2026年，具身智能领域迎来了投资热潮，各类解决方案层出不穷。市场正翘首以盼，期待机器人能迎来属于自己的“ChatGPT时刻”。但眼下，它们首先要掌握最基本的生活技能——如何拿取物体、如何叠放衣物、如何精准将手伸入抽屉。教授这些技能的，或许正是那些面临失业风险的白领、悉心照料孩子的全职妈妈，亦或是渴望在家门口赚取薪水的农村女性。他们戴上头戴式显示器和数据手套，一遍遍重复着自己最日常的动作，随后将劳动成果转卖获利。
7月，在南京市的一间民宿中，老葛与另外5名学员正专注地叠放桌上的一堆毛巾。他们时而将毛巾叠好，时而打乱，再重新叠起。这并非随意的行为，而是一场有着特定目的的培训课程。两天后，学员们将获得一套设备，可以带着回家继续参与具身数采工作。培训内容看似简单：穿戴设备、拍摄视频、上传系统。每个学员需佩戴三个设备——一个头戴式显示器和左右手各一个特制夹爪，每个设备上固定着一部手机，总重量至少达到三斤。他们的任务是叠毛巾、叠衣服、撕贴画、将钱放入红包，这些都是日常生活中极为基础的动作，需要一遍又一遍地进行重复练习。
培训手册声称，戴上设备后可以完成所有家务劳动，但前提是特征点数量必须超过100个，动作需保持匀速，背景环境需复杂且光线均匀，手部不能离开画面，镜头不得有任何遮挡。
老葛所采集的是无本体数据，这种数据采集方式不直接通过机器人本体进行学习，而是由人类佩戴可穿戴设备或手持特制夹爪等工具，在真实环境中进行示范。通过记录人类动作，将动作数据映射到机器人身上，从而实现预训练的目标。
从上至下：
老葛正在民宿内接受培训。
一套完整的数采设备：头显和两只夹爪。
常见的任务：将硬币放入盒子里。以上图/受访者提供
实际工作中的辛苦远超老葛的预期。所有动作都需要借助夹爪完成，而这些模拟机械手的夹爪弹簧张力极大，必须持续用力捏合。仅一小时过后，老葛的虎口就开始感到酸痛和肿胀。拍录两小时后，他的手、腰、肩都酸痛不已。当取下头套时，额头上布满了汗珠。
吴晓芳在1月接触这一行业时，也看到了类似的宣传口号：“轻松工作，做饭、洗衣、打扫卫生，边干活边赚钱。”与老葛一样，她接受了培训，并领到了一套带有手机摄像头的头戴式显示器。不过，与宣传中的“只需随手做家务”不同，她在任务库中看到的家务活都比较冷门，且需要大量重复。她说，若要达到每天4小时的有效时长，前提是工作满8小时，而每个动作需要重复拍摄10次。
第一天，老葛的工作有效时长被认定为零，这意味着他没有任何收入。群里的AI助手告诉他，评价有效数据的关键指标是“01系数”，该系数包含17条红线规则。只要违反其中任何一条，总时长都将作废。他完成的任务中，有一条规则是取出和放回不能在同一个动作里完成。将毛巾从A筐拿到B筐，算不算同一个动作？培训时的组长说可以，因为放毛巾的筐与取毛巾的筐不同。然而，系统却判定违规。
为了拍摄动作，他们还需要搭建特定的场景。手册要求，每个视频都需要打乱场景，例如在桌子上放置一块桌布，或摆放几本书。
老葛曾进行过一番计算，如果效率达标，一天工作5小时，前3.5小时大约能赚取120至150元，后1.5小时能赚取70多元。对于刚入门的人来说，效率在60%至70%，实际到手可能只有120至140元；熟练掌握后，效率能提升至80%左右，到手工资勉强接近200元。“听起来很科学，但问题是规则不透明。缺乏反馈就无法改进，劳动者只能依靠猜测、靠试错来摸索边界。”
“补足组织”
老葛此前从事多年投流运营工作。2026年初，他离职后一直在家自学AI相关知识。招聘软件上，一家机器人公司联系了他，对方表示招聘数据采集员，要求年龄在50岁以下、具有高中以上学历，承诺每天赚取两三百元。后来他才知道，这些公司并非具身智能公司，它们仅负责招募人员、对接数据、转交培训工作。
连接机器人公司与数据采集者的角色是数据服务商，在行业内被称为“卖铲子的人”。根据分类，具身智能领域的数据包括海量互联网数据、仿真合成数据和真实数据三大类，而真实数据最能反映机器人的实际行为，质量最高，但采集效率最低。此前往
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