來源：北京日報

　　炒菜洗碗、擦桌疊衣、商超理貨……這些日常居家與工作場景，正成為訓練具身智能機器人的珍貴「教材」。具身智能產業的發展，離不開海量真人場景行為數據支撐，具身智能數據採集員這一新職業隨之走紅。

　　這份職業為普通群體打開靈活就業新通道，但行業尚處於起步階段，設備體驗參差不齊、薪資待遇分化、行業標準缺失等問題逐步顯現，行業正處在機遇與挑戰的十字路口。

基元智航工作人員演示數據採集。

　　時間靈活 「帶薪做家務」提供就業新機遇

　　不用打卡坐班，時間自己把控，在家幹家務就能賺錢——這是家住吉林白城、62歲的王小華對具身智能數據採集員的印象。

　　退休後，王小華在一次閒聊中了解到具身智能數據採集員這份新鮮兼職。在當地報名登記後，一枚輕巧的採集頭環交到她手上。此後，灶底1裏炒菜、抹布來回擦拭桌面、衣櫃前彎腰疊收衣物、水池邊刷洗鍋碗瓢盆……這些日常家務勞動，全都成為她的數據採集場景。

　　整個兼職流程簡單易懂。在平台註冊賬號後，王小華只需每天線上領取居家場景任務，採集家務動作後，設備會自動回傳採集數據，後台完成質檢審核，第二天即可獲知自己的有效工作時長。等到月底，薪酬會直接打到賬戶。她常笑着跟老姐妹調侃，自己是「帶薪做家務」。

　　家有兩個孩子的寶媽李女士，也成了AI（人工智能）的「生活老師」。「工作日大概採集6小時左右，周末可以休息，一個月能拿到四千多元。」李女士說，這份工作讓她在兼顧家庭的同時還能獲得收入，她挺滿意。一想到自己親手產出的數據，會變成驅動具身智能機器人成長的「數據燃料」，這份職業在她心中更有意義了。

需求旺盛 數據缺口推動行業增長

　　王小華、李女士並非個例，而是兼職數據採集群體的縮影。2026年被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。

　　北京日報記者瀏覽各大社交平台、招聘網站看到，平台掛出大量數據採集崗位，其中絕大多數屬於靈活兼職，覆蓋家庭、商超、工廠、酒店等真實採集場景。

　　王小華在家產出的居家動作數據，最終匯總至北京的數據企業基元智航。基元智航公司董事長、首席執行官高少龍介紹，具身智能發展重心已從機器人實現跑動跳躍等基礎運動能力，轉向理解、認知真實物理世界。行業形成共識，想要研發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，而根據業內測算，目前國內合規可用的真實物理交互數據僅有50萬小時，巨大的數據缺口推動行業迎來爆發式增長。

　　「專職採集人員規模和場景有限，很長一段時間，兼職群體都會是數據採集行業的主力軍。」高少龍透露，企業可調動的兼職數據採集員規模已接近百萬級別。企業給具身智能數據採集員的有效採集時薪為70元，部分地區疊加專項補貼，這樣的收入在下沉市場具備較強吸引力。

　挑戰仍存 行業需要形成統一標準規範

　　靈活就業、在家賺錢等光鮮的宣傳吸引不少人投身數據採集員崗位。但記者調查發現，這份新職業並非想象中那般輕鬆愜意。受不同數據公司硬件設備、採集方案差異影響，部分從業者穿戴較沉重設備反覆機械完成同一套動作後表示並不輕鬆。

　　今年6月，年輕人小遠通過網絡招聘成為一名兼職數據採集員。他拿到的採集設備不只有較為沉重的頭戴攝像頭，手上還需要使用模擬機器人抓握動作的機械抓夾。頭部佩戴攝像設備時，小遠不能大幅度晃動頭部，否則採集可能無效。同時，手臂要長時間懸空保持姿態，同一個動作重複幾十次甚至上百次後，胳膊酸脹發麻，手部也因頻繁操作抓夾感到痠痛。「這份辛苦確實超出我的想象。」小遠說。

　　此外，行業當前缺少統一薪酬標尺，不同渠道之間收入存在一定差距，一些從業者坦言薪資上與預期有較大落差。

　　記者調查發現，部分人力公司的直招崗位，每日工作5至8小時，日薪可達200元至300元。但也有部分從業者是通過中介接單，薪資水平打了折扣。小潘7月通過中介開始兼職做數據採集，崗位薪資日結，每小時薪資15元。為完成任務，她一天錄製體力消耗很大，扣除相關保險費用後，一天到手收入147元。

　　在高少龍看來，造成不同崗位勞動強度、薪資等差別較大的根源是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。但好消息是，行業在軟硬件層面已逐步優化，多家企業都在打磨更輕量化、人性化的採集產品。

　　從長遠看，以高少龍為代表的從業者看好數據採集員這一新職業的發展。但他也表示，行業仍有待規範完善：一方面，軟硬件需要持續迭代優化，降低勞動者身體負擔；另一方面，行業通用規範亟待建立，以便釐清權責，完善靈活就業群體的權益保障，讓數據採集這項新職業既可助力具身智能產業發展，又能真正釋放就業紅利。