干家務一小時掙1000元，具身智能時代人類新崗位
優質數據依然短缺
西風 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
注意看，眼前這個男人暫且叫他小帥。
你可能想不到，他只是在廚房里優雅地煎牛排做做家務，每小時最高能賺進1000多塊（150美元）。
怪不得小帥天天上班喜笑顏開。
難道他找到了什么神秘兼職？
畫面一轉——哦吼，機器人。
沒錯，這年頭，你做家務的視頻正被Encord、Micro1、Scale AI這些數據標注服務商當作訓練人形機器人的人類高等素材，高價回收。
評論區網友只是一味地要招聘鏈接。
機器人也需“家教”
當前，機器人是AI最熱門的領域之一。
硅谷著名投資人Vinod Khosla等押注該領域將很快迎來自己的“ChatGPT時刻”。PitchBook數據顯示，今年迄今機器人領域的風險投資已激增至121億美元。
然而，在技術爆發的另一面，是機器人行業共同面臨的數據荒。
“與大語言模型不同，機器人沒有現成的互聯網數據集可用，必須從零開始在現實世界中生成訓練數據，難度大得多”AI數據服務公司Encord聯合創始人Ulrik Hansen一針見血地指出。
目前，機器人訓練數據的來源可以分為兩大路徑：現實世界真實數據與合成數據。
真實數據可通過精密設備遠程操控機器人執行任務，同步記錄下包括關節力矩、電機旋轉等在內的全套物理數據。這種方式能捕獲“手感”力控信息等。
或者可通過直接記錄人類在現實環境中的活動來獲取，如Apple Vision Pro或專業動作捕捉系統，記錄人類執行任務的全過程。
這類數據質量高、保真度強，能準確反映真實世界的復雜物理交互，但問題在于規模有限、成本高，難以滿足機器人模型對海量數據的需求。
合成數據則開辟了另一條路線。通過在虛擬環境中自動生成無數種動作變體或構建完整交互場景，合成數據能以較低成本實現數據自由。
例如，NVIDIA Cosmos就是一個“世界基礎模型”，可以生成高度逼真、類似視頻游戲的環境，用于機器人訓練。在這里，“世界”指的并不是地球，而是機器人交互的環境，如機器人操作的房間內可見區域。
另外，為兼顧真實性與規模性，機器人公司往往采用結合真實與合成數據的方式，通過將少量的現實世界數據與大規模合成數據相結合，克服機器人技術中數據稀缺的問題。
面對數據饑渴，目前各家的應對策略五花八門。
Encord透露，他們今年對此類數據的處理量已達到去年的四倍。他們高價回收真實數據，如果是操作設備等高技術性任務的視頻，酬勞最高可達每小時150美元。
另一家AI數據服務公司Micro1 CEO Ali Ansari則透露，他們開出的報酬每小時在25至50美元之間。
另外，Scale AI宣布正快速拓展機器人業務，并在其舊金山總部設立了專用實驗室，迄今已生成超過10萬小時的訓練影像。
而需求則來自Physical Intelligence、波士頓動力公司等。
甚至有某機器人初創公司自己在Craigslist發廣告，以10–20美元時薪征集用戶用手機拍攝家務的視頻。
盡管各方努力，優質數據依然短缺。該初創公司創始人對外透露：“市面上沒有大型數據集可購買，規模最大的也僅有約5000小時時長，這遠遠不夠。”
參考鏈接：
[1]https://x.com/dom_lucre/status/1981055417451942221
[2]https://www.businessinsider.com/ai-startups-robotics-pay-film-chores-encord-micro1-scale-2025-10
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