戴上轻便设备就能兼职“机器人训练师”，门店员工边工作边产出数据，就连巡逻的机器狗也能边上岗边“自学升级”……随着具身智能产业加速落地，数据采集正走出封闭实验室，融入普通人的日常生活与一线岗位。

家务顺便赚收益

普通人也可兼职“数据采集员”

42岁的网约车运营人员李国英是最早一批尝鲜的普通人。作为觅蜂派平台的内测参与者，她第一次戴上专用采集设备，记录下浇花、擦玻璃、整理桌面的全过程，约15分钟后上传数据，通过审核就拿到了任务收益。如今她习惯利用下班做家务的时间顺手完成采集，“都是平时本来就要做的事，不用额外花太多精力”。

这是觅蜂科技9月在上海发布的物理AI数据众包平台“觅蜂派”的日常场景。用户在手机App领取任务，申领采集设备后在家就能完成操作，小到叠衣服、拆快递，大到专业工种操作，都能转化为机器人训练数据，按有效时长结算报酬。

不只是家庭场景，专业岗位的一线劳动者也成了数据采集的“老师傅”。在上海一家五星级酒店，保洁员张菲（化名）整理床铺时，头部和手腕都佩戴着采集设备，整套铺床动作会被完整记录下来。这类常年在岗从业者的动作标准、场景真实，产出的数据颗粒度与实用性，普遍优于实验室环境下的脚本化采集数据。

记者注意到，目前觅蜂派App已覆盖22大类场景、5000余项任务，内测一个月注册用户达2万人，累计收到1.3万份任务提交。为吸引更多人参与，平台发布了1亿元补贴计划，涵盖任务补贴、设备支持与线下服务网络建设，普通参与者每小时可获得10元至30元不等的收益。

“物理AI最好的老师，就是每一个认真生活的人。”觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青解释，大模型靠互联网积累的文字数据训练，而机器人需要的动作技能数据一直缺乏规模化采集渠道。众包模式就是把分散在各行各业、千家万户的动作经验收集起来，变成机器人能读懂的“教材”。

门店成天然训练场

员工上班同步采数据

与众包的“全民参与”不同，大晓机器人选择把数据采集直接嵌入线下门店的日常运营，让一线员工边上班边完成任务。

在上海多家合作的连锁便利店，理货员佩戴着眼部相机与腕部感应装置，像往常一样整理货架、补充货品、擦拭台面。工作完成的同时，手部动作轨迹、发力轻重、物品摆放逻辑等多维度数据也同步记录完毕，完全不打乱原有工作节奏。

据了解，这种“环境式数据采集”模式效率远超传统方式：传统实验室采集需要几十万元一台的机器人，由专业人员按脚本操作，成本高、产量低；而一线员工边工作边采集，设备成本仅几百到几千元，一年积累的数据量是行业真机采集总量的百倍之多。

“1000段几乎相同的成功抓取，未必比一段完整记录‘接近—接触—滑动—调整—稳定抓住’的数据更有价值。”大晓机器人创始人王晓刚表示。在真实场景中，失败、调整的动作细节是稀缺的训练信号——不同人完成同一件事的操作习惯不同，作业中也会出现各种突发状况，这些都是实验室脚本无法模拟的。

依托上海本地零售、酒店资源，大晓已与多家连锁品牌达成合作，今年真实场景数据量将突破百万小时，合作门店在日常营业中就能持续沉淀数据，形成“边营业、边采集、边优化”的正向循环。

边干活边“升级”

机器人上岗自带成长属性

除了人采集数据训练机器人，上海街头还有一种更特别的模式：机器人自己上岗工作，同时边巡逻边采集数据，越用越聪明。

在徐汇西岸片区，搭载具身智能模组的机器狗已经常态化执行巡逻任务。它们沿着滨江步道自主行进，遇到台阶能自动调整步态上下，发现不文明行为会主动语音提醒，夜间还能借助低光照视觉感知排查安全隐患。巡逻中遇到的复杂路况、突发人流、各类异常场景，都会被同步记录传回后台，用来优化算法。

这类开放式场景巡检机器狗可实现7×24小时不间断值守，完全摆脱了传统巡检设备依赖预设轨道、只能在封闭场地运行的局限。随着真实场景数据不断回灌，机器人对复杂环境的适应能力会持续提升。

这种“上岗作业—采集数据—算法优化—能力提升”的闭环，让机器人不再是“出厂就定型”的设备，而是能在真实工作里持续进化的“智能员工”。

从家庭日常到门店岗位，从人工采集到机器自采，具身智能的数据生产正在变得越来越“接地气”。中国信息通信研究院发布的《具身智能训练场研究报告》指出，当前全球高质量真实物理数据仅数十万至百万小时级，而具身基础模型实现突破至少需要千万小时级数据，供需存在量级差距。散落在日常工作与生活中的人类经验，正是填补这一缺口最庞大的数据金矿。

与此同时，数据隐私与合规已成为头部企业的共识。目前觅蜂派等主流平台均设置了数据脱敏环节，线下场景合作也会签署专项数据合规协议，确保采集过程在个人信息保护的规范框架内推进。

头图为一名美甲师正在体验“数据采集师”，受访者供图