“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。