一天200次洗碗擦桌，他们「喂养」未来的机器人
机器人正变得越来越灵巧。它们不仅能跑会跳，还开始走进日常生活，打理起琐碎的家务。但这股聪明劲儿不是凭空得来的。要让机器人知道怎样拿起一个杯子、怎样拧开瓶盖、怎样洗碗擦桌子，背后都需要大量来自真实世界的劳动数据。
近两年，一个名为“机器人训练师”的新职业悄然走红。为了教会机器人动手干活，一些隐匿在老旧民房里的人们，用数万次笨拙而耐心的重复动作，一帧一帧“喂养”机器人。
屋子里很安静。24岁的王敏坐在桌前，头上固定着一个带摄像头的头环，像架在头顶的“电子眼”；两只手则各套着一只机械夹爪。 视野前方的桌面上，散落着五张纸巾。把它们叠整齐，对普通人而言再简单不过的活计，此刻到了王敏手里，变成了一场极考验耐心的慢动作操练。 她小心控制着两只笨重的夹爪，悬停、靠近，捏住薄薄的纸边。动作不能快，力道不能猛。机械夹爪远不如人手灵活，坚硬的爪尖稍一碰偏，抚平的纸巾便又弹散开来。王敏只能耐着性子，重新调整，再一次次对齐。 这是王敏做机器人数据采集员的第一个月——通俗点说，就是给机器人当“动作教练”。她的每一次抓取、移动、松手，头顶的设备和手上的夹爪都在同步记录。视野里的画面，手上施加的力度，都会被转化成一组组数据，存储下来。未来，它们或许会被用来训练机器人，让它也学会如何用一双手，把几张纸巾叠整齐。 王敏的工作地点在苏州的一个老小区的顶楼，一套普通的三室一厅，其中一间卧室被临时改造成办公室，几张办公桌挤在一起，摆着电脑和采集设备。除此之外，客厅、厨房、卫生间和剩下的房间，都还维持着居家生活的样子，方便完成各种家务场景的采集。 同一时间，几个和王敏年纪相仿的年轻人也戴着同样的设备，分散在在不同房间里，重复着倒水、收纳碗筷、折叠衣物……
常见的穿戴式数据采集设备。讲述者供图 这是一门最近两年才兴起的新行当。机器人想要真正走进千家万户，不仅要能听懂指令，还得知道一双手该怎样伸出去、用多大的力抓住一个东西——很多发生在真实生活中的动作，训练师们会先替它们做一遍，用设备记录下来，变成机器可以学习的数据。 王敏后来才知道，公司在这个小区里租下了不少民房作为数据采集场地。每套房子的家具配置都大同小异。他们的采集团队还在扩张，主管告诉她，公司已经计划再招100人，开设夜班流水线。 随着具身智能（让机器人像人一样拥有“身体”和感知能力，能看、能听、能触摸，并根据真实环境自主做出动作）行业持续升温，目前各地机器人企业、数据服务商都在大规模招人，“机器人动作训练师”“具身智能数据标注员”等招聘帖在社交和招聘平台上越来越常见。“零门槛”“不限经验”等标签，也让来自不同年龄、不同职业背景的求职者开始涌入。 前不久，曾在汽车行业工作的刘芸，也在北京找了一份类似的兼职。她几个月前刚丢了正式工作，40岁的年纪重新求职，处处碰壁，连很多兼职都把年龄门槛卡在35岁以下。但这个新兴行业显得格外包容：60岁以下、不限经验。虽然算下来时薪只有20块钱，“基本上跟端盘子差不多”，但还是激起了刘芸的兴趣。 上岗没几天，她便发现这份活儿比预想的抢手得多，甚至每天都得“竞争上岗”。她工作的地方在北京一栋写字楼里。第一天走进工区，她就被眼前的阵势小小震撼了一下：偌大的工区几乎坐满了人，她估摸着得有上百号人，从年轻人到中年人，甚至还看到三四位上了年纪的老人。 刘芸上午9点多才到，已经算晚了。那些配件齐全、设备灵敏的工位早就被占满，只剩下一些缺线少屏的边角位置。她没得挑，直接被分到了最耗精力的家政场景区。 每个人的工位上都配着一台电脑。刘芸手腕上扣着感应手环，指头上贴着微型芯片，纤细的数据线一路汇集到桌面上的电路板，再接入主机。她要跟着电脑里播放的视频，一遍遍重复手部动作。 任务本身倒不复杂。与其说是“训练机器人”，刘芸更觉得像在“教两岁小孩”。她每天做的大多数任务，都是把一个物体从这里移动到那里，比如，把桌角的一只杯子平移到另一侧；稍微复杂一点的，也不过是打着圈儿“刷杯子”。 他们的工区里还立着一块显示屏，实时滚动着当天的“战绩”：每个人完成了多少条，准确率是多少。“前十名”和“倒数前十名”，都清清楚楚地显示在上面。 大家都在争分夺秒地“闯关”。公司规定的最低任务量是每天160条，做得最多的人，一天能完成260条。刘芸说，那意味着：要早到，中午不吃饭，中途少喝水，尽量少去厕所，把能省下来的时间都用来做任务。她一天做到200多条已经接近自己的极限。下午5点卸下身上的设备，刘芸觉得整个人都快“缺氧”了。
机器人无疑是当下科技行业最热的话题之一。中国信通院去年在一份报告中，将机器人数据训练形容为“长坡厚雪的赛道”。如今，这条赛道正迅速铺开。 三个工作室，100来号员工，河北唐山，刘志超也拥有一个机器人数据采集团队。每天，他的朋友圈里都会更新多条招工信息。 这是一个成立还不到两个月的年轻团队。“工作室”都是临时租来的，有的是公寓，有的是大开间。桌椅大多从二手市场淘来，再用隔板分成一个个格子间。 跟着刘志超一起干的同行里，还有人比他更急。场地刚租下来，连格子间都来不及搭，就找来一些废弃纸壳，竖在桌子中间挡一挡，便直接开工了。 刘志超进入这个行业，多少有些误打误撞。今年6月，有朋友拉他合伙做传统的文本和图像标注。刘志超平时就爱琢磨，四处搜集资料时，他注意到了机器人数据采集。这个领域知道的人还不多，行业也刚刚起步，是不是意味着更多的机会？刘志超的生意人嗅觉一下子被激活了。 他的直觉没错。这两年，市场对机器人训练数据的需求持续走高，如今“已经积累到了一个临界点”，具身数据企业“真觉万象”品牌相关负责人介绍说。他们不仅自研可穿戴采集设备，也为机器人生产“训练素材”。 上述负责人解释，不像AI语言模型可以靠互联网上现成的图文和视频“喂”出来，机器人想学会干活，没这么简单——拿起水杯该使多大劲？手指该怎么贴紧杯壁？撞见障碍物该怎么绕过去？很多关乎触觉与力道控制的细微反馈，网上找不到现成答案，只能从真实的劳动现场采集。 要采集这些动作数据，行业里有多种技术路线。比如可以让人直接遥控机器人，但这种方式成本高，效率也低；但如果给真人套上装备——带摄像头的头环，特制手环或机械手爪，不仅装备轻便、成本极低，普通人稍加培训就能上岗，适合快速铺开人手，直接进入家庭、商超或工厂车间等场景采集数据。 这方面的数据目前仍存在巨大的缺口。亿欧智库曾估算，目前全球真正能用于训练机器人的高质量真实动作数据，仅有约50万小时。而在业内看来，要让机器人真正走向大规模应用，至少需要千万小时级别的数据积累。 今年以来，多家公司开始布局机器人数据采集。有机器人公司加速建设数据采集基地、训练机器人模型；京东也计划建设全球最大的数据采集中心，希望在两年内积累1000万小时的人类真实场景数据。 这是一个正在膨胀的市场。据澎湃科技报道，当前，部分机器人训练数据定价已经达到200至500元/小时。
具身数据企业在采集数据。讲述者供图 刘志超正是看到了其中的机会。今年6月，决定正式做这行前，他先在网上花几百块钱凑齐了一套简易设备。这活儿到底好不好做？单人一天能有多少产出？闷头干了两天，看着成型的数据，初步估算了收益，他更兴奋了，“这是一个能够让我发财的事”。 一开始，他招募了一批线上团队，成员大多是时间相对充裕的宝妈。她们在家洗洗涮涮做做家务，顺手就把数据采了。 为了提高产出效率，刘志超随后又在唐山本地招人，组建线下团队。老人，坐着轮椅的残疾人，“只要手没问题就能干。”培训也极其精简，强调几条基本要求，比如“手不要出镜”“不要摇头晃脑”，再教一些软硬件操作，一两天基本就能上手。 过去两个月，这些工人在简陋的格子间里完成过各种任务：穿仿真珠宝、安装手电筒、拼塑料手工花……甲方要什么动作，他们就忙什么。工人们在镜头前组装出一批批物件，刘志超既能获得一笔数据采集费用，转手把手工成品卖掉，顺带又赚上一笔。 一些数据公司也在琢磨如何更“无感”地采集劳动数据。8月，真觉万象与国内一家大型环卫上市公司合作，把采集设备戴到了一线环卫工人的头上。 环卫工人照常清扫街道、分拣垃圾，一整套动作就这样被记录下来。路面上随时冒出的意外——冷不丁窜出来的外卖电动车、横七竖八停放的自行车，也都成了训练机器人避障的素材。 这家环卫公司在全国近200座城市拥有近10万名环卫工人，不仅是数据的提供方，也是数据的需求方。因为人员老龄化、招工难、人力成本上涨等问题，这家公司近年正在计划向无人化转型。这批数据，未来或许也会被装进他们自己的清洁机器人身体里。
戴上采集设备的环卫工人。讲述者供图
工作一个多月，王敏手里已经产出了数百小时的训练数据。 这些数据最终会流向哪里，被哪家机器人公司买走，或者被“喂”进哪个大模型，她从没主动问过，也并不关心。 重复的机械动作，把时间拉得漫长又枯燥。他们屋里的年轻人各自摸索着消磨时间的办法：有人整天通着电话，一边和朋友闲聊一边完成手上的动作；有人塞着耳机听歌，靠着音乐声熬过漫长的工时。 王敏习惯了专注完成一件事，不让自己分心。可是枯燥之外，这份活计也难言轻松。戴上机械抓夹后，手指其实很难发力，一个动作每天重复几十遍，她的手指越发酸胀，几个指尖反复并拢的瞬间，疼得“跟生吃了一个柠檬一样”。 为了保证采集画面里不出现人脸和设备，她还需要不断调整姿势，脖子、头和腰跟着动作反复移动。时间久了，身下的凳子也成了消耗品，坏得格外快。 网上不少人把这行调侃成“赛博流水线”，连当老板的刘志超也说，“就是居家农民工。”真正的甲方和最底端的训练工人之间，通常隔着一层又一层的分包商，几道环节层层抽成，最后落到训练工人手里的钱并不多。一个中年男士咬牙坚持了两三个月，自认为最大的收获不是钱——这份工作的收入少得可怜，他最终学会了做家务，搞懂了各种清洁用品怎么用。
刘志超临时搭建的工作间。讲述者供图 目前，王敏“上六休一”，一天200块，她觉得还能忍受。她去过真正的流水线。大学暑假，她曾在广东一家电子厂打工，负责把电子器件装进模具，一天接近12个小时都得站着工作。 到了8月底，很多暑假工陆续离开，流水线缺人手，像她这样坚持到最后的工人，常常需要一个人操作两台机器，忙得几乎停不下来。“还是以前的流水线更累。”王敏说。 不是所有人都能平静看待这份工作。不少人认为，让普通人参与机器人训练，最终可能是在培养取代人类的技术。刘志超在网上招工时就遇到过类似的质疑，甚至有人在留言里言辞激烈地骂他“杀鸡取卵”、“自掘坟墓”。 王敏没有太强的危机感。在她看来，“被机器人代替是迟早的事，我更关心眼前的困境”。 这几年求职的波折实在太多。2024年大学毕业后，她先是在一家小公司做了一年文员。公司人少，她一个人常要顶几个人的活。那段经历耗尽了她的心力，让她极度抗拒与人打交道，甚至一听到微信语音的提示音就心生恐惧。辞职后，她又花了一整年脱产备考公务员，但没能上岸。 安稳才是她眼下更在意的事。“如果可以，我其实想长期做这个工作。”她已经适应了这里的节奏——不需要频繁与人沟通，没有复杂的协作，也“不需要动脑子”，整个人能处于一种“完全放空”的状态。她一度觉得自己非常适合“流水线”。 但她隐隐有些担心干不长久。她听说，这里的几间工作室租期只有几个月。 人到中年的刘芸，对这份工作的态度截然不同。如今的环境下，她很难再相信有什么完全安稳的工作。过去十多年，她遭遇过公司破产、被欠薪，也做过外包，她越来越觉得，人得有随时应对变化的能力，随时准备接受新事物、新岗位。 她偶尔也会跟自己6岁的孩子聊起机器人，“未来也许会有一个机器人可以跟着我们拿东西推推车。等你们长大后，说不定机器人什么都可以干。”小朋友反问妈妈，“那人会变懒吗？可以有一个陪玩的儿童机器人就好了”。 其实刘芸只把这份工作当成一份暂时的过渡。她能明显感觉到，这个行业眼下还处于快速生长期，“可以挣点小钱”。她也琢磨过，如果先从机器人数据采集做起，将来再转到数据标注，最后走向项目管理，这条路到底能不能走得通？ 前景还不明朗，但生意人刘志超已经有些紧迫感了。当初极低的门槛让他轻松入行，如今也正是因为门槛低，他感觉赛道在变得拥挤。“甲方在不停调整规则”，涌入的人一多，利润空间也越来越薄。“明年肯定还能干，后年就会淘汰一部分人。” 为了在有限的窗口期内提高产值，他新筹备的项目打算实行两班倒，并计划把业务进一步扩充到洗衣店、修车铺、超市等商业场景的数据采集上。 招员工的同时他也忙着招代理，把自家消化不下的活儿再分包给其他同行——比起数据服务商，他如今更像个“数字包工头”。 既然风口短暂，他得抓紧把这笔快钱捞进兜里。