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本周数据平台稍早前行业报告:昨日行业协会发布新报告,陪读妈妈晚上的坚守:她为孩子的成长付出了多少?
在我国,陪读已经成为许多家庭中不可或缺的一部分。每当夜幕降临,当孩子们进入甜美的梦乡,陪读妈妈们却依然忙碌在深夜。她们在陪伴孩子学习的同时,也在用自己的辛勤付出,为孩子搭建起一个坚实的成长平台。那么,陪读妈妈们在晚上都做了哪些事情呢?她们又付出了多少努力? 一、辅导作业 晚上,陪读妈妈们首先要面对的是孩子的作业。无论是语文、数学还是英语,每一门学科都需要妈妈们耐心地讲解、指导。在这个过程中,她们不仅要关注孩子的学习进度,还要关心孩子的学习态度。每当孩子遇到难题,陪读妈妈们总是不厌其烦地一遍又一遍地讲解,直到孩子真正理解为止。 二、陪伴阅读 阅读是孩子成长过程中不可或缺的一部分。陪读妈妈们深知这一点,因此,她们会在晚上陪伴孩子阅读。她们会为孩子挑选合适的书籍,引导孩子养成良好的阅读习惯。在阅读过程中,陪读妈妈们会与孩子一起探讨书中的内容,激发孩子的想象力,培养孩子的思维能力。 三、关注身心健康 陪读妈妈们深知,孩子的身心健康比学习成绩更重要。因此,她们在晚上会关注孩子的身心健康。她们会为孩子准备营养丰富的晚餐,督促孩子按时作息,保证充足的睡眠。此外,陪读妈妈们还会陪伴孩子进行体育锻炼,如跳绳、跑步等,帮助孩子增强体质,提高免疫力。 四、沟通与交流 晚上,陪读妈妈们还会与孩子进行沟通与交流。她们会倾听孩子的想法,了解孩子的困惑,帮助孩子解决心理问题。在这个过程中,陪读妈妈们不仅是孩子的良师益友,更是孩子的知心姐姐。她们用自己的关爱和陪伴,为孩子营造一个温馨的家庭氛围。 五、自我提升 陪读妈妈们深知,要想更好地陪伴孩子成长,自己也要不断学习、提升。因此,她们会在晚上利用空闲时间进行自我提升。她们会阅读教育类书籍,参加线上或线下的教育培训课程,努力提高自己的教育水平和综合素质。 据统计,陪读妈妈们在晚上平均要辅导孩子作业2-3次,陪伴阅读1-2次,关注身心健康1-2次,沟通与交流1-2次,自我提升1-2次。这些看似简单的次数,却凝聚了陪读妈妈们对孩子深沉的爱与付出。 总之,陪读妈妈们在晚上的坚守,为孩子的成长付出了巨大的努力。她们用自己的爱心、耐心和责任心,为孩子们搭建起一个坚实的成长平台。在这个充满爱的夜晚,让我们为这些伟大的陪读妈妈们点赞,感谢她们为孩子付出的一切!
记者 周悦叠衣服,是千寻智能教机器人做家务的第一课。在北京海淀的一栋写字楼里,采集员坐在机械臂前,夹起、对齐、折叠、放下——每个动作要重复上百遍,只为让机器人学会 " 像人一样 " 进行家务劳动。在北京的不同区域,类似的训练正同步展开:向西,石景山人形机器人数据训练中心,上百台机器人在 " 九年一贯制 " 训练区与 " 机器人大学 " 场景区中,学习开门、拿取物品、插花等动作;向南,北京经济技术开发区(下称 " 北京亦庄 ")的北京人形机器人创新中心(国地共建具身智能机器人创新中心,下称 " 北京人形 "),则将厨房、客厅、超市、加油站等空间 1:1 复刻,打造沉浸式的采集工厂,整栋楼里分布着数百台左右数据采集本体,包括人形、轮式、机械臂等。经济观察报走访发现,北京多家企业与机构已布局数据采集中心,包括智源研究院、银河通用、北京人形机器人创新中心、星海图与千寻智能等,规模从三四十人到上百人不等。当前,具身智能正处于 " 百家争鸣 " 的技术探索阶段,路线多元,但一个共识日益清晰:高质量数据,是机器人能否走出实验室、真正进入社会的关键。与大语言模型依赖海量文本语料不同,具身智能模型必须在真实或仿真环境中学习动作、语言、视觉等多模态数据,就像教小孩打球——不能只讲解,还要配合动作示范、纠错与强化,才能使得智能逐步涌现。如今,高质量的具身智能数据也被赋予了明确的经济价值:它们可以被交易、获得政府补贴,甚至成为企业融资、拓展应用、带动整机销售的重要筹码。政府推出 " 数据券 " 等激励机制,企业则在数据生产、标注、模拟与合成的不同环节不断探索,试图通过独特的数据配方构建护城河。更重要的是,这不再是某一家公司的突围战,而是一座城市的系统性实验。比如,北京正试图通过政策、场景、机制等多维协同,以数据为支点,撬动整个具身智能产业链,让机器人走进真实世界。上海、天津等地也在布局大型数据采集中心。机器人的 " 学校 "千寻智能将整层空间改造成了一座秩序感十足的数据工厂。没有格子间,也没有会议室,取而代之的是一排排机械臂和贴在墙上的操作规范。左侧墙面张贴着安全操作守则,右侧小黑板每日更新采集员的工时、完成进度和准确率。一块大屏幕上实时滚动着采集率、误差曲线与系统稳定性等关键指标。基础动作由采集员完成,复杂操作则交由工程师佩戴 VR 设备远程控制,如模拟搬运、避障与放置等任务。千寻智能的一位负责人告诉经济观察报,最早训练叠衣服这个动作时,光是跑通从布料识别到路径规划,就花了半年。过去,一个新动作的训练需要六七百条高质量数据,如今只需不到百条,训练效率提升了近七成," 机器人模型的成长就像从三岁小孩变成五岁,学得更快,也更稳 "。目前,千寻智能每天能采集上千条动作数据,按月形成可调用、可组合、可复用的能力库。这套 " 自采数据、自控硬件、自测模型 " 的体系,也成为其融资过程中的核心竞争力。自 2024 年初成立以来,千寻智能已获得近 6 亿元融资,投资方包括京东、小米系、宁德时代系与中东资本。这些资本不仅提供资金,还开放旗下的真实场景——工厂、仓库、物流园区,供千寻智能部署和测试。与写字楼里的精密采集不同,北京人形更像一个沉浸式实验舞台。两层楼被 1:1 复刻为厨房、卧室、会客厅、茶室,甚至还有加油站、超市货架、工厂生产线等生活和商业场景。机器人在其中学习诸如开冰箱、倒茶、补货、上下货的操作任务。这些动作既要准确,还要尽量自然、接近人类习惯。北京人形具身数据负责人李广宇告诉经济观察报,以整理冰箱为例,任务被拆解为多个子动作:开门、识别、抓取、摆放、关门 …… 不同品牌的冰箱构造略有差异,瓶装可乐可能放在冷藏室、抽屉,或门板储物格中,每一种位置都会影响机器人的操作路径,因此需要尽可能覆盖各种变体,确保模型具备泛化能力。北京人形将采集任务分为两类:一类是高复用性的通用动作场景,优先覆盖厨房、客厅、办公等空间;另一类则是企业定制场景,如为家电企业采集冷柜操作流程,或为零售品牌记录补货标准动作。仅采集某品牌冷柜的标准作业流程(SOP)就可能需要上千小时。在产能上,北京人形已实现月均超过上万小时的动作数据采集,跻身全国采集中心的第一梯队。李广宇表示:" 我们关注的不是数据的总量,而是质量是否服务于智能涌现。同样是 1 万小时的数据,组织方式不同,模型效果差距可能极大。" 该团队正在推进差异化补采,通过分析模型在训练中的弱项,定向优化,更高效地支持泛化训练。更有长期价值的,是围绕不同行业场景形成的 " 数据配方 "。这是指根据企业的业务流程、操作标准和作业环境,完成定制化的数据采集需求,其中包含了行业企业的技术诀窍。这也是头部具身智能企业争相让机器人进厂打工的原因,合作的企业类型越多,积累的数据配方就越丰富,训练出的模型也更容易具备落地性,成为与客户谈合作、与资本谈估值时的重要资产。北京亦庄的 " 学区 " 试验2025 年 8 月,在北京世界机器人大会的展区里有一张 " 具身智能数据采集地图 ",地图上有近百个真实采集点位,分布在药房、图书馆、酒店、物流园区等公共与商业空间,构成了一张动态运转的人机协同网络。这不是一张概念图,而是北京亦庄正在进行的 " 具身智能社会实验计划 " 的一部分。在这项计划中,整个城区犹如一座具身智能的真实数据工厂。7 月,在北京亦庄的一家七鲜超市,北京人形的 " 具身天工 " 机器人正在货架间进行补货训练。它身旁站着两位工程师,一人手持遥控设备控制操作,另一人负责记录数据与动作表现。他们每天会采集 20 多个微任务,分成几十个子动作。人流密集会对采集作业产生一定干扰,一位工程师称:" 拍照、围观的人很多,觉得机器人训练很新鲜。"李广宇介绍,相比搭建场景,机器人在超市、酒店这类真实空间采集数据,有三个显著区别。首先是环境还原度最高,不需要复刻,直接按岗位 SOP 执行操作;其次是人流密集、围观者多,对机器人的稳定性提出更高要求;第三是现场安全管理要求更严,虽然没有划区设置作业线,但所有动作都必须可控、可保证,目前仍以现场遥操作为主。类似的点位,已经陆续铺开。根据北京经开区管委会规划,实景场所将扩展至上千个,数据池建设达到 PB(千亿字节)级。与此同时,北京亦庄出台《推动具身智能机器人创新发展的若干措施》,将数据正式确认为重要生产要素,明确提出对认定的数据采集标杆实训场给予每场所 10 万元奖励;对企业构建的高质量数据集,最高提供 200 万元资金支持;每年发放 1 亿元 " 数据券 ",企业购买数据产品(如数据集、平台接口等)可使用 " 数据券 " 按比例获得补贴,单个采购主体年度最高补贴不超过 100 万元。这一机制的核心转变在于:从过去补贴机器人本体,转向以数据为激励对象,鼓励企业参与共建、共采、共用的公共数据生态。企业也在进行响应。8 月,落户北京亦庄的星海图科技,发布了国内首个开放场景真机数据集 GalaxeaOpen-WorldDataset,并同步宣布开源其自研模型 G0。该数据集来自真实家庭、办公室等 50 个典型场景,总时长超过 500 小时,涵盖 234 种任务、1600 余种物体与 58 类操作技能,发布一周后下载量突破 8 万。过去十个月,清华大学交叉信息研究院助理教授、星海图首席科学家赵行几乎都在数据采集现场,亲自参与一线的数据工程,经常半夜还在调整参数。他认为,具身智能发展最大的瓶颈在于缺乏高质量数据。与算法不同,数据采集不是灵光乍现,而是持续、琐碎、耗力的生产活动,从培训采集员、解决设备与网络突发问题,到数据的上传、清洗、标注,都需要亲力亲为。赵行强调应在家庭、酒店、工厂、超市等真实场景采集,以覆盖尽可能广的任务空间。开源数据集的意义,一是推动行业形成统一标准,便于算法对比;二是构建开发者生态,帮助科研机构和企业缩短落地周期。成立两年多,星海图完成近 15 亿元融资,获得美团、今日资本领投,北京机器人基金、亦庄国投跟投。此外,一所面向未来的 " 机器人学校 " 在北京亦庄建成。这是由北京人形打造的具身智能数据训练基地,也是国内首个基于真实场景的具身智能训练平台。该基地计划年底前完成 20 余个真实场景布局,启动规模化数据采集。除生产功能外,还承担采集员培训与认证,探索职业教育体系,逐步建立行业人才标准,这一模式也具备在多地复制推广的潜力。背后的人类老师正如人工智能被称为 " 有多少人工,就有多少智能 " 那样,具身智能的训练同样高度依赖人力。落到产业一线,承担教学任务的,是数以千计的数据采集员。这类工种如今被统称为具身智能训练师。听起来像数字时代的新贵职业,实际上却是最原始的体力劳动。他们每天要录入几十至几百条动作数据,任务场景包括折叠衣服、清理台面等,有时甚至需要模拟一个人在厨房里忙活一整天——来回走动、反复弯腰、搬物归位。入职之前,数据采集员要测动作适应性,戴上 VR 设备,进行弯腰、搬抬、旋转等测试。这个环节很容易让人头晕目眩,很多人撑不过十分钟,淘汰率超过 50%。更隐性的门槛藏在招聘细节中。一位数据采集公司的人力负责人表示,他们偏好身高 160 — 170 厘米、动作协调性强、体型标准的应聘者——因为体态不稳定,会影响通用模型训练。有些招聘甚至明确写出限制条件:男性体重不超 65 公斤,无小肚子;女性不超 55 公斤。即便成功入职,数据采集员的日常工作也不轻松。在多数采集中心,一条训练链分为三类角色:最前线的是动作采集员,他们负责演示和录入动作,日均采集量在 50 至 200 条,熟练者可达千条;然后是数据审核师,每人日审核量上千条,一个小组年处理百万条。这两类人员多采用外包模式雇佣。在此之上则是算法工程师,他们根据数据训练模型,并在现场反复验证、调参,学历背景多为计算机或自动驾驶领域。不少算法工程师同样需要懂得调试硬件,桌上一边是显示器,另一边则是不同种类的机械臂以及维修工具,随时可以将机器人大卸八块。虽然都属于训练师,这三类岗位在工作性质、技能门槛与薪酬结构上差距明显。一线采集岗的月薪通常在 5000 — 6000 元;审核岗位年薪可达 8 万元;而参与模型训练的核心训练师,年薪则可达 15 万— 20 万元。算法工程师月薪起薪在 2 万元,精通数据合成等技术的可达 10 万元,还会有期权等薪酬激励。为延长职业路径、减少人员流失,一些数据中心已在尝试从采集员中挑选 " 对数据有直觉 " 的员工,参与真机调参、流程设计,甚至晋升其为项目经理。这类招聘需求正以 2 — 3 倍的速度增长。与此同时,技术也在不断拓展岗位的地域边界。在石景山人形机器人数据训练中心,远程采集系统已经上线,操作者无需在京,只需佩戴专业设备,即可异地控制机器人完成数据采集任务。三四线城市的年轻人,也能以远程打工者的身份加入。这种远程机制,可进行海外部署,降低数据采集的运营成本,该中心目前已有 100 多台双臂机器人投入使用,主要使用外骨骼和 VR 遥操作设备——相较于动捕系统的数十万元价格,更具灵活性与经济适用性。编写 " 教材 " 方式的分歧行业共识已逐步明确:数据是具身智能的核心要素,但围绕什么样的数据质量高、如何采集、如何高效使用等问题,技术路线正在快速分化。一种路径强调在真实世界中采集真机数据,积累通用经验;另一种路径则更侧重合成数据的效率与成本优势,以期在模型训练初期快速迭代。各类企业的发展阶段、资金能力与目标场景不同,对数据的质量、效率与泛化能力的要求也不同。北京大学助理教授、银河通用创始人王鹤是合成数据这一路线的代表人物。他告诉经济观察报,真机数据采集本身太慢、太贵。以特斯拉为例,训练机器人完成电池分拣,需要 40 人的团队远程遥控数月,还只能完成一个技能。而现实中,机器人需要掌握成千上万种操作。银河通用选择的路径是 " 虚实结合 " 的范式——以合成数据为主、真实数据为辅,实现模型训练效率与泛化能力的平衡。银河通用用 10 亿级合成数据进行端到端训练,仅依靠极少量真实数据进行泛化微