新春走基層|你敢信?機器人的家務活是不做家務的00後教的
來源：荔枝新聞
你敢信？爆火的人形機器人正在學著做家務，只不過……這家務活是不做家務的00後教的！
新春走基層，荔枝新聞中心觀瀾工作室特別策劃《我想試試——》，今天走近00後具身智能數據採集工程師祖旭。這位剛找到工作半年的小夥為什麼擔心自己會失業？不做家務的他能教會機器人嗎？
「2025年我們以為機器人可以抬擔架了，結果是機器人躺在擔架上面。」
「這哪裡是人工智能，這分明是人工智障嘛！」
23歲的祖旭曾這樣「抽水」人形機器人，可現在，只有一句——真香！
2025年，「具身智能」首次被寫入政府工作報告，全國超過140家企業投身這個賽道，但高精度、多場景的數據仍是行業難題——不投喂足夠的「糧食」，賽博小夥便長不大，跑不快。「糧食」從何而來？
2026年2月，荔枝新聞中心觀瀾工作室記者薑超楠在位於無錫的江蘇省具身智能機器人工業數據採集與實訓中心見到了正在教「賽博小夥」學幹活的祖旭和他的夥伴們。祖旭，2025年應屆畢業生，才工作就搭上了具身智能發展的「高鐵」，成為江蘇第一批具身智能機器人數據採集工程師。
眼前的機器人，正在學習整理數據線——這是很多家庭的「剛需」。祖旭說：「我們就像幼兒園老師教小朋友做事情一樣訓練機器人。」他們讓機器人反復練習同一個動作，從而採集大量動作數據，最終實現讓更多機器人學會這項技能。
記者最感興趣的一項訓練是數據採集師正在教機器人疊衣服。衣服有大有小，千奇百怪，怎麼訓練呢？
祖旭解答了記者的疑惑：「我們會更換長褲、短褲、裙子等不同的服裝，讓機器人不是機械死板地只會疊一種衣服，而是成為全能收納師。」而機器人學會疊衣服，需要數千次訓練。祖旭信心滿滿地告訴記者：「目前疊衣服這種動作人還比機器人聰明不少，但是等數據採集到足夠多，機器人接收數據就可以直接幹活了。」
時間倒退到一年前，2025年，賽博小夥跑步前行。但是對於求職者祖旭來說，這似乎和自己沒有太大關係。他說：「不怕大家笑話，我是專升本的本科。2025年年初，機器人比較火爆，但是我覺得它是別人的賽道。」
為什麼是別人的賽道？
祖旭說：「因為在我的印象中，機器人應該是碩士、博士這種高尖端的人才來研發的。」
從競技場走向生活間，機器人必定要擁抱更多人。2025年，江蘇開始打造具身智能機器人數據採集和實訓中心。祖旭發現，居然也有適合自己的崗位。行不行試試再說！
祖旭回憶道：「當時還挺新鮮的！我剛進入這個企業的時候，數采中心只有一兩台機器人。而我專門負責給客戶展示機器人的功能。」
可是問題來了：「怎麼都是來看的，沒有來下單的？我對這一行、對我的崗位感覺希望有點渺茫……」祖旭坦言，當時甚至擔心自己會有失業風險。
可半年後，訂單多到做不完，根本做不完！
晚上八點，記者在數據採集中心看到了機器人加班的火熱場景。為了及時交付客戶訂單，機器人每天要工作16個小時——一半數據採集師8小時工作完成後，另一半採集師開始上班——人歇，機器人不歇。最忙的時候，近百台機器人同時開工。每天數萬條數據傳向雲端。
工作才半年，祖旭就見證了機器人從「人工智障」到「能者多勞」。就連訓練基地門口的便利店，都換成了由機器人常駐。
數據採集，看著不難，其實，確實不難。但它正在成為機器人產業里不可或缺的一環，和觸手可及的就業選擇。祖旭說：「如果毫無經驗的話，訓練一個小時就可以採集簡單的數據了。以後肯定是有一些職業會被機器人取代的，但是在機器人這個新的行業中，它又會多出很多新的職位出來。專科、本科、研究生、博士，都能在這個新的行業中找到自己的坐標，並創建新的坐標。」
春節前，祖旭所在的數采中心交出了首份成績單：向客戶輸出覆蓋日常辦公、工業製造及家政服務場景的30萬條高質量具身智能多模態數據，總時長近2400小時。這個「數據糧倉」正在向整個行業輸送營養。
工作不到半年，這個00後小夥子收穫滿滿：「你也看到了我們的工作是非常重覆性的、枯燥的，但是我們一開始疊牛仔褲可能需要80秒到90秒的時間，現在只要40秒。我們每一步采的數據，都在拉近機器人和我們生活的距離。這是我非常自豪的事情！」
這是一項年輕的事業，也是年青人的事業。更多祖旭正在擁抱這個行業，賽博小夥也正在奔跑著，真正奔向我們的生活。
什麼時候能過上有機器人伺候的日子？似乎，不遠了。
觀瀾工作室記者：薑超楠 錢昕冉 張心宇 劉啟鴻
包裝：董曉 趙殿君
