運快遞、疊被子、擦桌子……在北京人形機器人數據與訓練基地，上百名數據採集員化身機器人的“啟蒙老師”，手把手教機器完成現實場景裡的各類任務。

3公裡外的領益智造北京具身智能超級工廠內，人形機器人重復抬手、直走、跑步、坐起等動作，測試技術員同步記錄下各項運行指標。

近期，人社部等部門發布第八批新職業，包括“具身智能機器人應用技術員”在內的11個新職業正式納入國家職業目錄。日前，“財米油鹽”欄目走進北京亦庄，看到這份新職業正伴隨人形機器人產業快速成長。

“早上是靜態質量測試，接著是跑步、走路、跳舞、躺起、坐起等等，一套流程正好8小時。跑步半小時，CPU（中央處理器）溫度不能超過110度。”領益智造機器人測試助理工程師馮雨萌一邊記錄數據一邊告訴記者，大學畢業后她選擇加入具身智能行業，未來還想繼續學習，轉行從事架構師。

據領益智造北京超級工廠生產負責人夏巍介紹，該工廠整機總裝流水線按照“下肢—軀干—頭部—手臂”的次序節拍式裝配，未來產線整體自動化率將提升至30%—40%。

機器人“會動”不等於“會干活”。中國信息通信研究院發布的《具身智能訓練場研究報告（2026年）》（以下簡稱《報告》）顯示，具身基礎模型要迎來“ChatGPT”時刻至少需要千萬小時級真實數據，而當前全球可用的高質量真實數據僅為數十萬至百萬小時級，供需之間存在量級差距。

北京人形數據與訓練基地產品負責人史明威介紹，現階段具身數據採集主要依托兩大路徑：一是無本體採集，依托頭環、關節傳感設備捕捉人體動作數據，憑借產出速度快、樣本儲量豐富的特點，廣泛應用於模型預訓練環節﹔二是真機遙操採集，通過遠程操控實體機器人完成數據採集，專注細分應用場景，精准優化模型落地精度。

25歲的數據採集員王利武告訴記者，他每天工作8小時，能產出4—5小時的有效數據。雖然反復演示桌面整理、物件歸置，偶爾會覺得枯燥，但見証機器人從笨拙到熟練，也讓他收獲了實實在在的職業成就感。

“在很長一段時間內，真人真機數據採集都無法被完全替代。關於機器人實操過程中的抓取力度把控、肢體姿態調節、突發環境適配等物理維度經驗，行業仍缺少高質量、可落地的成熟數據進行支撐。”史明威介紹，基地之外，大批數據採集員正走進工廠、產線開展實地工作，記錄機器人在實際操作中出現的真實問題，並及時反饋給后端模型，生成新一輪採集任務，形成真正賦能生產生活的完整閉環。

不久前召開的全國先進制造業大會提出，“以新一代智能制造為主攻方向”“發展策略上更加注重數智賦能”。可以看到，從人“操作”機器到人“訓練”機器，勞動者的角色正在伴隨產業升級發生轉變。

《報告》顯示，截至2026年6月底，全國建成啟用超70家具身智能訓練場，在建或規劃46家，京津冀、長三角、珠三角三大產業集群逐步成型。據介紹，北京人形機器人創新中心開源數據集RoboMIND全球下載量已超過2000萬次。

據人社部預測，我國智能制造領域人才缺口將達450萬人。立足行業長遠發展，史明威認為，具身數據採集員將逐步成長為專業化、復合型核心人才，深度參與人形機器人研發、迭代、落地全流程。他同時建議，搭建並完善專屬的職業資質認証體系與標准化考核規范，助力行業高質量發展。

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專題：《財米油鹽》——你的財經寶典