人形機(jī)器人正逐步走進(jìn)日常生活，這背后離不開海量實(shí)景數(shù)據(jù)的反復(fù)訓(xùn)練，數(shù)據(jù)采集師因此成為一種新的熱門職業(yè)。我國(guó)具身智能產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)在2030年達(dá)到4000億元，并有望在2035年突破萬(wàn)億元，帶動(dòng)相關(guān)就業(yè)崗位超過(guò)100萬(wàn)個(gè)。

在上海一家數(shù)據(jù)采集工廠里，可以看到忙碌的機(jī)器人正在進(jìn)行各種任務(wù)，如疊衣服、打雞蛋、開瓶蓋等。這不是真正的工作場(chǎng)景，而是為機(jī)器人1:1復(fù)刻的實(shí)景教學(xué)空間。工作人員穿戴數(shù)據(jù)采集設(shè)備，他們的動(dòng)作會(huì)實(shí)時(shí)同步給機(jī)器人，從而“手把手”指導(dǎo)機(jī)器人完成各項(xiàng)任務(wù)。例如，數(shù)據(jù)采集師朱綿瑞的任務(wù)是教機(jī)器人泡燕麥粥，包括開蓋、舀燕麥、倒水和攪拌等步驟。每操控機(jī)器人完成這樣一套動(dòng)作，就能采集到關(guān)節(jié)角度值、運(yùn)行軌跡等數(shù)據(jù)。這些操作看似簡(jiǎn)單，實(shí)際上需要高度專注與精準(zhǔn)控制。此外，還有嚴(yán)格的教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，比如機(jī)器人動(dòng)作過(guò)程中不能突變、卡頓；每項(xiàng)任務(wù)都有預(yù)設(shè)的“標(biāo)準(zhǔn)時(shí)長(zhǎng)”，超時(shí)即意味著數(shù)據(jù)失效。僅就泡燕麥粥而言，朱綿瑞和機(jī)器人每天要重復(fù)300次左右，最終采集1000條以上有效數(shù)據(jù)才算完成一項(xiàng)“教學(xué)”任務(wù)。

數(shù)據(jù)采集師們采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，通過(guò)數(shù)據(jù)流通平臺(tái)進(jìn)行匯集與共享，最終將流向機(jī)器人的研發(fā)機(jī)構(gòu)、生產(chǎn)企業(yè)和應(yīng)用端，成為訓(xùn)練機(jī)器人自主作業(yè)的“教材”。

隨著具身智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，對(duì)復(fù)合型人才的需求也在增長(zhǎng)。葉凱碩士階段攻讀計(jì)算機(jī)專業(yè)，畢業(yè)后曾從事自動(dòng)駕駛相關(guān)工作。近年來(lái)人工智能應(yīng)用的爆發(fā)式增長(zhǎng)給了他很大觸動(dòng)，他決定轉(zhuǎn)向人形機(jī)器人賽道。他在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域積累的環(huán)境感知、控制算法等經(jīng)驗(yàn)，與具身智能領(lǐng)域的技術(shù)路徑高度相通，上手很快。但人形機(jī)器人的快速迭代讓他意識(shí)到這條賽道背后的技術(shù)廣度遠(yuǎn)超以往認(rèn)知。為了跟上機(jī)器人的“進(jìn)化”速度，葉凱開始惡補(bǔ)硬件系統(tǒng)、物理交互等領(lǐng)域的知識(shí)。如今，他是一名賦予人形機(jī)器人“大腦”的算法工程師，這也是具身智能的核心研發(fā)崗位。對(duì)于人形機(jī)器人企業(yè)來(lái)說(shuō)，非常需要像葉凱這樣具有多領(lǐng)域知識(shí)儲(chǔ)備的交叉型人才。

具身智能領(lǐng)域復(fù)合型人才需求的不斷擴(kuò)大，也推動(dòng)了高校培養(yǎng)體系的轉(zhuǎn)型。近日，教育部發(fā)布《普通高等學(xué)校本科專業(yè)目錄（2026年）》，支持9所高校增設(shè)具身智能新專業(yè)，從課程設(shè)置到能力培養(yǎng)，都緊貼產(chǎn)業(yè)復(fù)合型人才需求。