之長的專業技能人才，將會成為數據採集隊伍裏的重要新生力量。為承接今後更多專業人才的接入需求，高少龍透露，公司正計劃開發適配專業從業者的平台工具。正因如此，高少龍等數據從業者很看好數採員這一新興職業的未來。但他也表示，行業當前仍有待規範完善：一方面需要軟硬件持續迭代優化，降低勞動者的身體負擔；另一方面需要建立行業通用規範，釐清權責，完善靈活就業群體的權益保障，這樣才能讓這一新職業既助力具身智能產業發展，同時也真正釋放就業紅利。