我給機器人當“燃料”：疊衣服時薪30元，賣數據估值150億

穿戴著五個攝影鏡頭，在居家場景裡日復一日地疊衣服、繫鞋帶、開櫃門，這樣的工作內容聽起來或許有些奇特，但這正是當前興起的「具身智能數據採集員」日常。這些看似瑣碎的日常動作，經由中間商的層層包裝，成為訓練機器人的關鍵數據，而站在這個新興產業供應鏈最末端的採集者，時薪約僅新台幣135元（約合人民幣30元）。與此同時，另一端的數據服務公司卻估值驚人，已突破新台幣675億元（約合人民幣150億元），形成一條截然不同卻緊密相連的產業鏈。 住在蘇州的張月就是一名居家數據採集員。她的工作內容就是模仿機器人的動作，進行掃地、疊被子等家務，身上需佩戴五個攝影鏡頭或一台運動相機，每一個角度與抬手動作都必須被精準記錄。她的日薪約為新台幣1125元（人民幣250元），但實際上最耗時的並非工作本身，而是穿脫與調試設備。張月指出，穿戴全身的五個鏡頭就得花上半小時，期間甚至不能隨意抓癢。設備的不穩定也是家常便飯，像是攝影鏡頭歪斜、主機過熱、檔案讀取失敗等問題時常發生，導致真正有效的拍攝時間往往不到預期的六到八小時。 這類居家場景的數據採集員，幾乎是整個產業鏈中最底層的角色。他們拍攝的影片素材，會由中介公司統整後，轉賣給全國各地的機器人公司。一條清晰的價值鏈就此浮現：支付給採集員的成本約為每小時新台幣135元，中間商加價後，能以每小時新台幣1350至2250元（約人民幣300至500元）的價格賣給機器人公司，利潤空間相當可觀，更上游的數據服務商估值更是水漲船高。 相較於居家場景的繁瑣，戶外數據採集的挑戰則在於場景的多變。同樣領取日薪新台幣1125元的王雷表示，他得在巡檢人員的協助下，專注於拍攝，工作場地會由公司業務員事先洽談，包含超市、快遞站、工廠、汽修廠等，且會不定時更換。此外，還有所謂的「真機遙操作員」，如小陳就在一家大型網路公司的數據採集中心工作。他透過操作機械臂完成如依序撿起物品丟棄等指令，夜班日薪約新台幣1665元（人民幣370元）。這份工作門檻不高，但內容極度枯燥，第一天便有高達六至七成的人選擇離職。 這波數據採集員兼職職缺的爆發，核心原因在於具身智慧產業面臨嚴重的「數據荒」。業界估算，要訓練出接近人類水準的機器人大腦，需要高達10億小時的真實操作數據，但目前全球有效供給僅約500萬小時，缺口高達200倍。實驗室與工廠產出的數據不足以涵蓋家中、商場等複雜的真實環境，因此需要採集員親身走進這些「毛細血管」般的生活場景來收集數據。同時，不需要昂貴機器人本體的「無本體採集」模式，也被視為降低數據獲取門檻的有效方法。 目前具身智慧的數據來源大致分為三層。最頂層是「真機數據」，透過員工使用VR裝置或外骨骼操控真實機器人來記錄動作，精準度最高，成本也最高，是機器人落地的關鍵。中層是「仿真數據」，在虛擬環境中大量生成交互數據，成本低且可規模化。底層則是最廣泛的互聯網影片與人類行為數據，也就是採集員們貢獻的部分。 當採集員的時薪不斷調降，數據服務商的價值卻在急速膨脹。獨立數據服務商如光輪智能，成立僅三年多，估值已突破新台幣675億元，並在兩週內完成兩輪共新台幣約90億元（人民幣20億元）的融資，估值甚至超越許多直接製造機器人的明星企業。其商業模式的核心在於「數據復售」，同一份高品質數據可以多次賣給不同機器人公司，部分優質場景的復售率可超過十倍，實現一次採購、無限變現的效益。該公司2026年第一季的新增訂單金額就達到新台幣約24.7億元（人民幣5.5億元），已超過2025年全年總和。 另一種模式則是由機器人公司內部孵化。例如智元機器人於2026年2月內部孵化的覓蜂科技，繞開成本高昂的真機遙操控，推出「無本體採集硬體」，採取「賣鏟子兼產數據」的策略，既銷售設備，也透過自有采集網絡產出數據。其目標是在2026年建構千萬小時級的真實數據產能。而正在衝擊IPO的宇樹科技也在招股書中坦言，公司前期側重本體與運動控制，在數據採集方面有所欠缺，因此計劃將約新台幣91億元（約人民幣20億元）的近半數募資投入智慧機器人模型研發，核心任務正是搭建大規模真實數據集。 科技巨頭同樣不缺席。京東在今年3月啟動了具身智慧數據採集中心，號召內部超過10萬名員工及外部最多50萬名從業人員參與，目標在兩年內累積1000萬小時人類影片數據。百度則推出「具身智慧數據超市」，建構層級化數據標籤體系。資本市場對這場數據淘金熱的熱情也在升溫，從2025年底到今年7月，包括簡智機器人、弈人科技在內的十餘家企業完成數千萬元至數億元不等的融資，其中簡智機器人更是在成立四個月內密集完成三輪融資。 在這場圍繞著機器人數據的供應鏈中，底層的採集員猶如廉價的燃料，而掌握數據資產的服務商，則儼然成了產業裡真正的「印鈔機」。從疊一件衣服到一筆動輒數十億元的估值，人形機器人的商業化之路，正從一個意想不到的環節開始啟動。