这便是人形机器人热潮背后鲜为人知的故事——一个建立在上千名工人劳动之上的庞大、低成本的数据管道，而这些工人往往根本不知道最终谁会观看他们的录像。

工作原理：人类充当数据收集器

与从文本中学习的AI模型不同，机器人需要看到人类的手在现实世界中究竟如何移动、抓握以及与物体互动。仅靠计算机模拟无法教会机器人如何在不损坏衣物的情况下叠好衣服，或是如何在一个杂乱无章的厨房里穿梭 。为了弥合这一差距，各公司正在部署一种新型零工：

• Micro1：这家总部位于帕洛阿尔托的初创公司已招募了约4000名“机器人通才”，分布在71个国家。工人们用绑带将iPhone固定在头上，然后录制烹饪、清洁、园艺和宠物护理等编排好的任务。Micro1在某些市场（如尼日利亚、美国）的时薪约为15美元，其工人每月提交的视频总时长超过16万小时 。
• Objectways：该公司也在50多个国家招募了数千名工人，使用可穿戴摄像头和动作追踪手套进行数据采集 。
• Instawork：该公司于2026年6月推出了名为Instacore的系统——一个配备五个身体摄像头的可穿戴设备，连接到一个计算背包——将其现有的零工工人在商业厨房和仓库等工作场所变成了机器人训练数据的采集器 。
• Human Archive：这家由Y Combinator支持的初创公司，支付印度工人佩戴装有摄像头的帽子和触觉手套的费用。目前已有超过1000个活动传感器头戴设备部署在家政服务、酒店和餐厅等部门 。
• World Context：这家2025年成立的巴基斯坦初创公司，使用专有传感器和头戴式摄像头记录工厂工人的操作，并将工业训练数据集出售给美国和中国的机器人公司 。
• DoorDash：该公司于2026年3月推出了DoorDash Tasks应用，支付美国800万名达世币送餐员（Dashers）录制日常杂务，用于生成机器人训练数据 。

谁是买家：特斯拉、Figure AI和Agility Robotics

零工工人收集的第一人称视角视频，被用于训练来自特斯拉（Optimus）、Figure AI和Agility Robotics等公司的人形机器人 。Figure AI尤为突出，其生产规模急剧扩大。CEO布雷特·阿德科克（Brett Adcock）透露，该公司仅在2026年4月就生产了大约150台机器人——这一激增得益于真实世界的人类示范数据 。

惊人的数据规模

该数据管道的规模庞大且仍在增长：

• 仅Micro1一家：约4000名贡献者，遍布71个国家，每月视频超过16万小时 。
• 京东（中国）：与宿迁市合作，计划在两年内生成1000万小时的机器人训练数据 。
• 全球市场：人形机器人基础模型训练数据基础设施市场在2025年估值15亿美元，预计到2034年将增长至628亿美元（年复合增长率为56%）。
• 投资热潮：2025年，超过60亿美元涌入人形机器人领域（特斯拉Optimus、Figure AI、1X、Agility Robotics等），创造了几乎无法满足的对真实世界训练数据的需求 。
• 风投预测：Bessemer Venture Partners预计，到2030年，机器人数据总成本将超过30亿美元 。

薪酬鸿沟：15美元/小时 vs. 2.60美元/小时

这支全球劳动力内部存在显著的薪酬差距：

• 尼日利亚/美国市场：工人时薪约为15美元（例如，使用iPhone录制的Micro1贡献者）。
• 印度市场：工人时薪约为250卢比，约合2.60美元——对于相同类型的工作，其收入仅为尼日利亚或美国同行的六分之一左右 。

隐私与劳工忧虑

该行业的快速增长引发了严重的伦理问题：

• 缺乏透明度：许多工人并不知道谁最终会使用他们的录像。Micro1将数据集出售给人形机器人开发商，但个体工人往往不知道最终的买家是谁 。
• 无意中记录家人：工人在自己家中录制，这意味着他们的配偶、孩子和私人生活空间经常被摄入镜头。这些录像随后被存储并用于AI训练，而其保留或删除政策却模糊不清 。
• 知情同意缺失：批评人士认为，低收入国家的零工工人可能没有完全理解他们的动作数据将如何被使用——或者他们正在训练有朝一日可能取代类似人类劳动的机器人 。

全球竞赛：中国国资背景的数据中心

对具身AI数据的需求不仅限于私营企业。中国已将其列为国家优先事项，大规模建设国家支持的基础设施：

• 北京人形机器人创新中心运营着一个具身AI机器人数据与训练基地，拥有数十个模拟真实世界的场景，每天能够生成超过500小时的数据 。
• 2026年5月，国家具身AI应用试点基地揭牌，在包括厨房、仓库和农田在内的40多个面向工作的场景中，对超过140台机器人进行训练 。
• 北京石景山区一个预算为3000万美元的专用人形机器人数据训练中心，于2025年10月开始对100台人形机器人进行训练 。
• 在中国各城市，已建成近100个具身AI数据采集中心，背后有地方国有资本和科技集团的支持，使它们成为当前市场上最活跃的机器人买家之一 。

结论

到2026年，利用低成本的全球零工工人作为“人类传感器”的做法，已成为人形机器人训练的支柱。虽然它能够以远低于传统远程操作的成本生成海量数据集，但也引发了关于劳工剥削、知情同意和隐私的令人不安的问题——尤其是当印度的工人做同样的工作，收入却只有其他国家同行的几分之一，而且往往不知道谁会观看他们的录像时。

这便是人形机器人热潮背后鲜为人知的故事——一个建立在上千名工人劳动之上的庞大、低成本的数据管道，而这些工人往往根本不知道最终谁会观看他们的录像。

工作原理：人类充当数据收集器

与从文本中学习的AI模型不同，机器人需要看到人类的手在现实世界中究竟如何移动、抓握以及与物体互动。仅靠计算机模拟无法教会机器人如何在不损坏衣物的情况下叠好衣服，或是如何在一个杂乱无章的厨房里穿梭 。为了弥合这一差距，各公司正在部署一种新型零工：

• Micro1：这家总部位于帕洛阿尔托的初创公司已招募了约4000名“机器人通才”，分布在71个国家。工人们用绑带将iPhone固定在头上，然后录制烹饪、清洁、园艺和宠物护理等编排好的任务。Micro1在某些市场（如尼日利亚、美国）的时薪约为15美元，其工人每月提交的视频总时长超过16万小时 。
• Objectways：该公司也在50多个国家招募了数千名工人，使用可穿戴摄像头和动作追踪手套进行数据采集 。
• Instawork：该公司于2026年6月推出了名为Instacore的系统——一个配备五个身体摄像头的可穿戴设备，连接到一个计算背包——将其现有的零工工人在商业厨房和仓库等工作场所变成了机器人训练数据的采集器 。
• Human Archive：这家由Y Combinator支持的初创公司，支付印度工人佩戴装有摄像头的帽子和触觉手套的费用。目前已有超过1000个活动传感器头戴设备部署在家政服务、酒店和餐厅等部门 。
• World Context：这家2025年成立的巴基斯坦初创公司，使用专有传感器和头戴式摄像头记录工厂工人的操作，并将工业训练数据集出售给美国和中国的机器人公司 。
• DoorDash：该公司于2026年3月推出了DoorDash Tasks应用，支付美国800万名达世币送餐员（Dashers）录制日常杂务，用于生成机器人训练数据 。

谁是买家：特斯拉、Figure AI和Agility Robotics

零工工人收集的第一人称视角视频，被用于训练来自特斯拉（Optimus）、Figure AI和Agility Robotics等公司的人形机器人 。Figure AI尤为突出，其生产规模急剧扩大。CEO布雷特·阿德科克（Brett Adcock）透露，该公司仅在2026年4月就生产了大约150台机器人——这一激增得益于真实世界的人类示范数据 。

惊人的数据规模

该数据管道的规模庞大且仍在增长：

• 仅Micro1一家：约4000名贡献者，遍布71个国家，每月视频超过16万小时 。
• 京东（中国）：与宿迁市合作，计划在两年内生成1000万小时的机器人训练数据 。
• 全球市场：人形机器人基础模型训练数据基础设施市场在2025年估值15亿美元，预计到2034年将增长至628亿美元（年复合增长率为56%）。
• 投资热潮：2025年，超过60亿美元涌入人形机器人领域（特斯拉Optimus、Figure AI、1X、Agility Robotics等），创造了几乎无法满足的对真实世界训练数据的需求 。
• 风投预测：Bessemer Venture Partners预计，到2030年，机器人数据总成本将超过30亿美元 。

薪酬鸿沟：15美元/小时 vs. 2.60美元/小时

这支全球劳动力内部存在显著的薪酬差距：

• 尼日利亚/美国市场：工人时薪约为15美元（例如，使用iPhone录制的Micro1贡献者）。
• 印度市场：工人时薪约为250卢比，约合2.60美元——对于相同类型的工作，其收入仅为尼日利亚或美国同行的六分之一左右 。

隐私与劳工忧虑

该行业的快速增长引发了严重的伦理问题：

• 缺乏透明度：许多工人并不知道谁最终会使用他们的录像。Micro1将数据集出售给人形机器人开发商，但个体工人往往不知道最终的买家是谁 。
• 无意中记录家人：工人在自己家中录制，这意味着他们的配偶、孩子和私人生活空间经常被摄入镜头。这些录像随后被存储并用于AI训练，而其保留或删除政策却模糊不清 。
• 知情同意缺失：批评人士认为，低收入国家的零工工人可能没有完全理解他们的动作数据将如何被使用——或者他们正在训练有朝一日可能取代类似人类劳动的机器人 。

全球竞赛：中国国资背景的数据中心

对具身AI数据的需求不仅限于私营企业。中国已将其列为国家优先事项，大规模建设国家支持的基础设施：

• 北京人形机器人创新中心运营着一个具身AI机器人数据与训练基地，拥有数十个模拟真实世界的场景，每天能够生成超过500小时的数据 。
• 2026年5月，国家具身AI应用试点基地揭牌，在包括厨房、仓库和农田在内的40多个面向工作的场景中，对超过140台机器人进行训练 。
• 北京石景山区一个预算为3000万美元的专用人形机器人数据训练中心，于2025年10月开始对100台人形机器人进行训练 。
• 在中国各城市，已建成近100个具身AI数据采集中心，背后有地方国有资本和科技集团的支持，使它们成为当前市场上最活跃的机器人买家之一 。

结论

到2026年，利用低成本的全球零工工人作为“人类传感器”的做法，已成为人形机器人训练的支柱。虽然它能够以远低于传统远程操作的成本生成海量数据集，但也引发了关于劳工剥削、知情同意和隐私的令人不安的问题——尤其是当印度的工人做同样的工作，收入却只有其他国家同行的几分之一，而且往往不知道谁会观看他们的录像时。