在一间光线略显昏暗的民宿内，每个房间都挤满了3到4个人——他们头戴采集设备、手拿机械夹爪，动作机械地反复执行着：叠放衣物、捡拾积木、折叠纸飞机，每个动作至少重复20遍以上。

这些人群中，有全职宝妈、失业的夫妻档、以及希望找份过渡性工作的学生。

在这间不大的民宿里完成初步培训后，他们就能带着设备返回家中，正式开启一份招聘网站和劳务中介口中都「还算不错」的居家轻量工作。

居家机器人数据采集员。

半个月前，我在招聘网站上刷到了这份具身智能数据采集的兼职信息。通常的招聘文案会这样描述：“居家工作轻松易上手，会操作手机就行，日薪200元”。

加上微信的第三方中介也反复强调：“不难，有手就会，来钱也快。你想象一下，你给机器人当老师，这个工作前景也不错”。

给机器人当了10天老师后，我收到了工资单——不足1000元，平均每天不到100元，如果按时薪计算，还不到20元，只比奶茶店摇杯工略高一点。

这让人猛然意识到，在热钱涌动、动辄单轮融资数十亿的具身数据浪潮中，新的「数字燃料」正在批量产生。

1、「这钱并不好赚」

大约十个人围拢在一位戴着黑框眼镜、穿着休闲T恤的年轻人面前，他正在演示工作所用的工具：三台iPhone、两个机械夹爪、一个头盔，头部和腕部都需要佩戴——这是行业典型的UMI+Ego数据采集方案。

“我们的机器人没有腿，依靠轮子驱动。每个任务你要拍摄几十条视频，每条最好三分钟，就像教小孩喊爸爸妈妈，机器人也不是一两遍就能学会的。”负责培训的年轻人向我们介绍。

但大多数人根本不关心设备型号、不关心服务对象、也不关心数据最终流向哪里。

“每个任务都要重复这么多遍？”“工资到底怎么算？”周围七嘴八舌的声音响了起来。

这位年轻人有些不耐烦，最后总结道：“你做的有效时长越长、任务种类越丰富，你就赚得越多”。

他随后提到，组里有一位成员在项目周期内每天能采集6个小时，不到半个月就赚了五六千元。

这个励志故事激励了许多想挣快钱的人，但后来大家都发现：这钱并不容易赚。

第一，时长不是越长越好，关键看有效时长。

绝大多数居家数据采集工作签的都是灵活用工协议，薪资按分钟计算。一般达到3到4小时，每分钟不到一块钱；超过最低标准后，会按超过1元/分钟计算。

但请注意，这里的计算依据都是有效时长——直接与拍摄的视频质量挂钩。

这里面包括一些基础指标，比如画面完整度、设备穿戴正确性，还有一些加分指标。

比如物体摆放的多样性。拿叠衣服来说，你重复拍摄的几十条视频里，每条视频中衣服的摆放位置最好都不一样；还有环境的多样性，“桌布最好是鲜艳的，每拍10条就要换一下”——培训人员这样要求。

还有一些细节，比如动作的流畅度：“不能太快，也不能太慢，太快了视频里会出现残影，太慢了根本不符合人类的运动习惯”。

但即便这些你都做到了，要达到最低标准也至少需要花费两倍的时间。最低标准如果是3小时，那么前期你至少需要投入6小时。

第二，你在教机器人居家打工，但你自己不是机器人。

来兼职的人，大多看中了「居家工作的灵活性」。在一些兼职网站上，这份工作被描述为「轻体力活」：不需要动脑，居家、自由、不压抑。

在民宿培训两天后，带着上述幻想，我拿着设备回到了家中。抛开日常坐班时间，我需要早上六点起床采集一部分数据，下班后大约干到晚上11点，才能完成采集时长的KPI。

给机器人打了10天工后，幻想很快就被戳破了。

这份工作首先需要一定的体力，因为设备并不轻。手腕和头顶都携带了用于拍摄的iPhone，不算夹爪和头盔，单台裸机就已经有两个鸡蛋的重量。

想象一下，你需要带着这样的设备，持续拍摄数百条视频，工作三个小时——这显然不现实。大多数人最多工作半个小时，就必须休息一下。

同组的很多宝妈在工作几天后，就贴上了膏药。有的因为手部疼痛难忍，直接决定放弃这份兼职。

除了体力，这份工作也需要脑力。我们需要每天提前规划好工作任务，提交给组长审批，并不是想象中那样，带着设备直接做日常家务就行。

原因之一是硬件设备会限制你的动作。机械夹爪的灵活度并不高，一些任务比如洗碗是被明确禁止的。

另一个原因是，任务要求随时在变化。大多数人起初被要求完成的是分拣、叠放等简单任务。但仅仅三天后，项目要求突然变了，组长禁止再做此类任务，给出的新任务难度更高了——需要贴贴纸、剥橘子，一些任务道具甚至要自己花钱购买。

我花钱购置了很多根本不需要的东西：儿童画笔、贴花纸、卡纸——仅仅是为了完成任务。

“本来想找个简单的兼职，这比进厂打工还难，还要倒贴钱。”培训时，一位「工友」这样评价。

2、赚钢镚的人

每一轮技术的快速发展中，几乎都有「燃料」的身影。

互联网飞速发展的时代，燃料是大量底层的审核员；大模型时代，新的燃料是底层的数据标注员。

具身智能时代，给机器人打工的则是机器人数据采集员。他们分布在各地蓬勃兴起的数采厂里，即将进入的是数量更加庞大的家庭。

一家北京的劳务外包公司中介这样形容：“北京深圳，遍地都是机器人数据采集员，跟打工进厂没什么区别”。

Boss直聘上机器人数据采集员的岗位薪资基本在4000到6000元，有的全职岗位学历要求本科，大多数采取的是众包兼职形式，签订灵活用工协议，对接的是层层转包的第三方劳务中介。

一些劳务中介甚至也不知道自己服务的客户是谁——因为中间掺杂了大量第三方数据服务商和运营商。他们中很大一批人过去做自动驾驶和大模型的数据采集与标注服务，依靠过去沉淀下来的数据运营、人力和渠道资源与经验，继续赚取具身智能的热钱。

身边的工友来这里大多是为了找一份补贴家用的兼职。他们的大致画像包括学生、宝妈以及领取失业金的人，来自各行各业——保险、教培、制造业，有的甚至是夫妻结伴而来。

吴雨是我在前期培训里最早认识的人。一年多前她还在一家中型制造业国企担任管理中层，自称是「第一批被AI淘汰的人」。

去年年初，她所在的企业推行大模型，为了降本增效，很快裁掉了她所在的职能部门。拿着赔偿金的吴雨在家休息了一段时间，但为了两个孩子，她意识到自己必须出来工作。38岁的她，海投了几百封简历，只收到零星的回复。眼见存款越来越少，她便出来寻找兼职机会。居家机器人数据采集是她的第一份兼职，本想靠这份长期兼职利用碎片化时间补贴家用。

但很快，她是团队中第一个放弃的人。原因是身体疲惫和管理混乱。

像吴雨这样的宝妈，日常生活本就被繁忙的家务和琐事填满。她做了不到一周，双手就因长时间操作机械夹爪而受伤，最终全家人轮流上场，只是为了凑够时长。

更关键的是，最终与工资挂钩的有效时长数据，居家数据采集员是看不到的。只有发工资「对不上」时，组长才会告知。因此大多数数据采集员为了保证有效时长，只能多做一小时来确保。“只能卷时长”。

吴雨口中的混乱，我也直接感受到了。负责培训的是一家数据服务商。两天的培训里，不但没有系统化的流程，甚至对于薪酬标准，也是「问一个人，一个说法」。

他们反复传达的是一个共识：“你时长越长，赚钱越快。”“不要让你们的不熟练，限制了你赚钱的速度”。“我们对数据需求量很大，你可以一直做”。

究竟需要多少数据？一些具身智能公司的共识是「百万小时级数据量」。为了实现这个野心，我所在的这家数据服务商计划在不同城市招聘上千人的兼职队伍。

但居家数据采集并不是兼职人群的最佳选择。

李丽是小组里常年靠零工赚钱的人。她做过晚托老师、给饭店洗盘子、活动充场，最多一天赚过500元。干了五天，由于设备频繁出问题、居家工作太过压抑，她还了设备，决定还是回兼职群里找原来的活计。

“本来就挣个钢镚钱，还怕碰坏了设备”。她告诉我，打零工的人最怕的不是累，是不确定性：“任务随时在变、给你发工资的人也在变，还不如去洗盘子来得实在”。

3、钱都被谁赚走了？

给机器人打工的10天，机械而重复。它像一个新型流水线，把人困在了里面。

需要不断重复一个任务、计算每条视频的时长，甚至要为第二天的工作提前想好要做什么任务。人被数据推着走，而不是那份「给机器人当师傅」的信心。

居家看似自由，却成了牢笼。没有采访对象和你聊天，也没有同事和你讨论日常，有的只是抓紧一切时间拍摄一条条视频和数据，点击上传，等待充满不确定性的有效时长。

与有效时长挂钩的工资并不能带来激励，因为钱都被上游赚走了。

一位具身数据服务商告诉我，当前真机数据售价大概在500到1000元/小时；无本体数据，也就是我采集的UMI数据，在300到400元/小时；仿真合成数据200到500元/小时。

也就是说，我每小时赚20元，产业链相关的数据公司可以以将近17倍的利差卖出。

而对具身数据公司而言，一些优质场景的同一个数据集，还可以多次售卖，卖给不同的客户。

就像觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青所说的：“在具身智能尚未真正大规模商业化之前，数据作为基础设施，会比终端应用更早形成商业回报”。

热钱疯狂涌入一批具身数据公司：光轮智能、无问智科、弈人科技。擅长生态打法的智元也分拆成立了觅蜂科技。据了解，有具身公司已经开始拓展海外数据采集计划。

多位数采服务商也告诉我，目前的数据规模和场景依旧处于「供不应求」的阶段。

但这些钱景和前景距离基层的数据采集员，都太遥远了。他们最关心的是：设备能不能更轻一点？培训能不能更完善一点？时长单价能不能提升一点？

一些年轻人更关注的是：这行的晋升路径是什么？它是否又是一门「教会机器人学生、饿死人类老师傅」，未来会被边缘化的职业？

“不是说要机器人解放人吗？不是数据量大吗？为什么给机器人当师傅却挣不到钱？”小组里很多人问着类似的问题。

得不到答案。只知道，还掉设备后，我重新走回人群。那幢民宿里还在不断涌入新人，每一个未来走入家庭的机器人，都不缺为它们打工的人。

那人呢？