“具身智能”成國家未來重點培育產業 訓練師崗位成“全人才梯度吸納場”
*央視網消息:*今年3月,“具身智能”首次被寫入兩會政府工作報告,成為國家未來重點培育產業,其中,人形機器人是具身智能的典型代表。近年來,人形機器人越來越靈活,應用場景也越來越廣泛。產業升級發展的背後離不開一個新職業——具身智能訓練師。他們是如何讓機器人變得越來越“能幹”呢?一起去上海的一家人形機器人訓練場看一看。
具身智能訓練師並非某一個人,想要完成機器人的訓練,要3個主要崗位共同配合。

身着動作捕捉設備,手把手教授機器人的這位“動作老師”,是朱綿鋭。 他正在進行的工作是採集數據,這也是機器人訓練的第一步。根據任務難易程度,一個採集師每天會產出50-200條數據。

採集到的視頻數據,還要轉化為機器人能“看得懂”的精確數據,這就來到了機器人訓練的第二步,數據審核。具身智能訓練師宋子文的工作是進行機器人數據審核,他每天要審核上百條數據,不到一年時間,他和小夥伴們就審核了400多萬條的真機數據。

宋子文口中提到的算法同事就是楊樹開。現在他正在機器人上測試模型的表現,這個模型正是昨天他收到數據後,用算法訓練而來。
已經具備基礎擦桌子能力的機器人,想要成為“擦桌大師”,就要不斷進行微調。
採集需要數據、審核數據、再用數據跑出算法模型,這樣就形成了機器人的訓練過程,整個過程需要多個崗位密切配合。雖然他們都叫具身智能訓練師,但不同崗位的學歷要求卻從大專到博士都有,並且薪資水平也相差許多。
數據採集崗的幾個小夥兒來自湖北,是計算機專業的應屆畢業生。

企業招聘人員告訴記者,數據採集崗工作比較基礎,因此競爭也比較激烈,通常經過三天培訓後,仍有50%左右的淘汰率,因為涉及VR眼鏡、動作捕捉等設備的操作,不僅需要一定技巧,還要一點天賦。

算法工程師是學歷要求相對較高的崗位,不少都是碩士、博士生,大多來自計算機、機械工程等專業。其中一些還具備自動駕駛、大語言模型等領域的工作經驗。
從專科生到博士生、從應屆畢業到行業資深,這些年輕人各司其職,用青春和汗水見證着我國具身智能行業的快速發展。