公元 2026 年，來自第三世界國家的數(shù)千名臨時工，正用自己的身體“喂養(yǎng)”人形機器人。

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

Zeus 將手機固定在額頭中央，調(diào)整角度讓雙手恰好落入畫面。然后，他開始做家務(wù)：鋪床、疊衣服、把碗筷碼進水槽。每一個動作都被以第一人稱視角完整記錄下來，上傳到一個他只在合同里見過名字的平臺。

幾個月后，這段視頻出現(xiàn)在了位于美國帕洛阿爾托的一家公司數(shù)據(jù)庫里。再過一段時間，它將成為某個科技巨頭人形機器人的訓練素材——幫助一臺造價數(shù)萬美元的鋼鐵之軀，學會像人類一樣打開抽屜、收拾桌面。

Zeus 并不清楚自己到底在為誰工作，也不知道這些視頻最終會被用在哪款機器人上。他只知道，每完成一小時的錄制，他的移動支付賬戶會多出 15 美元。在尼日利亞，這個數(shù)字相當于普通日結(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，以及全球五十多個發(fā)展中國家，類似的場景正在數(shù)以千計的家庭中同時上演。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 這樣的送餐平臺也開始支付費用，讓司機錄制自己做家務(wù)的影像。這些視頻最終被打包分類，賣給開發(fā)人形機器人的科技公司——Tesla Optimus、Figure AI、Agility Robotics 等，都在買家名單上。

這條產(chǎn)業(yè)鏈的運作邏輯并不復(fù)雜，Micro1 這樣的公司充當“數(shù)據(jù)中間商”，負責招募、培訓、質(zhì)量審核和最終交付。工人按照詳細指令錄制視頻，比如“保持雙手始終在鏡頭內(nèi)”、“以正常速度移動”、“避免露出面部”等。提交后的視頻先經(jīng)過 AI 篩選，再由人工團隊進行動作標注，最后以特定格式交付給機器人公司。

Micro1 宣稱擁有數(shù)萬小時的視頻素材，Scale AI 也宣布已收集超過十萬小時……行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，機器人公司每年從這類數(shù)據(jù)公司的采購支出已超過一億美元——而 2025 年，投資者在整個具身智能賽道的投入更是高達六十億美元。

為什么需要真實的“人類動作數(shù)據(jù)”

這一切的根源，在于一個看似簡單卻極難解決的問題：如何讓機器人像人類一樣靈活地與物理世界交互？

大語言模型的成功為這個領(lǐng)域提供了思路。ChatGPT 之所以能夠理解人類語言，是因為它“閱讀”了互聯(lián)網(wǎng)上的海量文本。研究者們相信，要讓機器人學會抓取物體、打開抽屜、操作家電，也需要給它喂海量的真實人類動作數(shù)據(jù)。

虛擬仿真可以在一定程度上模擬這個過程——但抓取一個玻璃杯的力度、推動一扇門的角度、彎腰系鞋帶時的重心轉(zhuǎn)移，這些細節(jié)很難在虛擬環(huán)境中完美復(fù)現(xiàn)?！罢鎸嵤澜绲臄?shù)據(jù)在多樣性上是無可替代的。”加州大學伯克利分校的機器人學家肯·戈德伯格（Ken Goldberg）如此評價。

這也是為什么，即使數(shù)據(jù)采集的成本高昂、隱私爭議不斷，這條產(chǎn)業(yè)鏈仍然在快速膨脹。要訓練一臺能夠在家庭環(huán)境中自主工作的機器人，需要的不僅是工廠流水線的標準化動作，而是涵蓋臥室、廚房、洗手間等無數(shù)場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

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

MIT Technology Review 在報道中指出了幾個核心問題：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被用于訓練機器人，但通常不清楚具體會賣給哪家公司、用于訓練哪款產(chǎn)品，知情權(quán)在這里是缺失的。

更深層的擔憂在于數(shù)據(jù)可靠性。人類在家務(wù)勞動中并非總是以最優(yōu)方式執(zhí)行——有時候用笨辦法省力，有時候因陋就簡。如果機器人大量學習這類“壞習慣”，會不會在關(guān)鍵時刻產(chǎn)生安全隱患？Micro1 聲稱會過濾不安全操作的視頻，但這個標準由誰制定、誰來審核，目前并不透明。

在中國，這個問題的解法截然不同。不同于西方的家庭零工模式，數(shù)十個國有機器人培訓中心正在訓練工人們佩戴 VR 頭盔和外骨骼，以更“標準化”的方式向人形機器人示范動作。兩種模式，兩種路徑，各有代價。

當每一個家務(wù)動作都成為數(shù)據(jù)

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

全球零工經(jīng)濟正在為具身智能時代建造最底層的數(shù)據(jù)地基，每一段疊衣服的視頻、每一次打開冰箱的抬手，都是機器人學習“如何成為人類的養(yǎng)分”。這是一場靜悄悄的勞動力轉(zhuǎn)移：從發(fā)展中國家數(shù)以萬計的家庭，到科技公司價值連城的訓練數(shù)據(jù)集。

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

參考來源 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