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AI时代给机器人打工一天:最魔幻的工作体验

类型:热点整理2026-07-01
具身智能数据采集员通过穿戴设备重复录制日常动作,为机器人训练提供真实物理交互数据。面试需测量手掌尺寸,日薪约200至250元,无学历和经验要求。最前沿的AI技术背后,依赖大量普通人以体力换取数据,推动行业进步。

身边的一位朋友,前段时间应聘了一份为机器人打工的岗位——专门为具身智能做实体数据采集。有意思的是,这个看似站在全球科技最前沿的行业,在数据采集环节却沿用着相当传统的用人模式。

事情的起因,是朋友刷到了推特上一段很有意思的视频。画面里是印度的一家工厂,流水线上的工人低着头专注缝纫,和普通车间看起来没什么两样。

但仔细看的话,每个人头上都戴着一个造型独特的设备。

当时觉得挺新奇,于是就去搜索了一番。发现这个设备是用来录制工人操作的第一人称视频,这些视频数据之后会被用来训练具身智能,让它们学习人类操作,从而训练出更精准的模型。穿戴这种设备干活的工人,在这个行业中通常被称为“数据采集员”。

近两年,具身智能在全球范围内迎来爆发式发展,今年甚至被业内称为具身智能的数据元年。但几乎所有从业者都清楚,具身智能的数据获取难度远超大模型——因为绝大部分数据都来自现实世界的真实交互。于是,这种专门为具身智能训练提供数据支持的岗位应运而生。而且,这个岗位不仅出现在印度,国内也随处可见。

在招聘平台上搜索一下,相关岗位非常多,既有兼职也有全职。

兼职通常按日结算,全职有些会缴纳五险一金甚至六险一金,但相对地,全职的要求要比兼职高出不少——需要采集的任务难度更大、工作时长可能更长、稳定性要求也更高。还有一些数据采集工作,允许居家办公。

不仅北京或一线城市有这类岗位,就连我的老家也有,只不过职位名称可能更显高大上一些,比如“机器人训练师”。

最关键的是,这些招聘信息几乎没有学历门槛,也不需要相关经验。你根本不需要有过相关经历,甚至不必了解具身智能是什么,来了就能直接上手。这种反差一下子勾起了我们的好奇心。

内容组里有个今年刚毕业的小伙伴,也产生了兴趣,想亲眼去看看这到底是一份什么样的工作。既然完全不需要经验和学历,那就去实地体验一下吧。于是他真的投了简历,参加了面试,然后真的去做了一整天的兼职采集。再见到他已经是两天后了,回来以后滔滔不绝讲了很多。他说这份工作比他想象的有趣得多,但也比他想象的离谱得多。

最开始,他在招聘平台上搜索了不少相关职位,投了一圈简历。由于简历确实还不错,几乎每个投递的都获得了面试机会。可能很多人确实没接触过这个工种,先简单介绍一下数据采集到底是怎么一回事。

2023年、2024年大语言模型智能还没有达到今天如此惊人的水平时,大家应该对“数据标注”这个词并不陌生。那时候训练大模型相对简单,因为互联网几十年来积累的文字、图片、代码、网页本身就构成了现成的数据矿藏。所以尽管也招聘了大量做标注的人员,但坦率地说,采集和标注的门槛并不高。

然而,如今的具身智能面临着完全不同的困境。它需要的是真实物理世界中的交互数据——比如一个人如何拿起杯子、怎么叠一件衣服、手指施加了多大的力、手臂沿着什么轨迹运动。这类数据,人类历史上从未大规模采集和存储过。一切都要从零开始,靠人一条一条地采。需求量极其庞大。

截至2026年初,全球高质量的真实物理交互数据总量仅约50万小时,不足大语言模型训练数据的两万分之一。而要训练一个能胜任家务的通用机器人,至少需要千万小时级别的数据,中间差了整整一个数量级。因此,需要大量的人穿上这套设备,到各种真实的生活场景中反复重复那些日常动作。这就是数据采集的本质——实际上是在给机器人当老师。

这个职位的面试,通常是先线上进行,有的只有一轮,有的会有两轮,最后才是试岗。一轮的话直接跟劳务公司面试;两轮的话,第一轮是劳务公司,第二轮由甲方的机器人公司来面。但无论几轮,真正决定你能不能留下的关键,其实是最后的试岗环节。

整个体验中最让人感触的就是这一轮面试。这场面试很特别,在腾讯会议里大家同时进入——面试过那么多次,也经历过群面,但从来没见过20多个人同时参与的场面。

这么多人并不是要搞什么无领导小组讨论,纯粹是进行自我介绍。最开始,HR会简单介绍这个岗位大致做什么、工作时间、薪资等基本信息,然后开始按入场顺序逐一询问个人情况,介绍完的人就可以退出。因为进会议比较晚,所以几乎听完了每个人的背景。

这个环节最有意思的是,HR会一开始先问你的身高体重。是的,你没看错——面试AI公司的岗位,却要关注身高体重。因为采集设备的手套是固定规格的,类似这样。

手太大塞不进去,太小又兜不住,太胖不行太瘦也不行。当时就收到一句提醒:你的身高体重可能偏瘦,设备可能不太适配,但还是先来试试吧。

不得不说,这确实有些魔幻——2026年最前沿的AI工种,入职第一关竟然是量手掌。接着还会问你之前有没有戴过VR眼镜、有没有在游乐场体验过4D/5D影院。因为有些设备需要佩戴类似VR眼镜的装备,有人天生对晃动比较敏感,戴上去几分钟就会犯晕,这种情况基本干不了。

自我介绍环节,每个人说得都非常简洁,甚至有人只说了三句话:我是谁、我之前干过什么、我真的很想做这份工作。就这几句话。第一次觉得自己之前精心准备的那套自我介绍显得格格不入。为了不显得突兀,我也没详细说明毕业学校和专业,只说自己是应届生,对具身智能感兴趣,想试试看。

这场面试给我留下最深印象的,是听到了很多人的故事。各行各业的人都有,什么背景的都有。有人之前尝试做点小生意没做成,现在只想找一份能稳定出勤、按时发钱的活儿;还有人刚满18岁没读大学,这是他人生的第一份正式工作。

工作分为白班和夜班,可以自由选择。原本以为选白班的人会更多,没想到兼职里选夜班的反而更多。因为这是纯粹的日结兼职,不少人都在盘算如何跟自己的主线生活拼在一起,靠这份兼职再多赚一些收入。有人问能不能白天干一份交社保的工作,晚上过来兼职。HR说可以,但希望大家注意身体,确保自己能扛得住。

面试结束后,除了几个觉得自己身体条件不太合适、主动放弃的,其他人基本都通过了。真的已经很久很久没见过通过率这么高的面试了。

听到这里,感觉有些割裂——这个新时代能够容纳许多人的一种工作,似乎有点熟悉的影子。想起高三毕业那年暑假去应聘过工厂的兼职,其实就是进厂打螺丝。那种面试和眼前这个几乎一模一样:看你是个男的、体力还行、没什么毛病,就能来了。也是日结,干一天结一天。那是我人生中第一次意识到,原来一个人的一整天,可以被标价成一张红色的毛爷爷。

也没多犹豫,因为确实想实地去看看,于是接下了这个兼职,说去干一天试试。HR对接了试岗的具体信息,发了一个地址过来。第二天按地址赶过去,到了一个产业园附近。很抓马的是,地址给错了,到了个工地。又绕了半天才找到正确的位置。因为不是从正门进去的,要从停车场绕上去——那一瞬间真的有点慌,心想不会在北京也碰上人贩子了吧,不会被卖到缅甸吧?但还是鼓起勇气上去。不过,进去之前还是给朋友发了条消息:待会可能联系不上,一直没回消息的话记得担心一下。

还好,一切正常。场地是刚装修好的,一推门还能闻到油漆味。进去第一件事是收手机,因为工作期间不允许做工作以外的事情。然后才进入真正的工作区域——一个很大的开放空间,摆着大概十几台机器人。现场没法拍照,从网上找了一些类似的画面,大概就是这样的场景。

里面有两类工作。一种是有机器人的,也是当天体验的:先穿戴设备,脖子上挂一个东西,两只手各握一个控制手柄,长得跟游戏手柄差不多,有摇杆有按钮。面前站着的,是一台比他还高的双臂机器人。操控方式其实不复杂:左手手柄控制机器人的左臂,右手控制右臂;摇杆推哪个方向,那条机械臂就往哪个方向动;按钮控制末端夹爪的开合,按一下合上,再按一下松开。

刚开始做的时候其实挺好玩的,有点像玩游戏。第一次操控时,推了一下摇杆,面前这台很大的机器人跟着你动。那一瞬间确实有点上头——哇,未来到了。但做到后面,未来感就没了,剩下的只有手腕酸。任务也是分拣积木、叠纸杯、把东西从盒子里拿出来再放回去。在这个场景下,你的每一个动作都在被记录:要走什么路径、夹爪合上的时机……这些全部变成数据。操控的时候,机器人也会有很轻微的抖动,抖起来的样子很像得了帕金森。

这种体验,在行业里叫“遥操作采集”——人穿上设备远程操控机器人,同时记录数据。还有一种是旁边没有机器人的:他们会戴着VR眼镜,手上穿着采集设备,然后就开始叠衣服、叠裤子。做遥操作的时候,余光一直能看到旁边那些人,一个动作,重复一遍,再重复一遍,再重复一遍,像被按下了循环播放键。这个叫“无机器人示教采集”——不需要操控机器人,人直接在真实环境里做动作,穿戴的设备负责把每一个动作轨迹记录下来。

两种方法不一样,但核心逻辑是一样的:都需要大量的人,去做大量重复的动作,然后把人类的行为和经验翻译成机器能读懂的数据。采集员具体在哪里干活,取决于采集的是哪种数据。遥操采集一般在固定的场地里;无机器人示教采集因为不需要机器人跟随,有些公司会要求去不同的场景——小区、民宿、超市、4S店,哪里需要就去哪里。之前就看到网上有人去麦当劳采集的。

客户需要什么场景的数据,团队就去什么地方,一个场景大概待两三个月,采完了就换下一个。

一天的高强度工作之后——几乎没有休息和摸鱼时间——终于可以下班了。兼职的工作时间是从早上9点到晚上6点半。

赚到的钱呢?日薪大概在200到250元之间。

去翻了一下各个平台上兼职数据采集的薪资,大部分岗位给的也都是这个价。

如果是全职,工作强度会大很多,需要轮班,加班也是常态,不过补贴会多一些。

其实,整个具身智能、整个AI每一次进步的背后,更多是这些人的付出。他们用自己的体力、时间和心血,贡献出自己的数据,推动了这个行业向前迈出了一步。AI大模型也是一样——之所以走到今天这一步,除了算法上的突破,最底层的数据清洗和数据标注,最开始也是由人一条一条做出来的。

最先进的技术之下,永远站着最普通的人。

但是,AI在吞噬了这些进步之后,绝大多数的“能工智人”,却已经比不上人工智能了。

最后,一代人挥着手,送着AI们一往无前。不知道等到有一天,机器人真的什么都会了,还会不会有人记得——它的第一课,是一个日薪两百块的“能工智人”,在刚装修完的厂房里,一遍一遍叠着纸杯,教会它的。

来源:https://www.aitntnews.com/newDetail.html?newId=26721

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