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我每天做8小时家务,给机器人当燃料 | 温哥华教育中心
   

我每天做8小时家务,给机器人当燃料

即使是身处行业中心的人,也很少对未来做出长期承诺。培训时,运营负责人只能告诉我们,公司未来一年的订单已经确定,未来两年发工资没有问题。


听到这句话,我们纷纷扭头,彼此对视,眼神有些意味深长。

订单在增长,融资在增长,行业规模也在增长,但在这间民宿里,这些数字和站在床边弯腰叠毛巾的人没什么关系。

具身智能依然是当下最热门的创业赛道之一,企业竞相融资、上市,资本也在不断涌入,所有人都在争抢高质量数据。但另一方面,它也依然处于早期阶段,机器人还不能稳定、成规模地投入市场,很难独立完成一个完整、流畅的家务动作。

因此,整个行业都在拼命收集完整的机器人数据。今天的机器人需要学习如何叠毛巾,于是有人重复折叠几百上千次;需要学习如何整理桌面,于是有人一遍遍把水杯归位、书本按大小放整齐,再打乱重来。这些数据最终会变成机器人的能力。

但当机器人真的学会了这些动作之后呢?

类似的变化在大语言模型行业发生过。最初,行业需要大量标注员处理基础数据,标注员也成为了一个“热门新职业”——门槛低、需求大、到处招人。人们只需坐在电脑前,给图片打标签、给文字分类,用最机械的劳动喂养最前沿的算法。

但随着模型能力提升,简单标注逐渐失去价值,需求开始向法律、医疗、教育、科研等专业领域转移,真正稀缺的标注员成了高等院校毕业的硕士、深耕行业的专家。

眼下这间民宿里的人,正在走同一条路。数据采集不会消失,但采集员未必还是今天这批人。苗头是,行业里已经开始讨论数据标注质量、场景真实性以及数据是否真正能够提升模型能力。换句话说,机器人学到的越多,人类需要教给它的东西也会变得越难。

下午六点半,我们撤下设备,给相机和定位器充电,离开民宿。两个半小时后,夜班的采集员会陆续到岗。那时候,设备重新启动,定位器亮起绿灯,新一轮的数据采集开始了。24套设备,几乎昼夜不停地运转。


在民宿之外,关于这个行业的叙事,是另一套话术:这是一个即将解放人类劳动力的万亿级产业,机器人将走进千家万户,照顾老人、陪伴孩子、打理家务......

我们不知道机器人什么时候能够服务于人类,但知道在这之前,会有人重复千万遍同样的动作,把自己与世界相处的经验拆解成数据,把身体里的常识、习惯和判断一点点教给机器。仅仅只是把这份工作视作人生中的一个临时停靠点,但他们做的事情,却指向一个漫长得多的未来。

至于未来到来的那一天,自己会身处何处,没有人知道答案。

“以后都是机器人在工作,咱们又要出去找新工作了。”我又想起李晨晨说的这句话,想起她说这句话时皱着的眉头和牵强上扬的嘴角。她至今没敢告诉父母自己欠下的债务,和四处找兼职的境况。

[加西网正招聘多名全职sales 待遇优]
好新闻没人评论怎么行,我来说几句
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