人形机器人正逐步走进日常生活,这背后离不开海量实景数据的反复训练,数据采集师因此成为一种新的热门职业。我国具身智能产业的市场规模预计在2030年达到4000亿元,并有望在2035年突破万亿元,带动相关就业岗位超过100万个。
在上海一家数据采集工厂里,可以看到忙碌的机器人正在进行各种任务,如叠衣服、打鸡蛋、开瓶盖等。这不是真正的工作场景,而是为机器人1:1复刻的实景教学空间。工作人员穿戴数据采集设备,他们的动作会实时同步给机器人,从而“手把手”指导机器人完成各项任务。例如,数据采集师朱绵瑞的任务是教机器人泡燕麦粥,包括开盖、舀燕麦、倒水和搅拌等步骤。每操控机器人完成这样一套动作,就能采集到关节角度值、运行轨迹等数据。这些操作看似简单,实际上需要高度专注与精准控制。此外,还有严格的教学标准,比如机器人动作过程中不能突变、卡顿;每项任务都有预设的“标准时长”,超时即意味着数据失效。仅就泡燕麦粥而言,朱绵瑞和机器人每天要重复300次左右,最终采集1000条以上有效数据才算完成一项“教学”任务。
数据采集师们采集的数据经过标准化处理后,通过数据流通平台进行汇集与共享,最终将流向机器人的研发机构、生产企业和应用端,成为训练机器人自主作业的“教材”。
随着具身智能产业的发展,对复合型人才的需求也在增长。叶凯硕士阶段攻读计算机专业,毕业后曾从事自动驾驶相关工作。近年来人工智能应用的爆发式增长给了他很大触动,他决定转向人形机器人赛道。他在自动驾驶领域积累的环境感知、控制算法等经验,与具身智能领域的技术路径高度相通,上手很快。但人形机器人的快速迭代让他意识到这条赛道背后的技术广度远超以往认知。为了跟上机器人的“进化”速度,叶凯开始恶补硬件系统、物理交互等领域的知识。如今,他是一名赋予人形机器人“大脑”的算法工程师,这也是具身智能的核心研发岗位。对于人形机器人企业来说,非常需要像叶凯这样具有多领域知识储备的交叉型人才。
具身智能领域复合型人才需求的不断扩大,也推动了高校培养体系的转型。近日,教育部发布《普通高等学校本科专业目录(2026年)》,支持9所高校增设具身智能新专业,从课程设置到能力培养,都紧贴产业复合型人才需求。
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