滁州橡塑专用胶 宝妈、退休人员，开始给机器人“工”

如果机器人真的需要1亿小时数据，那么个很现实的问题是：谁来生产？

篇我们讨论过，觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青把具身智能下阶段的数据需求指向了千万乃至亿小时。

但从100万到1亿，不只是数字后面多两个。

它意味着，今天的数据生产体系要扩张100倍。

姚卯青在8月31日群访中也承认，靠现有模式线复制“非常难”，须改变整个运营式。

而个正在浮出水面的答案是：让多普通人参与。

盖世具身智能当天现场了解到，觅蜂旗下“觅蜂派”App已经上线。待正式向公众开放后，普通用户可以申请租用采集设备，在App中取任务，完成相应操作并上传有和数据，经审核后获得现金收益。

这听起来很像另种工平台。

只不过，网约车司机出售的是段行程，外骑手完成的是次配送。

这次，被交易的是人的动作、技能和经验。

而且，这已经不是公司的孤立尝试。

6天前，美国人形机器人公司Figure刚刚公布了个名字非常直接的项目——Index。

Figure此前已经秘密运行这套体系4个月。普通人可以下载App，取录制任务，在庭或工作场所完成做饭、清洁、洗衣、整理货架等真实工作，并按上传数据获得报酬。

截至8月25日，Index已经覆盖108个国，累计26.4万次App下载，过4.4万名周活跃参与者上传了1600多万条，Figure已向数据贡献者支付1500万美元。公司还宣布，计划未来12个月在数据和力上投入过10亿美元。

当的觅蜂、京东和美国Figure几乎同时把目光转向普通人，个趋势开始变得清楚：机器人数据正在尝试从“工厂生产”，转向“社会生产”。

从“建数采厂”，到“发动人”

过去机器人数据怎么生产？

典型的式，是建座数采工厂。企业准备机器人、遥操作设备、操作人员和模拟环境，让操作员重复完成抓取、搬运、整理等任务。

从生产组织式来看，这几乎就是传统制造业。设备、工人、厂房都集中在个地，终产品只是从部件变成了数据。

这种模式不会消失。姚卯青甚至强调，目前很多运营良好的真机数采工厂仍然满负荷生产，些项目需要两班倒。

真正的问题是，它不容易限扩大。

你可以再建10座工厂。但如果数据需求突然扩大100倍，总不能简单再建100倍的厂房、购买100倍的机器人、招聘100倍的遥操作员。

于是，数据企业开始换种思路：为什么定要把人和场景搬进数采厂？能不能把采集设备送到人本来就在工作的地？

餐厅工作人员本来就在擦桌子；仓库员工本来就在分拣商品；普通庭每天都要收衣服、洗碗、做饭；维修技师本来就在拆装设备。如果这些原本就在发生的动作能够同步被记录，那么整个现实世界，本身就可能变成座巨大的数采工厂。

这也是为什么觅蜂的设备开始离开业BPO和数采基地。

只需将设备带上头，连接app后，即可接任务展开数据采集

姚卯青透露，目前设备已经铺得比较广，“很多社区里的退休人员、宝妈”都已经开始帮助产生数据；企业则多通过拥有场景和人力资源的地作伙伴来铺设设备。

这不是简单增加了几个采集员，真正发生变化的是生产组织式。

场全民数采实验，已经开始了

实际上，国内这种探索已经不只发生在觅蜂。

今年5月，京东与宿迁联建设的具身智能数据采集社区正式运行。

当地居民可以佩戴JoyEgoCam滁州橡塑专用胶，在正常务劳动中记录数据。按照京东公布的规划，仅宿迁就计划发动过10万市民参与，场景覆盖庭、办公室、工厂、物流、商店、环卫等100多个细分场景。

京东大的目标则是发动内部过10万名员工和外部50万各行业人员，两年内积累过1000万小时真实场景数据。

另种实验正在贵州惠水发生。

在那里，普通居民在里叠被子、擦桌子、择菜，酒店员工则在真实客房工作中进行采集。据当地披露，目前采集场景已覆盖8大产业门类、50余个真实场景，年交付上万小时质量数据。

不同的是，这套模式并非由企业立组织。

当地正在尝试种“政府主、国资平台运营、企业作为场景开放运营商”的模式，通过行政和产业资源协调社区、商、工厂、医疗机构等场景。

这很有意思。因为三个案例其实代表了三种正在形成的具身数据组织式：

觅蜂接近平台化众包；京东接近企业场景+社区动员；惠水则加入了政府和地资源协调。路径不同，背后解决的却是同个难题：怎么把原本度集中在数采工厂里的数据生产，拆到真实社会中。

Figure的Index则证明，这个问题并非特，它甚至可能成为全球具身智能行业共同面对的次基础设施重构。

真正稀缺的，可能不是人，而是“场景通行证”

但全民数采真正困难的地，可能恰恰不是找到足够多人，因为并不缺劳动力。

Figure也已经证明，万能胶厂家通过App可以快速组织数万名贡献者。

真正困难的是：这些人能去哪儿采？

庭里有庭隐私；企业里有商业机密；医院、工厂、仓库甚至养老机构，都可能涉及不同的数据安全和三权益问题。

个人会维修汽车，并不意味着他可以戴着摄像设备进入车间，把整个操作过程上传给三平台。

所以滁州橡塑专用胶，具身数据与传统互联网众包存在个根本区别。

图片标注员只需要台电脑，具身数据采集员则需要获得现实世界的进入权。

这也是为什么贵州惠水需要地政府帮助开放场景，为什么京东的优势很大程度上来自自身拥有物流、售等真实业务。

姚卯青也在群访中承认，本体数据的运营甚至可能比固定数采厂复杂：设备要在不同行业、城市和人员之间流转，人要培训，同时还要解决怎样进入真实场景的问题。

所以，看起来本体把“工厂”拆掉了。实际上，它只是把座工厂里的管理问题，变成了成千上万个真实场景里的协调问题。

中心化生产减少了，社会化组织成本却增加了。

这可能才是未来众包平台真正的壁垒。不是谁能开发个App，而是谁能够持续获得工厂、餐厅、庭、商场、仓库等真实世界的“通行证”。

当人的动作开始成为商品

另个的问题是：这些数据到底属于谁？

这个问题今天已经不是没有制度框架。

《个人信息保护法》规定，在以个人同意作为个人信息处理基础的情况下，应当获得个人在充分知情情况下自愿、明确作出的同意；《数据安全法》也要求数据收集采取法、正当式。

2022年发布的《中共中央 国务院关于构建数据基础制度好发挥数据要素作用的意见》(即“数据二十条”)则进步提出探索数据产权“结构分置”，即数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权可以由不同主体分别享有，同时强调保护数据来源者的法权益。

但这些仍然是相对宏观的制度框架。

当具身数据真正进入现实劳动场景，新的问题会迅速变得具体。

比如个维修工人在企业里完成次操作。技能来自工人本人；场景属于企业；设备由数据公司提供；数据经过平台加工；后又被机器人公司买走训练模型。

那么，这段数据产生的价值究竟应该怎样在几之间分配？

今天的数据公司已经开始探索自己的商业规则。

姚卯青介绍，目前数据交易大体存在两种式：种出售使用权，数据产权仍由数据提供商持有，客户不得二次商业化；另种则是享买断，产权转移后，数据提供需要从服务器删除对应数据。

但这先解决的是数据公司与模型客户之间的关系。

如果未来大量数据来自普通人，另个问题迟早需要回答：贡献动作的人只是个取任务的工，还是数据价值链的部分？

这个问题目前还远没有成熟答案。

“机器人版滴滴”，暂时还跑不起来

因此，现在把全民数采直接类比成下代外或者网约车，可能还为时尚早。

Figure有26万App下载，京东准备发动数十万人，觅蜂也已经把设备铺进社区。

看起来，人已经不是大的瓶颈。真正缺少的是套完整的平台规则。

任务从哪里持续产生？

谁决定不同技能值多少钱？

谁负责设备的出租、维护和回收？

庭、企业和三怎样授权？

数据交易之后，平台和采集者如何分配收益？

这些问题没有解决之前，“给机器人工”像种正在形成的生产式，而不是份成熟的新职业。

甚至数据本身现在都没有统价格。

姚卯青在群访中表示，目前不同场景的数据不存在标准定价，场景的稀缺程度、进入难度和交付时都会影响终价格。

这也是为什么，用某个项目“时薪15元”“天120元”来定义具身数据众包的商业模式并不准确。即便行业里已经出现类似报价，它先代表的也只是某个项目今天愿意为某类采集劳动支付多少钱，而不是具身数据已经形成了套稳定的劳动力价格。

现在真正值得观察的是，套新的市场机制正在试着长出来。

过去，个厨师做完道菜，动作随即消失。

维修工拧完颗螺丝，也不会留下任何可复用的“数字资产”。

而在具身智能时代，这些本来转瞬即逝的人类技能，次可能被持续记录下来，成为机器学习的生产资料。

所以具身数据众包值得关注的，并不是“宝妈天能挣多少钱”，而是个大的变化：人的身体经验，开始被纳入AI产业的生产体系。

从数采工厂，到社区，再到个个普通人的庭和工作岗位，这场迁移才刚刚开始。

但当越来越多人的动作被转化成数据之后，下个问题也会变得不可回避：这么多不同的人，在不同环境里，用不同设备产生的数据，究竟怎样才能真正被机器人使用？

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