机器人学家务仍靠真人手把手教

随着加州企业竞相在未来一年内生产并部署数千台人形机器人，一种全新的职业也随之诞生。

佛洛瑞斯（Fernando Flores）5月21日，在Encord展示机器人执行搅拌（whisking）动作时的关节运作能力。（洛杉矶时报 / Paul Kuroda摄影）

愈来愈多的「机器人操控员」（robot controllers）正在教导人形机器人如何像人类一样移动，以便未来能在工厂和家庭中工作。

这些人形机器人目前学习的基本技能包括：倒咖啡、折衣服、打开冰箱以及插接电缆等日常任务。

未来几年，由特斯拉等矽谷企业打造的数千台机器人将陆续进入市场。为了让它们顺利运作，除了需要大量关于动作方式的数据外，也需要远端操控员（teleoperators）在机器人遇到问题时提供协助。

温茨（Cortney Weintz，左）与席勒（Tony Schiller）在Encord使用摄影设备，蒐集训练数据。（洛杉矶时报／Paul Kuroda摄影）

一天八小时重复倒咖啡

佛洛瑞斯（Fernando Flores）一天可能要花八个小时，重复倒同一杯咖啡。他不是咖啡师，而是一名「机器人操偶师」，负责训练人形机器人。

他透过机械控制器操控附近机器人的手臂，让其拿起咖啡壶、将咖啡倒入杯中，再把咖啡壶放回咖啡机。佛洛瑞斯会检查是否有洒漏，然后亲手把杯中的咖啡倒回咖啡壶，再重复相同动作数百次之多。

现任旧金山新创公司Encord资深机器人驾驶员（Senior Robotic Pilot）的佛洛瑞斯表示：「这种重复性的工作确实会带来一些不适，但久而久之就会变成一种本能。」

这位矽谷版的「薛西弗斯」（Sisyphus，希腊神话中不断推石上山的人物），正站在快速扩张的机器人训练产业最前线，为即将于未来一年大量出厂的人形机器人大军进行训练与操作准备。Encord的业务是练习、记录并贩售有关人类动作的数据，提供给那些竞相将人形机器人带入家庭、办公室和工厂的企业。

如果科技公司的乐观蓝图成真，美国制造的大批机器人即将涌入市场。

特斯拉位于弗利蒙（Fremont）的工厂今年已暂停汽车生产，腾出空间建立其Optimus机器人生产线，并提出令人难以置信的目标：年产能提升至100万台。位于巴洛阿图（Palo Alto）的1X Technologies公司，已在海沃（Hayward）工厂生产名为Neo的人形机器人。Neo身高5呎6吋、重66磅，已收到1万份预购订单，首批产品预计今年稍晚出货。位于圣荷西的Figure AI人形机器人工厂，也已将产能提升至每小时生产一台Figure 03机器人，目标年产量1万2000台。

高盛集团（Goldman Sachs）预测，到2035年，全球人形机器人市场规模可能达到380亿美元。

人形机器人的人工智慧系统需要极为庞大的人类动作资料库。人类如何写作、说话、撰写程式码及创作内容等资讯，早已能从网路上轻易撷取；但若要让机器人掌握如何站立、行走、搬运、挤压、倾倒液体及完成其他身体动作，则需要更多、更精细的资料。这正是像Encord这类公司存在的原因。

巴奇勒（Elaine Batchlor）在Encord的模拟工作环境中，利用机器人分类螺丝与螺栓。（洛杉矶时报／Paul Kuroda摄影）

训练数据费用时薪1000元

根据市场研究机构CB Insights的资料，2026年投入机器人产业的资金已达100亿美元，并催生出一个专门训练机器人的新兴产业。最初，这类训练方式是由真人把iPhone绑在额头上，录制自己烹饪、打扫及执行各种家务的过程。然而，这种方式无法捕捉机器人手部运作所需的精确扭矩、施力大小与抓握方式。

如今，人类透过昂贵的控制设备，直接引导机器人动作。利用机器手臂蒐集的数据，能提供更丰富的资讯，帮助机器人学习运动技能与物体操作能力。Encord向客户收取的训练数据费用，最高可达每小时1000美元。

Encord机器人学习部门主管维尔穆鲁根（Vineeth Velmurugan）表示，由训练员操控机器人所蒐集的资讯，对于「跨越下一阶段学习」至关重要。未来，机器人将能够自行修正错误，并独立完成家务工作。该公司透露，目前已与机器人产业中部分顶尖企业合作，但因保密协议无法公开大多数客户名称。可公开的合作对象包括Toyota Research Institute及Weave，其中Weave的折衣机器人已进驻部分家庭使用。

许多新兴机器人数据公司目前将重心放在工业应用领域，因工厂与仓库等环境较有规律且可预测，机器人在这类场所的表现通常较佳。

会行走仍难流畅做家务

相较之下，家庭环境更具挑战性，因为住宅格局千差万别，家务工作也更加复杂凌乱。尽管许多人形机器人已学会行走，但仍难以流畅地开启房门、冰箱门或洗衣机门。它们尚未完全掌握该抓住门把、把手还是门缘，以及应施加多少拉力、推力或扭转力。

佛洛瑞斯已熟练掌握如何让机器人手臂倒咖啡，但仍经常发生泼洒情况。一旦出错，他就会删除该次操作的纪录。他说：「一般而言，我们不希望数据中出现任何错误。如果在15秒内连续出现三次以上失误，那就不是好的训练资料。」

在Encord位于海沃的测试中心内，公司打造了一座标准美国住宅的模拟环境，完整配置客厅、厨房与浴室。客厅里，一名操作员正在训练机器人整理凌乱的书桌。她先将AA电池、原子笔和剪刀随意散放在桌面上，再回到旁边的控制设备前，操控机器人手臂把每一件物品放入桌面收纳盒中。

根据当天的训练内容，操作员可能需要反复执行各种动作，例如开关冰箱门、用打蛋器搅拌碗中的液体、分类餐具，或一再开启与关闭水龙头，直到机器人手臂能够正确完成动作为止。

在测试中心另一个角落，佩戴智慧眼镜的人员则透过手动拿取与放置扑克牌、分类塑胶餐盘等方式，蒐集第一人称视角的影片资料。

冈萨雷斯（Brian Gonzalez）5月20日在新创公司Encord利用机器手臂拉动乙太网路（Ethernet）缆线。（洛杉矶时报／Paul Kuroda摄影）

插电线被视为关键技能

在即将到来的人形机器人大军时代，有一项被视为关键的技能：插接电线（plugging in cables）。

企业希望机器人能够钻入狭窄的管线空间、辨识连接埠位置并插接电缆，以协助建造支撑人工智慧发展所需的大型资料中心。为此，Encord仿制了一套真实资料中心的伺服器机柜环境，操作员每天都在进行同样的训练工作：将蓝色网路线插入只有一枚美分硬币大小的插槽中。

许多企业已投入这个新兴产业。获得Meta支持的Scale AI及位于巴洛阿图的Micro1，都是这个领域的重要参与者。在中国，已有超过40座由国营机构设立的机器人数据蒐集中心，数百名现场工作人员透过模仿真实世界中的动作，训练机器人如何移动与操作。

在麻州沃特敦（Watertown），Tutor Intelligence建立了一座拥有100台机器人的训练中心，专门蒐集人类动作数据。这些机器手臂，由分布在墨西哥、菲律宾与波士顿的人类团队远端操控。相关数据将用于训练该公司的Sonny人形机器人，预计今年稍晚上市。

Tutor共同创办人格鲁恩斯坦（Josh Gruenstein）表示：「我们建立这座数据工厂，是为了替Sonny机器人打造最初的智慧能力，使其能够开始部署到实际工作现场。」目前，Tutor的远端操作员中约有10人在波士顿，其余位于海外。

英凡特（Sofia Infante）在Encord展示机器人的灵巧操作能力，操控机器人将螺帽旋入螺丝。（洛杉矶时报／Paul Kuroda摄影）

远端操作清洁帮佣会失业？

远端操控（Teleoperation）正逐渐成为人形机器人产业的重要组成部分。理论上，如果聘用薪资远低于美国的海外远端操作员，一台由国外人员操控的机器人，便能以远低于美国劳工的成本完成相同工作。

本月，位于旧金山的人形机器人清洁服务公司Gatsby就完成了一项示范案例：由墨西哥的远端操作员控制机器人，在美国住宅内进行清洁工作。

Gatsby共同创办人弗里希伯格（Aron Frishberg）表示，这项技术仍在持续发展中，但身为市场先行者，让公司获得更多训练机会与经验。他说：「显然还是会发生很多问题。要精准控制手部或手臂动作，并成功抓取物体，其实非常困难。」

Encord共同创办人汉森（Ulrik Hansen）则表示，公司计画在未来三个月内于海沃厂区设立远端操控中心。即使未来机器人愈来愈普及，并掌握更复杂的工作能力，它们仍然需要人类在必要时接手控制。汉森指出：「当机器人出错时，仍然需要人类进行例外状况处理（exception handling）。」