刊登日期 : 08/05/2026
「新職業解碼」系列帶大家一齊來了解，AI等新技術帶來的變革，創造了哪些新職業，帶來了怎樣的新機遇？
近年，愈來愈多人形機械人來到現實世界，進工廠、沖咖啡、跳舞都不在話下，而且技能還在迅速拓展。它們到底是怎麼學會人的動作的？這背後離不開一個新興的職業群體——機械人訓練師。
機械人訓練師：給機械人「上課」的老師
「機械人訓練師」是做甚麼的？顧名思義，他們的工作就是訓練機械人，讓它們學會人類的各種動作，最終得以在真實生活環境中，順利完成任務。
機械人訓練師，也叫機械人數據採集員。具體來講，他們的日常工作就是戴着設備，例如遙控手柄、VR眼鏡等，帶機械人一起，在各類場景裏一遍又一遍完成不同的動作和任務。
為甚麼要這樣做？這是因為，機械人要真正融入人類的生產和生活，還需要大量的應用場景訓練。就好像人類嬰幼兒蹣跚學步一樣，機械人也需要不斷積累和物理世界互動的經驗。
與AI（人工智能）更多是處理文字和圖片相比，人形機械人要在物理世界裏完成任務，就要先理解複雜的物理規則、光影變化和人類動作。機械人每進入一個新場景，都需要手把手地教。譬如，想要穩定地完成倒水這個動作，背後可能需要上百次反復訓練。
機械人訓練師在帶着機械人一次次做動作的過程中，這些動作的路線、觸覺壓力大小等各種數據，都會被記錄下來，成為機械人訓練的養分。
將新增100萬崗位 做機械人訓練師難嗎？
那麼，哪些人能做機械人訓練師的工作呢？其實門檻並沒有想象中那麼高，不少訓練師並不是高學歷，而且接受幾天培訓後一般就能上手。不過他們一般都很年輕，擁有機械、電子、計算機等專業背景。
以湖北人形機械人創新中心為例，現有90名數據採集人員、30名審核人員、15名運營管理人員，人員平均年齡21歲，他們大多數來自高職（高等職業教育）或應用型本科院校。
不過這份工作看上去有趣，其實相當需要耐心和合作精神。
這是因為，在每條數據上傳後，還會有數據標注員、數據審核員，來處理這些數據，包括標注每個動作的意圖、對象和軌迹；算法工程師則會反饋對數據質素的意見。
如果在機械人訓練的任務中，訓練師頻繁微調動作，就會增加數據標注的難度和工作量。因此，負責做動作的訓練師最好是一氣呵成，精簡動作路徑，減少無效的動作調整。
而且，圍繞同一個基礎動作，需要變換不同角度、點位反復採集；每組動作都要重復數千到上萬次，為機械人積累足夠的數據。
具身智能是國家「十五五」規劃重點布局的未來產業，預計未來五年，中國具身智能的市場規模，將達到4,000億元人民幣。
多場景、高精度的數據，則是具身智能這個行業實現突破的核心之一。目前，一大批實景機械人數據採集基地，正在全國布局落地。據央視報道，預計未來將新增超100萬個數據採集員、機械人群體協同運營師等就業職位。