現(xiàn)在，一個新工種隨著具身機器人的火爆而出現(xiàn)。在Boss直聘、實習(xí)僧等求職APP上，一些公司正招聘學(xué)歷要求大專以上，名叫“機器人數(shù)據(jù)采集員”的崗位。

　　前有深圳的眾擎機器人完成全球首例前空翻，后有杭州宇樹科技機器人實現(xiàn)720度回旋踢。3月11日，前華為天才少年“智暉君”創(chuàng)立的智元機器人，發(fā)布了人形機器人靈犀X2。在視頻里，機器人不僅可以像人一樣走路、跑步，還能玩滑板車、騎自行車。

　　人們正通向“機器人養(yǎng)老”的美好愿景，而現(xiàn)在，一個新工種隨著具身機器人的火爆而出現(xiàn)。在Boss直聘、實習(xí)僧等求職APP上，一些公司正招聘學(xué)歷要求大專以上，名叫“機器人數(shù)據(jù)采集員”的崗位。

　　這份工作的主要內(nèi)容包括：負責機器人數(shù)據(jù)采集工作、控制機器人正確移動、保護機器人處于安全狀態(tài)，等等。

　　除此以外，很多崗位還列出了對人的外形的要求，有的是，“不戴眼鏡，沒有高度近視”；有的要求“男生身高170-175，體重65公斤以內(nèi)；女生160-168，體重55公斤內(nèi)”；還有的公司要求，“不能有小肚子，身體協(xié)調(diào)性較好，細心、靈活、有控制力”。

　　這些崗位成功引起了眾人的注意。人們不禁好奇：機器人的數(shù)據(jù)采集員，會是一份什么樣的工作？這個問題的答案，關(guān)系到了人形機器人的技術(shù)路徑和當下的阻礙。更本質(zhì)的問題是，機器人實現(xiàn)智能的背后，會像AI倚賴數(shù)據(jù)標注一樣，“有多少人工就有多少智能”嗎？

　　薪資100元-240元/天，在社交媒體上，關(guān)于機器人數(shù)據(jù)采集員的兼職、全職工作正在火熱招聘中。

　　上海的“90后”張謙看到了這樣的趨勢，近半年來一直在給“數(shù)據(jù)采集崗”投遞簡歷。事實上，她在一家經(jīng)濟貿(mào)易公司有全職工作，但在AI浪潮下，她愈發(fā)感到危機降臨，想轉(zhuǎn)行到一個代表未來的行業(yè)。

　　具身機器人賽道就是她瞄準的方向，而數(shù)據(jù)采集員就是其中最簡單的跳板?！伴T檻低，這是我投數(shù)據(jù)采集員最主要的原因。畢竟AI等未來產(chǎn)業(yè)，許多崗位都是招工程師，對代碼或硬件知識有一定要求?！彼龑}財經(jīng)說。

　　她同時感到這類工作是有趣的?！坝行?shù)據(jù)采集工作會模擬真實作業(yè)環(huán)境。數(shù)據(jù)采集員穿動捕服，戴VR眼鏡第一視角模擬機器人完成任務(wù)。感覺很像游戲。”只是，投遞了多份簡歷后，她仍未收到一份有效回復(fù)，轉(zhuǎn)行之夢離她仍有些遙遠。

　　而正如張謙所感受的，機器人數(shù)據(jù)采集崗的工作內(nèi)容，與游戲3D動畫有相似之處。多位業(yè)內(nèi)人士告訴鹽財經(jīng)，訓(xùn)練機器人時，他們都運用了與游戲3D相似的動作捕捉技術(shù)。

　　所謂的動作捕捉，即通過人類穿戴各種設(shè)備，測量、跟蹤、記錄人的運動軌跡，再經(jīng)過計算機處理，得到三維空間坐標的數(shù)據(jù)。當數(shù)據(jù)被計算機識別后，人體3D技術(shù)可以應(yīng)用在動畫制作、步態(tài)分析，生物力學(xué)、人機工程等各個領(lǐng)域。

　　事實上，業(yè)內(nèi)人士都清楚，這波數(shù)據(jù)采集員的招聘熱，最早是由全球頂尖機器人公司帶動的。2024年8月，特斯拉率先為旗下Optimus人形機器人招募數(shù)據(jù)采集操作員（Data Collection Operator）。據(jù)介紹，其工作內(nèi)容為穿戴動作捕捉服和 VR 頭盔，每天沿著測試路線小時以上，身上同時攜帶最多30磅（13.61千克）的重物。

　　與此同時，該崗位還要求采集員身高在170-180厘米之間，因為該職位需要穿上特制動捕服，身材要與機器人相似。采集員需要穿戴設(shè)備，在工作過程中站立、坐下、行走、彎腰、伸展、蹲伏和扭轉(zhuǎn)身體。

　　特斯拉還給這群數(shù)據(jù)采集員提供了有競爭力的薪酬：每小時25-48 美元（約人民幣 180-342元），以及股權(quán)刺激。

　　相似的大型招聘同時在上海開啟。2024年6月，智元機器人在上海建立了一座面積3000平方米的數(shù)采工廠。公開視頻顯示，在這個工廠里，人需要通過在胸前佩戴VR設(shè)備等進行數(shù)據(jù)采集，比如，人佩戴設(shè)備教機器人疊衣服。

　　智元機器人具身產(chǎn)品線總裁姚卯青對媒體介紹，數(shù)采廠模擬了家庭、零售、服務(wù)業(yè)、餐飲、工廠的五個場景，未來將源源不斷為機器人學(xué)習(xí)提供數(shù)據(jù)養(yǎng)料。去年數(shù)采工廠僅投入使用兩個多月，就采集了超百萬量級真機數(shù)據(jù)集。

　　從大廠的爭相布局和落地來看，真實數(shù)據(jù)正成為機器人行業(yè)的一道門檻。唯一的問題是，機器人數(shù)據(jù)采集員門檻究竟高嗎？

　　鹽財經(jīng)記者以求職者身份，試圖聯(lián)系多個招聘機器人數(shù)據(jù)采集員的科技公司。來自深圳某科技公司的招聘經(jīng)理張女士表示，數(shù)據(jù)采集員多數(shù)是臨時性的崗位，“我們有較大數(shù)據(jù)需求才會招人”。

　　據(jù)她介紹，機器人數(shù)據(jù)采集工作技術(shù)難度不算高，每天，采集員需要穿上一套設(shè)備，重復(fù)性地做某類任務(wù)。比如，為了訓(xùn)練機器人學(xué)習(xí)拿礦泉水，采集員需要在桌子前反復(fù)完成拿礦泉水的動作，“如果數(shù)據(jù)需求大的話，可能一個星期都要重復(fù)做這一個動作”。

　　數(shù)據(jù)采集員的招聘一定程度上反映了機器人行業(yè)的變化。國內(nèi)動作捕捉廠商、NOKOV度量動捕負責人告訴鹽財經(jīng)，近兩年，隨著人形機器人為代表的具身智能在國內(nèi)火熱，機器人產(chǎn)業(yè)對動作捕捉的設(shè)備需求也隨之大增。

　　為什么是近兩年的需求增長？該負責人介紹，這是因為人形機器人要求精度更高的人體運動數(shù)據(jù)。相比于電腦模擬的理想仿真環(huán)境而言，由人采集回來的真實數(shù)據(jù)，可以兼容更多的隨機性和意外。

　　舉個例子，他說，機器人在遇見凹凸不平的地面時，因為機械機構(gòu)的原因，很容易摔倒。但是，如果是人在面對一些崎嶇地面或者突發(fā)狀況時，人體本身可以自適應(yīng)，很快能自己調(diào)節(jié)過來。

　　機器人資深從業(yè)者、北京某高校學(xué)者孔博士也告訴鹽財經(jīng)，機器人行業(yè)對真實數(shù)據(jù)的需求，是隨著這兩年AI大模型技術(shù)的發(fā)展而興。一個典型標桿是特斯拉人型機器人的Optimus，采用端到端的技術(shù)，試圖通過給機器人喂大量的數(shù)據(jù)，從而訓(xùn)練出具有通用能力的機器人。

　　此外，Transformer架構(gòu)、VLA（Vision-Language-Action）的發(fā)展和應(yīng)用，讓機器人行業(yè)對數(shù)據(jù)的要求又增加了，如今，業(yè)界亟需精度高、質(zhì)量佳的數(shù)據(jù)。

　　當下，來自業(yè)界一個共識是，“人類老師”對機器人的能力增長必不可少。上海通用機器人公司傅利葉生態(tài)拓展負責人周斌告訴鹽財經(jīng)，人類采集的數(shù)據(jù)可以反映真實世界的復(fù)雜性。比如在訓(xùn)練機器人時，周斌說，他們會首先運用仿真數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練和初調(diào)；接著，再使用人類采集的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，進行多次精調(diào)，“這樣可以確保部署到真實物理世界的性能和效果”。

　　這一過程，智元具身研究中心常務(wù)主任廣輝也曾打過一個形象的比方。他以學(xué)習(xí)乒乓球為例，一般我們要通過圖文、看別人打球或看比賽等方式，先了解基礎(chǔ)或理論，再去訓(xùn)練場通過發(fā)球機或者和別人打球簡單模擬?！叭绻懈咭?，還要找教練一對一手把手教學(xué)。”

　　總的來說，人類老師就是機器人的“一對一教練”。一對一教學(xué)的最終目的，是為了讓機器人更像人類。

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　　除了確保與真實世界相符，機器人的“一對一教練”還有一個更重要的功能?？撞└嬖V鹽財經(jīng)，目前機器人行業(yè)一個最大的難點是上肢力量。

　　相比于人類教學(xué)，當前行業(yè)內(nèi)還有一個更主流的方向，叫強化學(xué)習(xí)。這是一種在仿真環(huán)境下通過試錯（Trial and Error），讓機器人學(xué)習(xí)做出最優(yōu)決策的方式。

　　他舉例：“通俗的理解，強化學(xué)習(xí)就像喂一個小狗，這個小狗它做對了，我就獎勵它，他做錯了，我就懲罰他。強化學(xué)習(xí)本質(zhì)就是一個獎勵函數(shù)?！?/p>

　　這一獎勵最佳路徑的方式，如今被發(fā)現(xiàn)能較好地訓(xùn)練機器人走路、跑動等運動自平衡能力?？撞⑵湫稳轂闄C器人的“下肢力量”，他稱，業(yè)內(nèi)主流的宇樹科技等公司，都是運用強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的。

　　“但現(xiàn)在人形機器人最讓人期待的使用上肢，去干具體的事，”孔博告訴鹽財經(jīng)，“它不應(yīng)僅僅是個玩具，它要成為一個生產(chǎn)力，去工廠干活，去商店買東西，最終進入家庭，成為機器人保姆。這里的關(guān)鍵是在上肢?！?/p>

　　不過，與公眾的期待仍有差距的是，孔博說，在實踐中，訓(xùn)練機器人的上肢比下肢要難得多。而且，上肢訓(xùn)練在仿真環(huán)境下，通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到的效果較差。

　　因此，多數(shù)機器人公司需要通過動作捕捉、遙操作等方式，讓機器人觀察人類演示后，遷移到自己本體上（尤其是上肢動作）去執(zhí)行任務(wù)。這在機器人行業(yè)內(nèi)，叫做模仿學(xué)習(xí)。

　　國內(nèi)專注于機械臂和機器人本體的廣東某機器人技術(shù)總監(jiān)告訴鹽財經(jīng)，機器人獲取“上肢”力量之所以難，其實是難在機器人的“控制”端。

　　相比于移動、平衡小腦等類似于人類小腦的功能，機器人“大腦”控制端需要面對各類復(fù)雜的物理場景。這很難通過獎勵函數(shù)，在仿真環(huán)境中大規(guī)模訓(xùn)練就可以得到好的效果。

　　他舉例，即使是簡單地使用機械臂，實施抓取動作，也面臨著復(fù)雜的狀況?！袄硐氲姆抡姝h(huán)境都是存在系統(tǒng)誤差的。（例如）在真實世界里，機械臂在運動過程中，會因為重力因素存在抖動狀況。這些誤差怎么去模擬出來，這是一個難題?！?/p>

　　因此，在操作端，該技術(shù)總監(jiān)表示，還是人類在真實場景下進行數(shù)據(jù)采集，手把手教學(xué)的效果最好?！罢鎸嵉臄?shù)據(jù)是最直觀的，雖然在目前的成本是最高的，但是在訓(xùn)練大模型時候，效果是最好的，也更容易進行參數(shù)調(diào)優(yōu)。”他說。

　　與此同時，他強調(diào)，人工采集數(shù)據(jù)，不僅是簡單的采集，還包括上游的環(huán)境搭建、下游對數(shù)據(jù)的清洗和審核，這些步驟都需要大量的人力。

　　從這個角度而言，機器人行業(yè)也屬于“有多少人工，就有多少智能”的勞動密集型工作。

　　從招聘APP的熱門崗位可以看出來，機器人行業(yè)正在經(jīng)歷與AI一樣的數(shù)據(jù)“危機”——在AI行業(yè)里，數(shù)據(jù)被稱為石油。OpenAI公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼前首席科學(xué)家伊利亞·蘇茨克維爾2024年曾公開警告，“AI的訓(xùn)練數(shù)據(jù)如同化石燃料一樣面臨著耗盡的危機”。

　　傅利葉負責人周斌對鹽財經(jīng)表示，“真實場景下的機器人動作數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)一直是個瓶頸，因為它的采集成本非常高，很多數(shù)據(jù)的標注精度也不夠。高質(zhì)量數(shù)據(jù)的缺失，是制約機器人發(fā)展的一個主要卡點?！?/p>

　　相較于自動駕駛而言，周斌介紹，機器人行業(yè)對數(shù)據(jù)的需求和要求也高得多?！熬拖裉厮估淖詣玉{駛技術(shù)，需要有海量的數(shù)據(jù)才能訓(xùn)練出來。但汽車需要控制的變量其實并不多，無非是加速、減速，轉(zhuǎn)向?！?/p>

　　相比之下，周斌說，人型機器人至少有三四十個自由度的數(shù)據(jù)輸出，“它背后的數(shù)據(jù)集的需求非常巨大”。

　　與此同時，在AI大模型的浪潮下，如今機器人行業(yè)迎來了全新的目標——追求通用性?？撞└嬖V鹽財經(jīng)，機器人行業(yè)一直以來很難突破的地方是，機器人只能完成特定場景下的特定任務(wù)。

　　“過去的技術(shù)一直只適用于固定的結(jié)構(gòu)化場景，它的位置姿態(tài)都是固定的。”孔博介紹，“比如，一個立方體在桌子上，機器人可以去抓取。但是如果讓它去拿一個水果，或者擇菜，他就搞不了?！?/p>

　　大模型和具身智能火了后，上述多家機器人公司負責人都對鹽財經(jīng)提到，他們追求的是讓機器人具有泛化性，意思就是，機器人可以同時完成多種任務(wù)，適用于多種場景。這就需要機器人擁有認知物理世界的“智慧”大腦。

　　而形成智能的關(guān)鍵，首先依賴大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，對機器人的AI算法進行訓(xùn)練。

　　不過，多位業(yè)內(nèi)人士也承認，目前在機器人的數(shù)據(jù)上，仍存在許多不確定的因素。比如，當前各家機器人公司的形態(tài)、技術(shù)路徑都不一樣，導(dǎo)致了采集的數(shù)據(jù)形態(tài)不一，很難實現(xiàn)通用。

　　此外，真實世界因為存在過多的變量，例如光照因素、物理因素等等影響，需要采集的數(shù)據(jù)量也變得無窮大。而對于采集大量數(shù)據(jù)后，機器人能否擁有預(yù)想中的泛化性和通用性，目前還是未知數(shù)。

　　“目前來說大家都傾向于相信（具身智能）這個方向可以，但是究竟能不能行，目前還是有待觀察?！笨撞┦靠偨Y(jié)。相比于AI,多重學(xué)科交叉的機器人還處在產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的初期，前方仍有很多不確定性。

　　而當下，處在爆發(fā)期的機器人行業(yè)，也逐漸形成共識：各企業(yè)共同打造開放共建的生態(tài)，推動機器人數(shù)據(jù)共享。3月12日，智元機器人攜手上海人工智能實驗室、國家地方共建人形機器人創(chuàng)新中心等機構(gòu)，發(fā)布全球百萬真機數(shù)據(jù)集開源項目 AgiBot World。3月17日，傅里葉也正式開源全尺寸人形機器人數(shù)據(jù)集Fourier ActionNet。

　　“如何解決數(shù)據(jù)（緊缺）的問題，我們認為首先需要一個更加開放共建行業(yè)的生態(tài)?！敝鼙罂偨Y(jié)道，“這不是說是一家公司能夠?qū)崿F(xiàn)的，應(yīng)該由企業(yè)、研究機構(gòu)共同努力，參與數(shù)據(jù)的貢獻與算法的優(yōu)化。”

　　可以肯定的是，真實的人類動作數(shù)據(jù)正在被機器人企業(yè)所珍視，成為未來一大段時間的“石油”。眾多機器人企業(yè)也將依靠著一名名“大專生”，一遍遍完成最簡單的人類行為，等待機器人行業(yè)的ChatGPT時刻降臨。

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