給機器人打工了一天，我們體驗上了AI時代最魔幻的工作。

我們公司的一個小伙伴，前陣子應聘了一份給機器人打工的工作。

也就是給具身智能，做實體的數(shù)據(jù)采集。

非常有意思的是，這個幾乎是世界最前沿的科技行業(yè)，在這個地方，卻有著非常傳統(tǒng)的用人方式。

故事的起因，是我們小伙伴，之前刷到了推特上的一條很有意思的視頻。

畫面里是印度的一個工廠，流水線上的工人低著頭在縫紉，和普通車間沒什么區(qū)別。

但是你仔細看的話，其實每個人頭上都戴著一個造型奇怪的設備。

就是這種東西。

當時我們覺得還挺有意思，于是就去搜了一下。

發(fā)現(xiàn)這個設備是用于錄制工人操作的第一人稱視頻，而這個視頻數(shù)據(jù)，之后會被拿去訓練具身智能，讓他們學習人類的操作，從來來訓練模型。

穿戴這種設備去干活的工人，在這個行業(yè)，一般叫做數(shù)據(jù)采集員。

這兩年具身智能在全世界范圍內爆發(fā)式的發(fā)展，今年甚至還被叫做具身智能的數(shù)據(jù)元年，但是大家?guī)缀醵贾溃呱碇悄艿臄?shù)據(jù)獲取，比大模型困難太多了，因為幾乎都是現(xiàn)實世界的實體數(shù)據(jù)。

所以，就誕生了這種職位，為具身智能的訓練，提供數(shù)據(jù)。

而且這個職位，不止在印度有，國內其實也到處都是。

在Boss直聘上一搜，相關崗位一大堆，有兼職也有全職。

兼職一般是日結。

全職有些會繳納五險一金甚至六險一金，但是相對的，全職的要求會比兼職高很多，需要采集的任務更難，工作時長可能會更長，穩(wěn)定性的要求也會更高。

而有一些數(shù)據(jù)采集工作，也可以居家辦公。

且不只是北京或者一線城市，連我老家安慶那邊都有。

只不過可能職位寫的會更加高大上一點，比如，機器人訓練師。

而且這些招聘帖，你會看到，是完全沒有學歷要求，也沒有經(jīng)驗要求的。

你根本不需要做過這個，甚至不需要知道具身智能是什么，來就能干。

非常有意思。

這個反差一下子就把我們的好奇心給勾起來了。

我們內容組的有個小伙伴，叫達達，今年正好剛畢業(yè)，他也來了興趣，說非常想親眼去看看這到底是個什么樣的工作。

我覺得那行啊，那你去體驗體驗吧，畢竟說完全不需要經(jīng)驗和學歷。

于是他就真的去投了簡歷，然后面試，然后真的去做了一天的兼職采集。

再見到他的時候，已經(jīng)是2天以后了。

回來以后，跟我們滔滔不絕的講了好多。

他說這個工作比他想象的有意思得多，但也比他想象的離譜得多。

最開始呢，他先是在Boss直聘上找了不少相關的職位，投了一圈簡歷。

因為簡歷確實還可以，幾乎所有投過去的都給了面試機會。

可能很多人確實沒有接觸過這個工種，為了保證大多數(shù)人的閱讀體驗，我先簡單給大家聊一下數(shù)據(jù)采集到底是干嘛的。

23年24年大語言模型智能還沒有到今天如此離譜的程度的時候，大家應該都對數(shù)據(jù)標注有印象。

那時候訓練大模型會相對簡單。

因為互聯(lián)網(wǎng)幾十年積累下來的文字、圖片、代碼、網(wǎng)頁，本身就是一座現(xiàn)成的數(shù)據(jù)礦山，所以雖然也招了很多做標注的人，但是坦率的講，采集和標注的門檻并不是特別高。

但是今天，具身智能面對的是完全不同的困境。

它需要的是真實物理世界中的交互數(shù)據(jù)。

比如一個人怎么拿起杯子，怎么疊一件衣服，手指施加了多大的力，手臂沿著什么軌跡運動。

而這類數(shù)據(jù)，人類歷史上從來沒有大規(guī)模采集和存儲過。

一切都要從零開始，靠人一條一條地采集。

所以需求量極其恐怖。

截至2026年初，全球高質量的真實物理交互數(shù)據(jù)總量僅約50萬小時，不足大語言模型訓練數(shù)據(jù)的兩萬分之一。而要訓練一個能干家務的通用機器人，至少需要千萬小時級別的數(shù)據(jù)。

中間差了整整一個數(shù)量級。

所以就需要大量的人，穿上這套設備，去各種真實的生活場景里重復做那些日常動作。

這就是數(shù)據(jù)采集，其實就是在給機器人當老師。

然后這個職位的面試，一般都先是線上的，有的只有一輪，有的會有兩輪，然后會是最終的試崗。

一輪的話就是跟勞務公司直接面。

兩輪的話，第一輪是勞務公司，第二輪會由甲方的機器人公司來面。

但不管幾輪，真正決定你能不能干的，其實都是最后的試崗環(huán)節(jié)。

對達達來說，整個體驗下來最讓他觸動的是這一輪面試。

這個面試，很特殊，是在騰訊會議里，大家一起進去。

他說他秋招面試過那么多次，也經(jīng)歷過群面，但從沒見過20多個人一起來面試的場面。

這么多人也不是為了跟互聯(lián)網(wǎng)群面一樣，搞什么無領導小組討論，就是純自我介紹。

最開始，HR會簡單介紹一下這個崗位大概是做什么的，平時的工作時間、薪資等等基本信息。

然后開始一個一個按照入場順序來問個人情況，介紹完的人就可以離開。

因為他進會議比較晚，所以聽到了幾乎每個人的背景。

這個環(huán)節(jié)比較有趣的是，HR會在一開始先問你身高體重。

是的，你沒看錯。

面AI公司的崗位，會關注你的身高體重。

因為采集設備的手套是固定規(guī)格的，類似于這樣。

手太大會塞不進去，太小又兜不住，太胖不行太瘦也不行。

達達當時就被提醒了一句，說這個身高體重可能會有點瘦，設備可能不太適配，但還是先來試試吧。

我聽到這的時候真的覺得太魔幻了。

2026年最前沿的AI工種，入職第一關，是量手掌。。。

然后還會問你之前有沒有戴過VR眼鏡，有沒有在游樂場看過4D/5D影院。

因為有些設備需要戴類似VR眼鏡的東西，有人天生對晃動比較敏感，戴上去幾分鐘就開始犯暈，這種情況就基本干不了。

自我介紹的環(huán)節(jié)的時候，每個人說的都非常簡潔。

甚至有人只說了三句話。

我是誰，我之前干過什么，我真的很想來做這個工作。

對，就這幾句話。。。

達達說，他第一次覺得自己之前準備的那套自我介紹會如此的格格不入。

為了不那么突兀，他也沒詳細介紹自己的畢業(yè)學校，也沒說啥專業(yè)，只說自己是應屆生，對具身智能感興趣，想來試試。

他對這場面試印象最深，是因為聽到了很多人的故事。

各行各業(yè)的人都有，什么背景的都有。

有人之前試過自己做點小生意，沒做起來，現(xiàn)在就想找一份能穩(wěn)定出勤、按時發(fā)錢的活。

還有人剛滿18歲，沒讀大學了，這是他人生的第一份正經(jīng)的工作。

而且工作是分白班和夜班的，可以自己選擇。

他以為選擇白班的人會更多，沒想到兼職的人里面，選夜班的反而更多。

因為這是一個兼職崗，純粹的日結，不少人都在盤算怎么跟自己的主線生活拼在一起，靠著這份兼職，再多掙一些收入。

有人問能不能白天干一份交社保的工作，晚上過來兼職。

HR說可以，但是希望大家注意身體，確保自己能扛得住。

面試結束之后，除了幾個覺得自己身體條件不太合適、主動放棄的，其他人基本都過了。

真的是已經(jīng)很久很久很久沒見過通過率這么高的面試了。

聽到這里，我感覺有點割裂。

就是感覺，這個新時代能容納很多人的一種工作，好像有點熟悉的感覺。

我想起高三畢業(yè)那年暑假，去面過工廠的兼職，其實就是進廠打螺絲。

那種面試跟這個幾乎一模一樣，看你是個男的，體力還行，沒啥毛病，就能來了。

也是日結，干一天結一天。

那是我人生中第一次知道，原來一個人的一整天，可以被標價成一張紅色的毛爺爺。

達達也沒多猶豫，因為確實想實地去看看，于是他接了這個兼職，說去干一天試試看。

HR就跟他對接了試崗的具體信息，發(fā)了一個地址過來。

第二天他按照地址過去了，到了一個產(chǎn)業(yè)園附近。

很抓馬的是，地址告訴錯了，到了個工地。

又繞了半天，才到了正確的位置

因為不是從正門進去的，要從停車場繞上去。

他跟我說，那一瞬間真的有點慌，心想不會在北京也碰上人販子了吧，我不會要被賣到緬甸了吧？

但他還是鼓起了很大的勇氣上去了。

不過，進去之前還是給朋友發(fā)了條消息，說待會可能聯(lián)系不上，一直沒回消息的話記得擔心他一下。

不過還好，一切正常，場地還是新裝修的，一推門進去還能聞到油漆味。

進去的第一件事是收手機，因為工作期間不允許干工作以外的事情。

然后他才進入了真正的工作區(qū)域，是一個很大的開放空間，擺著大概十幾臺機器人。

因為現(xiàn)場沒法拍照，我從網(wǎng)上找了一些類似的畫面，大概就是這樣的場景。

里面有兩類工作。

一種是有機器人的，也是他當天體驗的。

需要先穿戴設備，脖子上掛一個東西，兩只手各握一個控制手柄，長得跟游戲手柄差不多，上面有搖桿，還有按鈕，面前站著的，是一臺比他還高的雙臂機器人。

操控方式其實不復雜，左手手柄控制機器人的左臂，右手控制右臂。搖桿推哪個方向，那條機械臂就往哪個方向動。按鈕控制末端夾爪的開合，按一下合上，再按一下松開。

剛開始做的時候其實挺好玩的，有點像玩游戲。第一次操控的時候，推了一下?lián)u桿，面前這臺非常大的機器人跟著你動。那一瞬間確實有點上頭，覺得，臥槽，未來到了。

但做到后面，未來感就沒了，剩下的只有手腕酸。

他的任務也是分揀積木、疊紙杯、把東西從盒子里拿出來再放回去。

在這個場景下，你的每一個動作都在被記錄，要走什么路徑、夾爪合上的時機、這些全部變成數(shù)據(jù)。

在操控的時候，機器人也會有很輕微的抖動，抖起來的樣子很像得了帕金森。。。

他體驗的這種，在行業(yè)里叫遙操作采集，就是人穿上設備遠程操控機器人，同時記錄數(shù)據(jù)。

還有一種是旁邊沒有機器人的，他們會戴著VR眼鏡，手上穿著采集設備，然后就開始疊衣服、疊褲子。

達達說他在做遙操作的時候，余光一直能看到旁邊那些人。

一個動作，重復一遍，再重復一遍，再重復一遍，像被按下了循環(huán)播放鍵。

這個叫做無機器人示教采集，不需要操控機器人，人直接在真實環(huán)境里做動作，穿戴的設備負責把你的每一個動作軌跡記錄下來。

這兩種方法不一樣，但核心邏輯是一樣的。

都是需要大量的人，去做大量重復的動作，然后把人類的行為和經(jīng)驗翻譯成機器能讀懂的數(shù)據(jù)。

采集員具體在哪干活，取決于采的是哪種數(shù)據(jù)，遙操采集一般在固定的場地里，無機器人示教采集因為不需要機器人跟著，有些公司會要求去不同的場景，比如小區(qū)、民宿、超市、4S店，哪里需要就去哪里。

之前就看到網(wǎng)上有人去麥當勞采集的。

客戶需要什么場景的數(shù)據(jù)，團隊就去什么地方，一個場景大概待兩三個月，采完了就換下一個。

在一天的高強度且?guī)缀鯖]有休息和摸魚時間的工作之后，達達終于可以下班了。

他兼職的工作時間是這樣的，從早上9點一直做到了晚上的6點半。

那賺到的錢呢，日薪大概在200到250之間。

我去翻了一下各個平臺上兼職數(shù)據(jù)采集的薪資，大部分崗位給的也都是這個價。

如果是全職的話，工作強度會大很多，需要輪班，加班也是常態(tài)，不過補貼會多一些。

其實我們能看到，整個具身智能、整個AI背后的每一次進步，更多的是來自于這些人。

他們用自己的體力、自己的時間、自己的心血，貢獻出自己的數(shù)據(jù)，推動了這個行業(yè)往前走了一步。

AI大模型其實也是一樣。

大模型之所以走到今天這一步，除了算法上的突破，真正最底層的數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)標注，全部也是最開始由人一條一條做出來的。

最先進的技術，底下永遠站著最普通的人。

但是AI在吃掉了這些進步之后。

絕大多數(shù)的能工智人，卻已經(jīng)比不上人工智能了。

最后，我們揮著手。

送著AI們，一往無前。

也不知道等到有一天，機器人真的什么都會了。

會不會有人記得。

它的第一課，是一個日薪兩百塊的能工智人，在剛裝修完的廠房里，一遍一遍疊著紙杯，教會它的。

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>/ 作者：卡茲克、達達

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