北京
一组人排队等着戴上头盔和手套，一遍遍重复叠被子、折毛巾、整理桌面。他们的每一个动作——先拿什么、用什么姿势、抓物品的哪个地方、使多大劲——都会被相机和传感器记录下来，转换成数据，经过质检和标注后，用于训练机器人模型。
在北京的一间民宿里，被裁员的程序员、背着房贷的前房产中介、结伴来的大学生，把自己的身体经验拆成数据，卖出去。全勤一个月能拿大约6000元。这份工作叫“机器人数据采集员”，他们也被称为“机器人的老师”。
（图：https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2026%2F0702%2Fe84b053dj00thjhkw003dd000u000mip.jpg&thumbnail=660x2147483647&quality=80&type=jpg）
一面是需求：机器人需要“人类燃料”
就像人类幼儿要学会走路、拿筷子，需要大人手把手地教，机器人也一样，需要大量的人类动作数据来“喂”它。这些数据在互联网上十分稀缺。机器人要学会叠衣服、擦桌子、开门、整理书籍，必须先有人一遍遍地做给它看。
这个刚刚兴起的行业，目前主流的方案大致可以分为三类。第一类是真机遥操数据——由人远程操作或通过外骨骼设备，控制机器人在真实环境中完成任务，机器人身上的传感器同步记录全过程。这类数据最接近机器人未来实际工作的场景，被认为价值最高，但成本也最高，相当于同时承担机器人本体和人工操作两层成本，目前主要由机器人厂商自建采集体系完成。
第二类是仿真数据，在虚拟环境中生成，不需要真实场地和真人，成本主要来自算力，可以大规模并行训练。但虚拟世界与现实世界有差距——材质、摩擦、光照等细节很难完全复刻，训练出来的机器人到了现实里可能会“水土不服”。
第三类是真人数据。一种情况是仅采集真人行为视频，成本最低，但能提供的信
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