在家上班，我的老板是机器人

文 | kiki

一个略显昏暗的民宿里，每个房间都挤满了3-4个头戴设备、手拿夹爪的人，叠衣服、捡积木、折纸飞机，重复这个动作至少20遍。

他们中有宝妈、失业夫妻、寻求过渡工作的学生。

在这个不大的民宿里通过培训后，他们可以拿着这套设备回到家中，正式开启这份招聘网站和中介口中都「还不错」的居家轻松工作。

居家机器人数采员。

半个月前，我在招聘网站上刷到了这份具身数采兼职，通常的招聘信息上会这样写：“居家工作轻松、好上手，会操作手机就行，200元/天”。

加上的第三方中介也反复跟我提到：“不难，有手就会，来钱也快，你想象下，你给机器人当老师，这个工作也有前景”。

给机器人做老师10天后，我收到了我的工资单——不到1000元，平均每天不到100元，但如果计算时薪，不到20元，只比摇奶茶高了一点。

这让我突然意识到，在热钱涌动、动辄单轮数十亿的具身数据浪潮里，新的「燃料」出现了。

1、「这钱不好挣」

大约十个人围在一个戴着黑框眼镜、穿着休闲T恤的人面前，他正在向我们展示工作将使用的工具。

三台iPhone、两个夹爪、一个头盔，头部和腕部都要佩戴，这是行业典型的UMI+Ego数采方案。

“我们的机器人它没有腿，是轮子的，每个任务你要拍几十条视频，每个视频最好在三分钟，就像教小孩喊爸爸喊妈妈，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注我们的设备、我们要服务谁、我们采集的数据要往哪里去。

“每个任务都要重复这么多遍？”“工资到底怎么算？”周围熙熙攘攘的声音响起。

眼前这位年轻人有点不耐烦，他最后做了一句总结：“你做的有效时长越长、任务越丰富，你就挣得越多”。

他后来跟我提到，他一个小组成员在项目周期里，每天能做到6个小时，不到半个月就挣了五六千。

这个励志故事激励了很多想来这里挣快钱的人，但后来我们都发现：

这钱并不好挣。

第一，时长不是越长越好，而是看有效时长。

大多数居家采集工作都是签订灵活用工协议，薪资结构按分钟计算，一般达到3-4小时，每分钟不到一块钱，超过最低标准后，会按照超1元/每分钟计算。

但请注意这里的计算方式都是按有效时长，所谓的有效时长和拍摄的视频质量有关。

这之中，包括一些基础指标，比如画面的完整度、设备穿戴的正确性，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，每个视频里衣服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，每拍摄10条都要换一下”。培训人员说。

还有一些细节，诸如动作的流畅度。“不能太快、也不能太慢，太快了视频里会有残影，太慢了根本不符合人类的运动。”

但即便这些你都满足了，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花费6小时。

第二，你在教机器人居家打工，但你不是机器人。

来这里兼职的人，大多是看中了「居家的灵活性」。在一些兼职网站上，这份工作被形容为「轻体力活」：

不需动脑，居家、自由、不压抑。

在民宿培训两天后，我带着上述幻想，拿着设备回到了家中，抛开日常坐班时间，我需要在六点起床采集一部分数据，下班后大约干到11点，才能完成采集时长的KPI。

10天给机器人打工后，很快戳破了我的幻想。

这份工作首先需要一定的体力，因为设备并不轻。

我的手腕、头顶都携带了用于拍摄的iPhone，不算上夹爪和头盔，单台裸机已经有两个鸡蛋重。

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，显然不可能，我们中的大多数人，最多半个小时工作后，就需要休息一下。

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

除了体力，这份工作也需要脑力，我们需要每天提前想好工作任务，提交给组长审批，并不是想象中你带着设备直接干日常家务活那么简单。

原因之一是硬件设备会限制你的行动，夹爪的灵活度并不高，一些任务比如洗碗都是被禁止的。

另一个原因是，任务要求随时在变，我们大多数人起初要求完成的都是分拣、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，一些任务道具甚至需要你自己花钱购买。

我花钱购置了很多我根本不需要的东西，比如儿童画笔、贴花纸、卡纸，仅仅是为了完成任务。

“本来想找个简单的兼职，这比进厂打工还要难，还要倒贴钱”。我的一位「工友」在培训时就这样评价。

2、赚钢镚的人

每一轮技术的快速发展里，几乎都有「燃料」。

互联网飞速发展时代，燃料是大批底层的审核员；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采员，他们分布在各地蓬勃而起的数采厂里，即将进入的是数量更庞大的家庭。

一家北京的劳务外包公司中介向我形容：“北京深圳，遍地都是机器人数采，跟打工进厂没区别”。

Boss直聘上机器人数采员的岗位薪资基本在4000-6000元，有的全职学历要求在本科，大多数采取的是众包兼职，签订的是灵活用工协议，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是谁，因为中间掺杂了大量第三方的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和标注服务，依靠过去沉淀下的数据运营、人力和渠道的资源和经验，继续赚具身智能的热钱。

我身边的工友来这里多是为了一份补贴家用的兼职，他们大致的画像是学生、宝妈以及领失业金的人，他们也来自各行各业，保险、教培、制造业，有的甚至是夫妻结伴而来。

吴雨是前期培训里我最早认识的人，一年多前她还在一家中型制造业国企担任管理中层，她自称自己是「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。拿着赔偿的吴语在家休息了一段时间，但很快为了两个孩子，她意识到自己必须要出来工作。

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，吴雨便出来寻找兼职机会，居家机器人采集是她的第一份兼职，她本来想靠这份居家长期兼职，利用碎片化时间补贴家用。

但很快，她是我们之中第一个放弃的人，原因是疲惫和管理的混乱。

像吴雨这样的宝妈，她们的日常生活本就被繁忙的家务和琐事覆盖，但她做了不到一周后，双手就因长时间操作夹爪而受伤，最终全家人轮流上场，只是为了凑时长。

更关键的是，最终和工资挂钩的有效时长数据居家数采员看不到，只有发工资「对不上」时，组长才会告知，因此大多数数采员为了保证有效时长，只能多做一小时用来保证有效时长。“只能卷时长”。

吴雨口中的混乱我也有直接的体感，负责培训我们的是一家数据服务商。两天的培训里，不但没有系统化的培训流程，甚至对于薪酬标准，也是「问一个人、一个样」。

他们反复向我们传达的是一个共识：“你时长越长，你挣钱越快。”“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」，为了这个野心，我所在的这家数据服务商计划在不同城市招聘千人兼职队伍。

但居家数采并不是兼职人群的最好选择。

李丽是我们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，干了五天后，由于设备频繁出错、居家太过压抑，她还了设备，决定还是去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，还不如去洗盘子来的实在”。

3、钱都被谁赚走了？

10天给机器人打工的日子，机械而重复，它像一个新型流水线困住了我。

我需要不断重复一个任务、计算每个视频的时长，甚至要为了第二天的工作，提前想好我要做哪些任务，我被数据推着走，而不是那份「给机器人做师傅」的信心。

居家看似自由，但却成了我的牢笼，没有采访对象和你说话，也没有同事和你讨论日常，有的只是抓紧一切时间拍下一条条视频和数据，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给你带来激励，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，我每小时赚的20元，产业链相关的数据公司可以将近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，我们了解到，有具身公司也开始拓展海外数采计划。

多位数采商也告诉我们，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采员，都太远了，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，它是否又只是一门「教会机器人学生、饿死人类老师傅」，未来会被边缘化的职业？

“不是机器人解放人吗？不是数据量大吗？为什么给机器人做师傅挣不到钱？”我所在的小组很多人问我类似的问题。

我不到答案。我只知道，还掉设备后，我重新走入人群，那幢民宿里还在涌入新的人，每一个未来走入家庭的机器人，都不缺为他们打工的人。

那人呢？

参考资料：

IT桔子：揭秘具身数据产业链：一家数据公司的独角兽之路