作为具身智能的典型代表，人形机器人也正逐步走进我们的日常生活，这背后，离不开海量实景数据的反复训练，数据采集师因此也成了一种新的热门职业。
数据显示， 我国具身智能产业的市场规模预计在2030年达到4000亿元，并有望在2035年突破万亿元 ，带动相关就业岗位超100万个。
叠衣服、打鸡蛋、开瓶盖……走进上海一家数据采集工厂，目之所及全是忙碌的机器人。不过这不是 真正的工作场景，而是为机器人1:1复刻的实景教学空间，在它们身边，有穿戴数据采集设备的工作人员，他们的动作会实时同步给机器人，从而“手把手”指导机器人完成各项任务。
开盖、舀燕麦、倒水、搅拌，这是数据采集师朱绵瑞当天的教学任务——泡燕麦粥。
每操控机器人完成这样一套动作，就能采集到机器人关节角度值、运行轨迹等数据。看起来简单的操作，实际上需要高度专注与精准控制。
不仅如此，给机器人当老师还需要遵循严格的教学标准，比如机器人动作过程中不能突变、卡顿；每项任务都有预设的“标准时长”，超时即意味着数据失效。仅就泡燕麦粥而言，数据采集师朱绵瑞和机器人每天要重复300次左右，最终采集1000条以上有效数据才算完成一项“教学”任务。
数据采集师们采集的数据经过标准化处理后，通过数据流通平台进行汇集与共享，最终将流向机器人的研发机构、生产企业和应用端，成为训练机器人自主作业的“教材”。
“具身智能”加速跑，复合型人才受青睐
数据采集师的职业需求量成倍增长，是具身智能产业广纳人才的缩影。
26岁的叶凯硕士阶段攻读计算机专业，毕业后曾从事过自动驾驶相关的工作。这两年人工智能应用的爆发式增长，给了他很大触动。
叶凯果断决定转向人形机器人赛道。从业伊始，他在自动驾驶领域中积累的环境感知、控制算法等经验，与具身智能领域的技术路径高度相通，上手很快，这给了他很大信心。但人形机器人的快速迭代， 让他意识到这条赛道背后的技术广度远超以往认知。
为了跟上机器人的“进化”速度，叶凯开始恶补硬件系统、物理交互等领域的知识。如今，他是一名为人形机器人赋予“大脑”的算法工程师，这也是具身智能的核心研发岗。对于人形机器人企业来说，也非常需要叶凯这样具有多领域知识储备的交叉型人才。
具身智能领域复合型人才需求的不断扩大，也正在推动高校培养体系适应转型。近日，教育部发布《普通高等学校本科专业目录（2026年）》，支持9所高校增设具身智能新专业，从课程设置到能力培养，都紧贴产业复合型人才需求。
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