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中国东说念主形机器东说念主赛说念最近"好音问"握住。
前有深圳的众擎机器东说念主完周全球首例前空翻，后有杭州宇树科技机器东说念主收尾 720 度回旋踢。3 月 11 日，前华为天才少年"智晖君"创立的智元机器东说念主，发布了东说念主形机器东说念主灵犀 X2。在视频里，机器东说念主不仅不错像东说念主一样走路、跑步，还能玩滑板车、骑自行车。
东说念主们正通向"机器东说念主养老"的好意思好愿景，而目下，一个新工种跟着具身机器东说念主的火爆而出现。在 Boss 直聘、实习僧等求职 APP 上，一些公司正招聘学历条目大专以上，名叫"机器东说念主数据汇集员"的岗亭。
在 Boss 直聘等求职 APP 上，一些公司正招聘"机器东说念主数据汇集员"的岗亭
这份责任的主要内容包括：负责机器东说念主数据汇集责任、规矩机器东说念主正确移动、保护机器东说念主处于安全状态，等等。
除此之外，许多岗亭还列出了对东说念主的外形的条目，有的是，"不戴眼镜，莫得高度近视"；有的条目"男生身高 170-175，体重 65 公斤以内；女生 160-168，体重 55 公斤内"；还有的公司条目，"不成有小肚子，身段互助性较好，严防、生动、有规矩力"。
这些岗亭凯旋引起了世东说念主的珍藏。东说念主们不禁好奇：机器东说念主的数据汇集员，会是一份什么样的责任？这个问题的谜底，关系到了东说念主形机器东说念主的技巧旅途和当下的贫苦。更执行的问题是，机器东说念主收尾智能的背后，会像 AI 倚赖数据标注一样，"有几许东说念主工就有几许智能"吗？
叠加性新责任
薪资 100 元～240 元 / 天，在外交媒体上，对于机器东说念主数据汇集员的兼职、全员责任正在火热招聘中。
上海的" 90 后"张谦看到了这么的趋势，近半年来一直在给"数据汇集岗"送达简历。事实上，她在一家经济生意公司有全员责任，但在 AI 波澜下，她愈发感到危急来临，念念转行到一个代表畴昔的行业。
具身机器东说念主赛说念即是她对准的标的，而数据汇集员即是其中最简单的跳板。"门槛低，这是我投数据汇集员最主要的原因。毕竟 AI 等畴昔产业，许多岗亭都是招工程师，对代码或硬件学问有一定条目。"她对盐财经说。
她同期感到这类责任是瞻仰的。"有些数据汇集责任会模拟确切功课环境。数据汇集员穿动捕服，戴 VR 眼镜第一视角模拟机器东说念主完成任务。嗅觉很像游戏。"只是，送达了多份简历后，她仍未收到一份灵验修起，转行之梦离她仍有些远方。
而正如张谦所感受的，机器东说念主数据汇集岗的责任内容，与游戏 3D 动画有相似之处。多位业内东说念主士告诉盐财经，进修机器东说念主时，他们都左右了与游戏 3D 相似的作为捕捉技巧。
所谓的作为捕捉，即通过东说念主类衣裳各式征战，测量、追踪、记载东说念主的畅通轨迹，再经过筹备机处理，得到三维空间坐标的数据。当数据被筹备机识别后，东说念主体 3D 技巧不错应用在动画制作、步态分析，生物力学、东说念主机工程等各个领域。
事实上，业内东说念主士都澄莹，这波数据汇集员的招聘热，最早是由全球顶尖机器东说念主公司带动的。2024 年 8 月，特斯拉率先为旗下 Optimus 东说念主形机器东说念主招募数据汇集操作员（Data Collection Operator）。据先容，其责任内容为衣裳作为捕捉服和 VR 头盔，每天沿着测试路子行走 7 小时以上，身上同期佩带最多 30 磅（13.61 千克）的重物。
与此同期，该岗亭还条目汇集员身高在 170～180 厘米之间，因为该职位需要穿上特制动捕服，身段要与机器东说念主相似。汇集员需要衣裳征战，在责任进程中立正、坐下、行走、弯腰、伸展、蹲伏和扭回身段。
特斯拉还给这群数据汇集员提供了有竞争力的薪酬：每小时 25～48 好意思元（约东说念主民币 180～342 元），以及股权刺激。
相似的大型招聘同期在上海开启。2024 年 6 月，智元机器东说念主在上海建设了一座面积 3000 平方米的数采工场。公开视频清醒，在这个工场里，东说念主需要通过在胸前佩戴 VR 征战等进行数据汇集，比如，东说念主佩戴征战教机器东说念主叠衣服。
智元机器东说念主具身居品线总裁姚卯青对媒体先容，数采厂模拟了家庭、零卖、服务业、餐饮、工场的五个场景，畴昔将延绵赓续为机器东说念主学习提供数据养料。客岁数采工场仅参预使用两个多月，就汇集了超百万量级真机数据集。
"不久后咱们将领有超千万条数据。"姚卯青笑着对媒体先容说念。
从大厂的争相布局和落地来看，确切数据正成为机器东说念主行业的一都门槛。独一的问题是，机器东说念主数据汇集员门槛究竟高吗？
盐财经记者以求职者身份，试图联系多个招聘机器东说念主数据汇集员的科技公司。来自深圳某科技公司的招聘司理张女士暗意，数据汇集员多数是临时性的岗亭，"咱们有较大数据需求才会招东说念主"。
"咱们一般招的是大专生，或者外包的打散工，作念的是短期一两个月的责任。"
据她先容，机器东说念主数据汇集责任技巧难度不算高，每天，汇集员需要穿上一套征战，色色淫叠加性地作念某类任务。比如，为了进修机器东说念主学习拿矿泉水，汇集员需要在桌子前反复完成拿矿泉水的作为，"若是数据需求大的话，可能一个星期都要叠加作念这一个作为"。
"天然，这个责任岗亭亦然有一定门槛的。"张女士说。
"倒不是技巧专科配景的门槛，咱们念念要比较听话、（身段）生动的东说念主。"
东说念主类敦厚的进军性
数据汇集员的招聘一定进程上响应了机器东说念主行业的变化。国内作为捕捉厂商、NOKOV 度量动捕负责东说念主告诉盐财经，近两年，跟着东说念主形机器东说念主为代表的具身智能在国内火热，机器东说念主产业对作为捕捉的征战需求也随之大增。
为什么是近两年的需求增长？该负责东说念主先容，这是因为东说念主形机器东说念主条目精度更高的东说念主体畅通数据。比拟于电脑模拟的理念念仿真环境而言，由东说念主汇集回归的确切数据，不错兼容更多的随即性和就怕。
举个例子，他说，机器东说念主在碰见凹凸回击的大地时，因为机械机构的原因，很容易颠仆。然则，若是是东说念主在面对一些险阻大地或者突发情状时，东说念主体自己不错自得当，很快能我方不异过来。
机器东说念主资深从业者、北京某高校学者孔博士也告诉盐财经，机器东说念主行业对确切数据的需求，是跟着这两年 AI 大模子技巧的发展而兴。一个典型标杆是特斯拉东说念主型机器东说念主的 Optimus，聘用端到端的技巧，试图通过给机器东说念主喂无数的数据，从而进修出具有通用才调的机器东说念主。
此外，Transformer 架构、VLA（Vision-Language-Action）的发展和应用，让机器东说念主行业对数据的条目又增多了，如今，业界亟需精度高、质料佳的数据。
当下，来自业界一个共鸣是，"东说念主类敦厚"对机器东说念主的才调增长必不可少。上海通用机器东说念主公司傅利叶生态拓展负责东说念主周斌告诉盐财经，东说念主类汇集的数据不错响应确切宇宙的复杂性。比如在进修机器东说念主时，周斌说，他们会领先左右仿真数据进行预进修和初调；接着，再使用东说念主类汇集的高质料数据，进行屡次精调，"这么不错确保部署到确切物理宇宙的性能和后果"。
这一进程，智元具身盘问中心常务主任广辉曾经打过一个形象的譬如。他以学习乒乓球为例，一般咱们要通过图文、看别东说念主打球或看比赛等花样，先了解基础或表面，再去进修场通过发球机或者和别东说念主打球简单模拟。"若是要有更高条目，还要找证实一双一手把手教化。"
总的来说，东说念主类敦厚即是机器东说念主的"一双一证实"。一双一教化的最终方针，是为了让机器东说念主更像东说念主类。
不可或缺的"上肢"力量
除了确保与确切宇宙相符，机器东说念主的"一双一证实"还有一个更进军的功能。孔博告诉盐财经，目下机器东说念主行业一个最大的难点是上肢力量。
比拟于东说念主类教化，面前行业内还有一个更主流的标的，叫强化学习。这是一种在仿真环境下通过试错（Trial and Error），让机器东说念主学习作念出最优决议的花样。
他例如："正常的看法，强化学习就像喂一个小狗，这个小狗它作念对了，我就奖励它，他作念错了，我就处分他。强化学习执行即是一个奖励函数。"
这一奖励最好旅途的花样，如今被发现能较好地进修机器东说念主走路、跑动等畅通自均衡才调。孔博将其描述为机器东说念主的"下肢力量"，他称，业内主流的宇树科技等公司，都是左右强化学习进修的。
"但目下东说念主形机器东说念主最让东说念主期待的使用上肢，去干具体的事，"孔博告诉盐财经，"它不应只是是个玩物，它要成为一个坐褥力，去工场干活，去商店买东西，最终进入家庭，成为机器东说念主保姆。这里的重要是在上肢。"
不外，与公众的期待仍有差距的是，孔博说，在实践中，进修机器东说念主的上肢比下肢要谨慎多。何况，上肢进修在仿真环境下，通过强化学习进修得到的后果较差。
因此，多数机器东说念主公司需要通过作为捕捉、遥操作等花样，让机器东说念主不雅察东说念主类演示后，移动到我方内容上（尤其是上肢作为）去引申任务。这在机器东说念主行业内，叫作念效法学习。
国内专注于机械臂和机器东说念主内容的广东某机器东说念主技巧总监告诉盐财经，机器东说念主获得"上肢"力量之是以难，其实是难在机器东说念主的"规矩"端。
比拟于移动、均衡小脑等访佛于东说念主类小脑的功能，机器东说念主"大脑"规矩端需要面对各样复杂的物理场景。这很难通过奖励函数，在仿真环境中大畛域进修就不错得到好的后果。
他例如，即使是简单地使用机械臂，实施握取作为，也面对着复杂的情状。"理念念的仿真环境都是存在系统短处的。（例如）在确切宇宙里，机械臂在畅通进程中，会因为重力要素存在抖动情状。这些短处怎么去模拟出来，这是一个难题。"
因此，在操作端，该技巧总监暗意，依然东说念主类在确切场景下进行数据汇集，手把手教化的后果最好。"确切的数据是最直不雅的，固然在目下的资本是最高的，然则在进修大模子时候，后果是最好的，也更容易进行参数调优。"他说。
与此同期，他强调，东说念主工汇集数据，不仅是简单的汇集，还包括上游的环境搭建、下贱对数据的清洗和审核，这些才能都需要无数的东说念主力。
从这个角度而言，机器东说念主行业也属于"有几许东说念主工，就有几许智能"的干事密集型责任。
数据争霸
从招聘 APP 的热点岗亭不错看出来，机器东说念主行业正在资格与 AI 一样的数据"危急"——在 AI 行业里，数据被称为石油。OpenAI 公司蚁合首创东说念主兼前首席科学家伊利亚 · 苏茨克维尔 2024 年曾公开教训，" AI 的进修数据如同化石燃料一样面对着破费的危急"。
傅利叶负责东说念主周斌对盐财经暗意，"确切场景下的机器东说念主作为数据在行业内一直是个瓶颈，因为它的汇集资本额外高，许多数据的标注精度也不够。高质料数据的缺失，是制约机器东说念主发展的一个主要卡点。"
少妇白洁全集相较于自动驾驶而言，周斌先容，机器东说念主行业对数据的需乞降条目也高得多。"就像特斯拉的自动驾驶技巧，需要有海量的数据才能进修出来。但汽车需要规矩的变量其实并未几，无非是加快、减慢，转向。"
比拟之下，周斌说，东说念主型机器东说念主至少有三四十个目田度的数据输出，"它背后的数据集的需求额外重大"。
与此同期，在 AI 大模子的波澜下，如今机器东说念主行业迎来了全新的方针——追求通用性。孔博告诉盐财经，机器东说念主行业一直以来很难摧残的所在是，机器东说念主只可完成特定场景下的特定任务。
"夙昔的技巧一直只适用于固定的结构化场景，它的位置姿态都是固定的。"孔博先容，"比如，一个立方体在桌子上，机器东说念主不错去握取。然则若是让它去拿一个生果，或者择菜，他就搞不了。"
大模子和具身智能火了后，上述多家机器东说念主公司负责东说念主都对盐财经提到，他们追求的是让机器东说念主具有泛化性，瞻仰即是，机器东说念主不错同期完成多种任务，适用于多种场景。这就需要机器东说念主领有领会物理宇宙的"贤慧"大脑。
而造成智能的重要，领先依赖无数高质料的数据，对机器东说念主的 AI 算法进行进修。
不外，多位业内东说念主士也承认，目下在机器东说念主的数据上，仍存在许多不细则的要素。比如，面前各家机器东说念主公司的形态、技巧旅途都不一样，导致了汇集的数据形态不一，很难收尾通用。
此外，确切宇宙因为存在过多的变量，例如光照要素、物理要素等等影响，需要汇集的数据量也变得无限大。而对于汇集无数数据后，机器东说念主能否领有预感中的泛化性和通用性，目下依然未知数。
"目下来说民众都倾向于信赖（具身智能）这个标的不错，然则究竟能不成行，目下依然有待不雅察。"孔博士总结。比拟于 AI，多重学科交叉的机器东说念主还处在产业爆发的初期，前线仍有许多不细则性。
而当下，处在爆发期的机器东说念主行业，也逐步造成共鸣：各企业共同打造绽放共建的生态，鼓动机器东说念主数据分享。3 月 12 日，智元机器东说念主联袂上海东说念主工智能实验室、国度所在共建东说念主形机器东说念主改变中心等机构，发布全球百万真机数据集开源名目 AgiBot World。3 月 17 日，傅里叶也肃肃开源全尺寸东说念主形机器东说念主数据集 Fourier ActionNet。
"如何措置数据（紧缺）的问题，咱们觉得领先需要一个愈加绽放共建行业的生态。"周斌总结说念，"这不是说是一家公司大略收尾的，应该由企业、盘问机构共同致力，参与数据的孝敬与算法的优化。"
不错信赖的是，确切的东说念主类作为数据正在被机器东说念主企业所珍藏，成为畴昔一大段时候的"石油"。稠密机器东说念主企业也将依靠着别称名"大专生"，一遍遍完成最简单的东说念主类行为，恭候机器东说念主行业的 ChatGPT 时刻来临。
（应受访对象条目sex5 com，文中张谦、孔博为假名）