几个月前，当“宝妈”李欣欣在春晚舞台上看到机器人表演武术时，她大概不会想到，这股由资本点燃的“具身智能”热潮，会如此迅速地涌向她所在的五线城市，甚至让她自己也成为这股浪潮中的一员。如今，她已是一名具身智能居家数据采集员，每天花上几个小时，用最日常的家务动作，为机器人“上课”。

这个被称为“机器人训练师”的新兴岗位，工作内容听起来有些科幻：通过操控设备或亲自示范，采集现实世界中的行为数据，最终用于训练机器人掌握各种技能。今年以来，一种不依赖机器人本体的“无本体数据采集”新范式，正被国内多家企业和机构尝试，采集场景也从实验室延伸至家庭、酒店和商超。

最近，社交平台上悄然出现了不少居家采集员的招募帖。用家务活数据教会机器人“干活”，正在催生一个全新的灵活就业市场。

拍视频教机器人“干活”

春节前后，李欣欣在社区群里看到一则招聘信息：招聘居家数据采集兼职，宣称“在家即可工作”、“尤其欢迎宝妈”。对于需要照顾两个年幼孩子的她来说，这无疑是个理想选择。她很快报了名。

正式上岗前，她先完成了试采：用手机拍摄自己徒手叠纸巾、封垃圾袋的视频。随后，她前往公司学习操作核心设备——夹爪。这个轻量化设备能在操作时精确记录动作轨迹和状态，是无本体采集的关键。

领到设备后，李欣欣的生活节奏变成了在孩子休息的间隙工作。她的一天通常是这样的：前一天晚上在系统里领取任务包，比如“在杂乱环境中识别并抓取布袋、积木等目标物”。第二天，她需要先在桌面上精心布置出杂乱的场景，然后戴上夹爪开始采集。

“简单的动作，一条视频大概就20到30秒。”李欣欣介绍，采集一两条后，就得把目标物换个位置重新开始，以满足数据多样性的要求。她每天会完成公司规定的最低有效时长——1.5小时。

除了兼职，也有人专职投身于此，工作场景更为多样。王亚楠就是其中一位。几年前他还在送外卖，后来转行做自动驾驶数据采集。去年下半年，公司拓展具身智能业务，他立刻报名，从山西的运城、长治开始了新工作。

近一年时间里，他采集过家居、酒店乃至公园的数据，主要涉及两种范式：UMI（穿戴专用设备采集）和Ego视频（仅用手机等简易设备拍摄裸手动作）。后者成本更低，一个挂脖支架加一部手机就能开工。

这份工作让王亚楠“熟练掌握了各种家务”。在公司租的房间里，他需要反复拍摄自己叠衣服、擦桌子、做三明治的视频。关键在于，动作速度要合理，画面里只能出现双手，不能有其他人影——一切都是为了产出“干净”的数据，方便机器人高效学习。

采集的数据上传后，会有专人提取动作轨迹、力度等关键信息，最终用于模型训练。效率高的王亚楠，在家居场景下一天能产出200多条视频，有效时长约2-3小时。他笑称：“平时常做家务的人上手更快，看到文字说明就知道该怎么做。”

“采集上手不难但需要耐心”

这个新兴岗位的从业者画像比较集中：主要是“宝妈”和刚毕业的大学生。与具身智能企业合作的龙誉大数据公司总经理何宁透露，自去年底业务启动以来，招聘就没停过。他们以UMI采集为主，因设备迭代快、标准常变，设置了高中以上学历、18-40岁的门槛。目前公司百人左右的采集员团队中，宝妈占比近六成。

收入方面，这份工作薪资并不算高。招聘信息显示，居家采集员月薪多在3000-4000元区间，日薪约百元，时薪25元左右。但对李欣欣而言，能在照顾家庭的同时获得每月3000元收入并实现自我价值，已让她感到满意。在王亚楠所在的四线城市，每月6000-7000元的专职收入（任务少时约5000元），也算是不错的选择。

不过，这份工作对耐心的要求可能比技能更高。“布置场景就很花时间，要找道具、换背景。”李欣欣说，有时忙活5小时，有效时长可能才1.5小时。王亚楠则指出工作的重复性：同一个动作，需要在床、沙发、洗衣机旁等不同场景下反复采集，次数取决于客户需求。

值得注意的是，这份兼职的收入稳定性可能存疑。有记者曾通过社交平台联系招募团队体验Ego视频采集，在按要求拍摄洗碗、叠衣视频并调整至合格后，却因团队“后台系统崩溃”而无法上传，最终未能获得报酬。有行业人士分析，国内Ego视频采集尚处探索期，系统稳定性有待验证。何宁也提醒求职者需谨慎辨别风险，尤其是遇到要求交押金的情况。

岗位逐渐下沉至三四线城市

居家数据采集员的出现，根本动力源于具身智能行业的加速发展。随着多家企业加快推进机器人落地，行业对训练数据的渴求急剧增加。成本高昂的真机遥操采集难以满足需求，无本体数据采集因此备受关注。

目前，国内已有多家企业布局这一领域。例如，鹿明机器人推出了“FastUMI无本体数采全家桶”并建立了数据采集工厂；智元机器人旗下的觅蜂科技也发布了MEgo采集设备及数据治理平台。

从招聘模式看，采集员有的在企业的训练场工作，有的则需前往指定场景。招聘方除了具身智能公司和专业数据采集公司，也不乏第三方人力资源公司。

智元机器人合伙人姚卯青曾在4月透露，公司2026年计划的千万小时数据产能中，无本体数据将占60%-70%。目前其采用“自营+加盟”的轻资产模式，未来规模扩大后，可能转向众包采集。博阅科技负责人王会军也认为，出于成本考虑，具身智能数据采集岗位将重复自动驾驶数据采集的路径——逐渐下沉至三四线城市。事实上，帕西尼、优必选等企业已在宿迁、柳州等多个三四线城市布局数据采集工厂。

当前，数据缺口巨大，采集员需求旺盛。但何宁坦言，受人口结构和周边城市虹吸效应影响，招聘年轻人并不容易。宝妈们时间零散，导致产能存在缺口，交付压力不小。他的计划是调整人员结构，抓住校招时机。在他看来，团队规模或许需要扩张至千人左右，才能匹配接到的项目订单。

面对未来，采集员们也有自己的思考。王亚楠希望积累经验，未来能成为项目经理，直接对接客户、了解机器人研发进展。虽然他从未亲眼见过自己训练的机器人，但相信那些枯燥重复的视频数据，正一点点赋予机器“干活”的能力。

一个有趣而现实的问题是：当机器人真的通过海量数据学会了所有家务，这些教会它们的人类“老师”，又将去往何处？对于这个问题，李欣欣的答案是：“暂时还没想那么远。”