“阔”五座SUV启境GX7于GT7宣布会上全球首秀
文 | 硅基研究社 ，作者 | 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 ，重复这个行动至少 20 遍 。他们中有宝妈、失业伉俪、寻求过渡事情的学生 。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抵家中 ，正式开启这份招聘网站和中介口中都「还不错」的居家轻松事情 。居家机械人数采员 。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：" 居家事情轻松、好上手 ，会操作手机就行 ，200 元 / 天 " 。加上的第三方中介也重复跟我提到：" 不难 ，有手就会 ，来钱也快 ，你想象下 ，你给机械人当老师 ，这个事情也有前景 " 。给机械人做老师 10 天后 ，我收到了我的人为单——不到 1000 元 ，平均每天不到 100 元 ，但如果盘算时薪 ，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」泛起了 。1、「这钱欠好挣」约莫十个人围在一个戴着黑框眼镜、衣着休闲 T 恤的人面前 ，他正在向我们展示事情将使用的工具 。三台 iPhone、两个夹爪、一个头盔 ，头部和腕部都要佩戴 ，这是行业典范的 UMI+Ego 数采计划 。" 我们的机械人它没有腿 ，是轮子的 ，每个任务你要拍几十条视频 ，每个视频最幸亏三分钟 ，就像教小孩喊爸爸喊妈妈 ，机械人也不是一两遍就能学会的 " 。卖力培训的年轻人向我们介绍 。但大大都人基础不关注我们的设备、我们要效劳谁、我们收罗的数据要往哪里去 。" 每个任务都要重复这么多遍？"" 人为究竟怎么算？" 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、任务越富厚 ，你就挣得越多 " 。他厥后跟我提到 ，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许多想来这里挣快钱的人 ，但厥后我们都发明：这钱并欠好挣 。第一 ，时长不是越长越好 ，而是看有效时长 。大大都居家收罗事情都是签订灵活用工协议 ，薪资结构按分钟盘算 ，一般抵达 3-4 小时 ，每分钟不到一块钱 ，凌驾最低标准后 ，会凭据超 1 元 / 每分钟盘算 。但请注意这里的盘算方法都是按有效时长 ，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 ，好比画面的完整度、设备衣着的正确性 ，另有一些加分指标 。好比物体摆放的多样性 。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纷歧样；另有情况的多样性 ，" 桌布最好是鲜艳的 ，每拍摄 10 条都要换一下 " 。培训人员说 �Ａ碛幸恍┫附� ，诸如行动的流畅度 。" 不可太快、也不可太慢 ，太快了视频里会有残影 ，太慢了基础不切合人类的运动 。"但即便这些你都满足了 ，抵达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 ，你在教机械人居家打工 ，但你不是机械人 。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 ，这份事情被形容为「轻体力活」：不需动脑 ，居家、自由、不压抑 。在民宿培训两天后 ，我带着上述理想 ，拿着设备回到了家中 ，抛开日常坐班时间 ，我需要在六点起床收罗一部分数据 ，下班后约莫干到 11 点 ，才华完成收罗时长的 KPI 。10 天给机械人打工后 ，很快戳破了我的理想 。这份事情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 ，连续拍摄数百条视频 ，事情三个小时 ，显然不可能 ，我们中的大大都人 ，最大都个小时事情后 ，就需要休息一下 。和我同组的许多宝妈在事情几天后 ，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 ，这份事情也需要脑力 ，我们需要每天提前想好事情任务 ，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 ，一些任务好比洗碗都是被禁止的 。另一个原因是 ，任务要求随时在变 ，我们大大都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置 。我花钱购置了许多我基础不需要的工具 ，好比儿童画笔、贴花纸、卡纸 ，仅仅是为了完成任务 。" 原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生长里 ，险些都有「燃料」 �；チ伤偕な贝� ，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 ，给机械人打工的则是机械人数采员 ，他们漫衍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 ，各处都是机械人数采 ，跟打工进厂没区别 " 。Boss 直聘上机械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 ，大大都接纳的是众包兼职 ，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效劳的是谁 ，因为中间掺杂了大宗第三方的数据效劳商和运营商 。他们中很大一批人已往做自动驾驶和大模型的数据收罗和标注效劳 ，依靠已往沉淀下的数据运营、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 ，包管、教培、制造业 ，有的甚至是伉俪结伴而来 。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当治理中层 ，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分 。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事情 。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时机 ，居家机械人收罗是她的第一份兼职 ，她原来想靠这份居家恒久兼职 ，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 ，原因是疲惫和治理的杂乱 。像吴雨这样的宝妈 ，她们的日常生活本就被忙碌的家务和琐事笼罩 ，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 。更要害的是 ，最终和人为挂钩的有效时长数据居家数采员看不到 ，只有发人为「对不上」时 ，组长才会见告 ，因此大大都数采员为了包管有效时长 ，只能多做一小时用来包管有效时长 。" 只能卷时长 " 。吴雨口中的杂乱我也有直接的体感 ，卖力培训我们的是一家数据效劳商 。两天的培训里 ，不但没有系统化的培训流程 ，甚至关于薪酬标准 ，也是「问一个人、一个样」 。他们重复向我们转达的是一个共识：" 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 " 。究竟要几大都据？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 ，我所在的这家数据效劳商计划在差别都会招聘千人兼职步队 。但居家数采并不是兼职人群的最好选择 。李丽是我们小组里终年靠零工赚钱的人 ，她做过晚托老师 ，给饭店洗盘子、运动充场 ，最多一天赚过 500 元 ，干了五天后 ，由于设备频繁蜕化、居家太过压抑 ，她还了设备 ，决定照旧去兼职群里找原来的活计 。" 原来就挣个钢镚钱 ，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、给你发人为的人也在变 ，还不如去洗盘子来的实在 " 。3、钱都被谁赚走了？10 天给机械人打工的日子 ，机械而重复 ，它像一个新型流水线困住了我 。我需要不绝重复一个任务、盘算每个视频的时长 ，甚至要为了第二天的事情 ，提前想好我要做哪些任务 ，我被数据推着走 ，而不是那份「给机械人做师傅」的信心 。居家看似自由 ，但却成了我的牢笼 ，没有采访工具和你说话 ，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 ，期待充满不确定性的有效时长 。与有效时长挂钩的人为并不可给你带来激励 ，因为钱都被上游赚走了 。一位具身数据效劳商告诉我 ，目今真机数据售价或许在 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 ，工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 ，卖给差别的客户 。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 " 。热钱猖獗涌入一批具身数据公司 。光轮智能、无问智科、弈人科技 ，擅永生态打法的智元也分拆建立了觅蜂科技 ，我们了解到 ，有具身公司也开始拓展外洋数采计划 。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下层的数采员 ，都太远了 ，他们最体贴的是 ，设备能不可更轻一点、培训能不可更完善一点、时长单价能不可提升一点 。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「教会机械人学生、饿死人类老师傅」 ，未来会被边沿化的职业？" 不是机械人解放人吗？不是数据量大吗？为什么给机械人做师该魅挣不到钱？" 我所在的小组许多人问我类似的问题 。我不到谜底 。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械人 ，都不缺为他们打工的人 。那人呢？参考资料：IT 桔子：揭秘具身数据工业链：一家数据公司的独角兽之路