四川
在印度德里郊外一家服装厂，32岁的工人拉莉塔每天上班的第一件事，是把一台GoPro相机扣在自己头上。
"一开始我们觉得挺搞笑的，因为我们戴着那玩意儿的样子挺滑稽的，"她告诉《卫报》记者。但笑声很快消散了。随着摄像头开始遍布车间，工人们发现自己每一个动作、每一个手势都在被记录，工作场所变得越来越安静，也越来越充满猜疑。"人们把监控摄像头安装在墙上的方式，也把一个安装在了我们身上，"她说。
这不是孤立的案例。从印度的服装工厂到中国各地政府支持的"机器人训练中心"，一种新型劳动剥削模式正在全球制造业悄然铺开：低薪工人被要求在工作时间内全程录像，而这些视频的真正用途，是训练未来将取代他们的人形机器人。
人形机器人要学会折叠衬衫、缝纫纽扣或者组装零件，最有效的方法不是写代码，而是喂给它数千小时真实人类操作的视频。
这背后依赖的是视觉-语言-动作AI模型，简称VLA模型。这类系统在吸收海量第一人称视角的操作视频后，能够学习识别预期目标，预测完成该目标所需的身体动作序列，并在物理世界中加以复现。训练数据的质量和数量，是目前制约人形机器人能力上限的核心瓶颈之一。
这正是为什么工厂主和机器人公司对工人的头戴摄像头数据如此渴望。2025年全球人形机器人领域的投资超过60亿美元，特斯拉、Figure AI、1X Technologies等公司正在以前所未有的速度推进量产计划。但所有这些机器人共同面临同一个难题：缺乏足够多样、足够精细的真实操作数据。
根据Rest of World的报道，中国各地的科技公司正在大规模动员本地劳动力，在家庭和工厂场景中录制数以百万小时计的人类动作数据。工人们穿戴动作捕捉设备，重复折叠衣物、整理物品的动作，每完成一段录制获得少量报酬。麻省理工科技评论将这种模式称为"人形机器人时代的零工经济"：就像早年Mechanical Turk平台上的标注工人训练了图像识别算法一样，今天的工厂工人和家政服务者，正在用自己的身体为下一代机器人提供"运动课程"。
拉莉塔的故事之所以令人不安，不仅仅因为她在被监控。
更深层的问题在于，工厂主从这些工人身上同时赚取了两份价值：工人的劳动产出一如既往地流向供应链；而工人动作产生的训练数据，则以另一种形式流向机器人公司，最终转化为资本。这是一场工人完全不知情的利益转让，因为拉莉塔和她的同事们从未被告知摄像头数据的用途，更没有人征得她们的同意或给予任何额外补偿。
全球AI数据标注市场2025年估值约为49亿美元，预计到2030年将膨胀至171亿美元，其中机器人训练数据是增速最快的细分领域。这个市场的繁荣，建立在全球南方廉价劳动力对这一过程浑然不知的基础之上。
"谁来付钱给我们，当机器人取代了我们之后？"这是拉莉塔问出的问题，也是整个产业链上没有任何一家公司正面回答过的问题。
平心而论，人形机器人距离真正大规模替代工厂流水线工人还有相当距离。当前最先进的人形机器人在非结构化环境中仍然笨拙，良品率和作业速度与熟练工人相比仍存在明显差距。但"目标"被公开宣称的事实本身就足够说明问题：这条路的终点是什么，科技公司和工厂主心里非常清楚，而站在路上的工人，则正在用自己的双手铺平这条路。
这大概是当代资本主义最具讽刺意味的劳动场景之一：被取代者，亲手训练取代自己的那台机器。
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