月薪5000教机器人，新工作背后有何奥秘？
新工作岗位的诞生与工作内容
新工作悄然上架
在一线城市的招聘平台上，悄悄出现了一些新的工作岗位。这些岗位的标题多为数据采集专员或者机器人数据采集员。它们是专门为机器人提供服务的全新工作类型。这一现象并非偶然，随着机器人技术的发展，尤其是人形机器人的发展，对数据采集有了更多需求。这些岗位的工作描述主要是操作机器人做人类日常行为，像叠衣服、系鞋带等，还有根据场景操作动作捕捉服来操控机器人动作。
岗位的种类与要求
这些岗位主要分为两种。一种是带着动作捕捉设备远程操作机器人，也就是遥操作，这要求操作人员的身材有一定限制，比如身高在165-170左右，体重62kg内，且为男生。另一种是面对屏幕操作机械臂，这种岗位男女不限。这些岗位对操作人员的学历等硬性条件要求不高，只需要做出基本人类动作，但有的岗位还要求不晕3D、身体强壮、有编程基础等。而且这些岗位的薪资在5000-10000不等，部分按天计费，每日200元。
人形机器人发展与人形动作数据需求
人形机器人的发展现状
人形机器人曾经在机器人研究发展中相对边缘，因为很多需求用专用机械臂就能解决。但2022-2023年大语言模型的进展解决了机器人泛化性的理解和规划，这使得人形机器人的卡点变为动作能力。其动作问题有运动能力和操作能力两个分支，目前下肢动作能力相对成熟，而上肢动作能力还存在很多问题，如泛化的抓拿和操控容错很低，需要大量数据训练。
数据需求推动新工作兴起
为了让机器人上肢动作真正类人，业界认为需要模仿学习人类动作。但与互联网数据相比，机器人相关数据较少。所以许多企业开始自建动作捕捉工厂，这就催生了新的工作岗位，也就是卖动作给机器人的工作。这一需求也使动作捕捉设备爆火，诺亦腾来自机器人领域的订单增长超六倍，并且还与厂商共建数据工厂。
数据采集的不同方式与质量差异
质量最高的数据采集方式
在数据采集途径方面，按照是否真人完成动作、采集动作是否来自机器人本体等可分为几个象限。质量最高的数据采集方式是遥操作采集的真实数据，也就是动作捕捉岗。虽然使用动捕设备，但记录的是机器人的动作。这种数据采集方式有多种，如工作人员肉眼判断机器人动作是否成功，或者使用VR设备以机器人视角观察再进行遥操作。还有的公司使用自研外骨骼遥操作装置，能记录更多关节转角。
质量次高的数据采集方式
质量次高的是半合成数据采集，也就是仿真岗。在这种方式中，动作由真人完成，但收集的机器人数据来自虚拟环境。虽然需要克服真实本体和虚拟本体的差异，但在英伟达等公司的努力下，虚拟环境的模拟已经比较接近现实，所以这是一种性价比更高的方案，被广泛采纳。另外还有直接从真人身上采集数据和纯粹使用合成数据的采集方式，但这两种目前技术难度较高，没有成为主流。
岗位发展的限制与未来展望
目前岗位发展的限制因素
虽然机器人数据采集岗位的薪资不高，但并没有大批招聘迅速采集大量数据。这是因为限制机器人企业无限采集数据的最大成本是机器人本体，其价格在几十万量级。而动捕设备虽然相对便宜，但如果要采集精细手部动作还需要增加光学动捕设备。再加上人员、场地费用，使得国际前沿的机器人企业建设的数据采集场地席位量级也比较小。
与语言数据标注岗的类比和未来展望
尽管目前动作数据采集岗位数量有限，但随着机器人技术获得更多资本关注，未来可能会发生变化。就像在传统人工智能领域，数据标注工作虽然随着人工智能发展有了新的操作方式，但职业本身没有被取代反而发展壮大。我国日照数据标注基地从业人员众多，国外也有估值很高的相关企业。为机器人提供数据标注的职业看起来刚刚兴起，未来可能会像语言数据标注岗一样普遍。
相关问答
新工作岗位对操作人员有哪些特殊要求？
新工作岗位对操作人员的要求包括能做出基本人类动作，部分岗位要求不晕3D、身体强壮、有编程基础等。其中一种岗位对操作人员身材有要求，如身高165-170左右、体重62kg内且为男生。
为什么人形机器人上肢动作能力发展较难？
人形机器人上肢动作能力发展较难是因为上肢动作的泛化抓拿和操控容错很低，细微操作需要大量数据训练，目前相关数据较少，与下肢动作相比发展相对滞后。
动作捕捉岗采集数据有哪些方式？
动作捕捉岗采集数据的方式包括工作人员肉眼判断机器人动作是否成功，使用VR设备以机器人视角观察再进行遥操作，还有公司使用自研外骨骼遥操作装置来记录数据等。
半合成数据采集的优缺点是什么？
半合成数据采集的优点是性价比高，在英伟达等公司努力下，虚拟环境模拟接近现实。缺点是需要克服机器人真实本体和虚拟本体的差异，即sim-to-realgap。
为什么机器人企业不大量招聘数据采集员？
因为采集数据成本中机器人本体最贵，在几十万量级，动捕设备、人员、场地等也是支出，综合起来成本限制了企业大量招聘数据采集员。
机器人数据采集岗位未来会如何发展？
随着机器人技术获得更多资本关注，未来可能像语言数据标注岗一样普遍，虽然目前岗位数量有限，但发展趋势可能会随着技术和资本的推动而改变。
