出租身體，把靈魂注入機(jī)器。

公元 2026 年，來(lái)自第三世界國(guó)家的數(shù)千名臨時(shí)工，正用自己的身體“喂養(yǎng)”人形機(jī)器人。

凌晨四點(diǎn)，尼日利亞拉各斯的一間出租屋里，25 歲的 Zeus（化名） 從睡夢(mèng)中醒來(lái)。他沒(méi)有繼續(xù)睡，而是從床頭柜上拿起一部 iPhone 和一根彈性綁帶——這是他過(guò)去三個(gè)月來(lái)最重要的工作裝備。

Zeus 將手機(jī)固定在額頭中央，調(diào)整角度讓雙手恰好落入畫面。然后，他開(kāi)始做家務(wù)：鋪床、疊衣服、把碗筷碼進(jìn)水槽。每一個(gè)動(dòng)作都被以第一人稱視角完整記錄下來(lái)，上傳到一個(gè)他只在合同里見(jiàn)過(guò)名字的平臺(tái)。

幾個(gè)月后，這段視頻出現(xiàn)在了位于美國(guó)帕洛阿爾托的一家公司數(shù)據(jù)庫(kù)里。再過(guò)一段時(shí)間，它將成為某個(gè)科技巨頭人形機(jī)器人的訓(xùn)練素材——幫助一臺(tái)造價(jià)數(shù)萬(wàn)美元的鋼鐵之軀，學(xué)會(huì)像人類一樣打開(kāi)抽屜、收拾桌面。

Zeus 并不清楚自己到底在為誰(shuí)工作，也不知道這些視頻最終會(huì)被用在哪款機(jī)器人上。他只知道，每完成一小時(shí)的錄制，他的移動(dòng)支付賬戶會(huì)多出 15 美元。在尼日利亞，這個(gè)數(shù)字相當(dāng)于普通日結(jié)工人的兩到三天收入。

一條正在膨脹的數(shù)據(jù)流水線

這并不是孤例。

在尼日利亞、印度、肯尼亞、印度尼西亞，以及全球五十多個(gè)發(fā)展中國(guó)家，類似的場(chǎng)景正在數(shù)以千計(jì)的家庭中同時(shí)上演。他們被一家名為 Micro1 的公司招募，簽署保密協(xié)議，領(lǐng)取任務(wù)清單，然后日復(fù)一日地錄制自己做家務(wù)的視頻。

Micro1 并非唯一的玩家。Scale AI、Encord 等數(shù)據(jù)公司同樣在招募自己的“數(shù)據(jù)記錄員”。甚至連 DoorDash 這樣的送餐平臺(tái)也開(kāi)始支付費(fèi)用，讓司機(jī)錄制自己做家務(wù)的影像。這些視頻最終被打包分類，賣給開(kāi)發(fā)人形機(jī)器人的科技公司——Tesla Optimus、Figure AI、Agility Robotics 等，都在買家名單上。

這條產(chǎn)業(yè)鏈的運(yùn)作邏輯并不復(fù)雜，Micro1 這樣的公司充當(dāng)“數(shù)據(jù)中間商”，負(fù)責(zé)招募、培訓(xùn)、質(zhì)量審核和最終交付。工人按照詳細(xì)指令錄制視頻，比如“保持雙手始終在鏡頭內(nèi)”、“以正常速度移動(dòng)”、“避免露出面部”等。提交后的視頻先經(jīng)過(guò) AI 篩選，再由人工團(tuán)隊(duì)進(jìn)行動(dòng)作標(biāo)注，最后以特定格式交付給機(jī)器人公司。

Micro1 宣稱擁有數(shù)萬(wàn)小時(shí)的視頻素材，Scale AI 也宣布已收集超過(guò)十萬(wàn)小時(shí)……行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，機(jī)器人公司每年從這類數(shù)據(jù)公司的采購(gòu)支出已超過(guò)一億美元——而 2025 年，投資者在整個(gè)具身智能賽道的投入更是高達(dá)六十億美元。

為什么需要真實(shí)的“人類動(dòng)作數(shù)據(jù)”

這一切的根源，在于一個(gè)看似簡(jiǎn)單卻極難解決的問(wèn)題：如何讓機(jī)器人像人類一樣靈活地與物理世界交互？

大語(yǔ)言模型的成功為這個(gè)領(lǐng)域提供了思路。ChatGPT 之所以能夠理解人類語(yǔ)言，是因?yàn)樗伴喿x”了互聯(lián)網(wǎng)上的海量文本。研究者們相信，要讓機(jī)器人學(xué)會(huì)抓取物體、打開(kāi)抽屜、操作家電，也需要給它喂海量的真實(shí)人類動(dòng)作數(shù)據(jù)。

虛擬仿真可以在一定程度上模擬這個(gè)過(guò)程——但抓取一個(gè)玻璃杯的力度、推動(dòng)一扇門的角度、彎腰系鞋帶時(shí)的重心轉(zhuǎn)移，這些細(xì)節(jié)很難在虛擬環(huán)境中完美復(fù)現(xiàn)。“真實(shí)世界的數(shù)據(jù)在多樣性上是無(wú)可替代的。”加州大學(xué)伯克利分校的機(jī)器人學(xué)家肯·戈德伯格（Ken Goldberg）如此評(píng)價(jià)。

這也是為什么，即使數(shù)據(jù)采集的成本高昂、隱私爭(zhēng)議不斷，這條產(chǎn)業(yè)鏈仍然在快速膨脹。要訓(xùn)練一臺(tái)能夠在家庭環(huán)境中自主工作的機(jī)器人，需要的不僅是工廠流水線的標(biāo)準(zhǔn)化動(dòng)作，而是涵蓋臥室、廚房、洗手間等無(wú)數(shù)場(chǎng)景下的多樣化人類行為——這些數(shù)據(jù)，目前只能靠真人錄制。

被忽視的隱私與倫理代價(jià)

然而，當(dāng)每一段家務(wù)視頻都成為數(shù)據(jù)商品，那些將攝像頭對(duì)準(zhǔn)自己家庭的工人們，處境并不輕松。

MIT Technology Review 在報(bào)道中指出了幾個(gè)核心問(wèn)題：首先，視頻不可避免地捕捉到工人家中的陳設(shè)布局、家具品牌、甚至日常生活規(guī)律——這些信息在數(shù)據(jù)脫敏后真的安全嗎？其次，工人們知道自己的視頻會(huì)被用于訓(xùn)練機(jī)器人，但通常不清楚具體會(huì)賣給哪家公司、用于訓(xùn)練哪款產(chǎn)品，知情權(quán)在這里是缺失的。

更深層的擔(dān)憂在于數(shù)據(jù)可靠性。人類在家務(wù)勞動(dòng)中并非總是以最優(yōu)方式執(zhí)行——有時(shí)候用笨辦法省力，有時(shí)候因陋就簡(jiǎn)。如果機(jī)器人大量學(xué)習(xí)這類“壞習(xí)慣”，會(huì)不會(huì)在關(guān)鍵時(shí)刻產(chǎn)生安全隱患？Micro1 聲稱會(huì)過(guò)濾不安全操作的視頻，但這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)由誰(shuí)制定、誰(shuí)來(lái)審核，目前并不透明。

在中國(guó)，這個(gè)問(wèn)題的解法截然不同。不同于西方的家庭零工模式，數(shù)十個(gè)國(guó)有機(jī)器人培訓(xùn)中心正在訓(xùn)練工人們佩戴 VR 頭盔和外骨骼，以更“標(biāo)準(zhǔn)化”的方式向人形機(jī)器人示范動(dòng)作。兩種模式，兩種路徑，各有代價(jià)。

當(dāng)每一個(gè)家務(wù)動(dòng)作都成為數(shù)據(jù)

回到 Zeus 的故事。在那間凌晨亮著燈的出租屋里，他可能不會(huì)用“基礎(chǔ)設(shè)施”來(lái)形容自己的工作。但從某種意義上說(shuō)，他確實(shí)正在成為一場(chǎng)技術(shù)革命的一部分——只是這場(chǎng)革命的成果，可能永遠(yuǎn)與他無(wú)關(guān)。

全球零工經(jīng)濟(jì)正在為具身智能時(shí)代建造最底層的數(shù)據(jù)地基，每一段疊衣服的視頻、每一次打開(kāi)冰箱的抬手，都是機(jī)器人學(xué)習(xí)“如何成為人類的養(yǎng)分”。這是一場(chǎng)靜悄悄的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移：從發(fā)展中國(guó)家數(shù)以萬(wàn)計(jì)的家庭，到科技公司價(jià)值連城的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

隨著人形機(jī)器人從工廠走向家庭、從小眾走向主流，這條數(shù)據(jù)流水線只會(huì)越來(lái)越長(zhǎng)。而 Zeus 們的生活，或許不會(huì)因此改變太多。

參考來(lái)源 MIT Technology Review: The gig workers who are training humanoid robots at home[1] Silicon Canals: Gig workers in 50+ countries are filming themselves doing chores to train humanoid robots[2] MSN轉(zhuǎn)載: Global gig workers fuel humanoid robot race[3]

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1. The gig workers who are training humanoid robots at home: https://www.technologyreview.com/2026/04/01/1134863/humanoid-data-training-gig-economy-2026-breakthrough-technology/
2. Gig workers in 50+ countries are filming themselves doing chores to train humanoid robots: https://siliconcanals.com/sc-a-gig-workers-in-50-countries-are-filming-themselves-doing-chores-to-train-humanoid-robots-for-15-an-hour/
3. Global gig workers fuel humanoid robot race: https://www.msn.com/en-us/news/other/global-gig-workers-fuel-humanoid-robot-race/gm-GMA8027762