天添盈配资万亿数据产业背后，被AI「困住」的打工东谈主

AI的发展正催生出这样的图景：在单干脉络上，东谈主来负责表层的“判断和决策”、基层的“打标和整理”。而中间层的“分析和转头”，那些传统由分析师、筹商参谋人和通知完成的脑力作事，正被各种AI用具填满。

好音书是，凹凸两层出现了一些新岗亭。比如数据标注、数据构建和数据集会。这些岗亭正昔日所未有的速率涌入功绩阛阓。脉脉敷陈自大，2026年春招AI岗亭量同比增长8.7倍。

数据集会与具身智能密切相关：集会员需要一稔动捕开采，记载触觉、视觉、力学等多模态数据，匡助机器东谈主学习握取、行走、避障等算作。

数据构建则是对数据“去杂”的过程：公开数据或企业数据库往往步伐稠密、存在失实，需要东谈主工进行筛选和整理。

数据标注则是AI产出内容的“裁判”，告诉大模子什么样的输出是“好的”，匡助AI酿成学习正反应，提高大模子输出内容的质料。

这些新责任到底是长久趋势，照旧好景不长；能成为“文科生的康庄正途”吗，还仅仅“新一代天坑”？为此，《豹变》找到了一些从事相关责任的东谈主，试图收复AI催生的新岗亭背后信得过情况。

“数据作念题家”的信得过面庞

景璃在北京某互联网大厂担任数据标注的外包，责任是提高AI文创用具的输出质料，她大学专科是戏剧影视文体。

景璃对《豹变》说：“我标注过的品类包括演讲稿、演义、论文，当今作念最多的是漫剧或者AI短剧的脚本。”

数据标注行业也有大批的非全职招聘。成都大学生文琪就找了一份数据标注的费力兼职，内容是给英文的语音转笔墨作念标注。

她们的责任经由一般是这样的：电脑上会自大AI的几个输出收尾，数据标注负责选一个最优收尾，由负责质检的共事再判断一次，负责东谈主抽查一次，终末再由甲方检讨。根据这个最优收尾，AI概况安祥“相识”东谈主类的评价轨范，从而提高输出质料。

景璃一些外包共事是数学或诡计机配景，他们会承担部分数据构建的责任，即爬取公开数据，依据特定的时势进行数据清洗、整理，终末用于大模子的标注和练习。单干上，数据构建位于标注的上游。

行业内把构建和标注责任戏称为“作念题”，莫得这些“数据作念题家”就莫得各种AI用具。

据国度数据发展筹商院测算，2025年专科数据产物（含东谈主工智能练习的高质料数据集）产值边界朝上2.3万亿元。

2025年3月，国度数据局数据自大，成都、沈阳、合肥等七大数据标注基地带动从业东谈主员5.8万东谈主，相关产值超83亿元。

阛阓很大，岗亭薪水也各有不同。景璃与她的共事们每月能拿到12k到18k傍边的固定薪水，少数东谈主不错拿到突出奖金；文琪的兼职也能拿到每月接近10k的固定薪水。

然则，一线城市之外的场地，数据标注的薪水就没这样可不雅了。景璃谈到，在一些朔方省会城市，同等岗亭工资约莫是北京的一半。

一些小城市则更低，且东谈主员流动性很大。“新职工放工等电梯都在刷BOSS直聘找责任。”某位身在小城市、刚刚入职的数据标注员这样对《豹变》泄漏，他的首月薪水是1500元。

相反不光来自城市，也来自公司在行业的地位。在数据标注出现昔日，景璃所在的公司即是业内盛名的外包公司，客户包括国内多家互联网大厂。

这也决定了他们的招聘条目。景璃所在岗亭条目有编剧、文体创作类教会，校招生前几年条目是本科，当今则条目985/211大学的文体类专科。文琪的兼职是英语类，条目英语专科八级，且收货至少要达到“邃密”。

AI需要“裁判”“翻译”和“保姆”

为什么AI需要这些责任？

因为AI阑珊扩充蕴蓄出来的判断才能。现时，主流AI一经把互联网上的公开信息学习实现。但在各种细分行业，还存在着大批的“水下信息”：行业里面的隐性学问、教会判断，甚而市面上的二手音书也需要进行甄别，数据标注即是这样一个匡助AI相识东谈主类评价轨范的“信息裁判”。

以法律领域为例，AI不错背诵所有法条，但濒临一个具体案件的字据链分析，需要相识法官在特定地区的裁判倾向、了解某些字据在扩充中的采信概率，这些不会出当今裁判告示网上。

景璃所在的脚本赛谈，AI在标注前的输出质料很难让东谈主类舒心。“从戏剧创作的角度，AI生成的内容好多有显然的问题，处理这些问题的轨范是相对粗拙、客不雅的。偶然间，AI给的几个备选都不太好，甚而很难找到最优的。”

要是说数据标注是信息裁判，那么具身智能的数据集会即是AI与物理天下之间的翻译。现实天下存在海量物理信息，东谈主和动物的神经系统不错自主符合，但机器东谈主就必须靠东谈主把信得过情况若何“告诉”它。

此前有业内东谈主士示意，废话语模子GPT-5练习语料折合约100亿小时，而全行业汇注的高质料具身数据仅约50万小时，差距以万倍计。

数据集会的缺口大，也催生出成本热度，现时行业里头部的创业玩家，光轮智能和帕西尼感知估值均达到了百亿级别。

帕西尼感知2025年在天津投产了人人最大具身智能数据集会工场——Super EID Factory，山东股票配资部署超150个轨范化集会单位，年产2亿条高质料练习数据；2026年又在江苏宿迁、湖北武汉、四川自贡、江西赣州建4座超等工场。

复杂的不光是物理天下，还有企业的数据库。一位从事制造业的东谈主士告诉《豹变》，个东谈主和企业级AI Agent存在开发上的边界，因为AI实质上是一个概率模子，难以完成企业里一些“精确且复杂”的责任，比如数据措置。

一位AI产物司理示意，“咱们当今的数据管千里着稳固能体，郑重开首前的数据清洗照旧需要东谈主工来完成。AI要是思要诳骗于传统制造业，对数据质料的条目很高。”

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原因在于，大部分制造业莫得使用调和步伐的数据库，不同部门使用不同的数据轨范，并吞组数据在不同的表格里有不同的字段称号，数据中还存在大批冗余信息和失实。由于AI有一定概率出现幻觉，无法精确消化这些“脏数据”，必须经过清洗、对皆、补全。

这导致了AI用具要在企业跑通，需要有东谈主作念它的“保姆”。当今的企业级AI Agent，大多以整合服务决策诳骗于制造业，决策内容包括：数据线上化、数据清洗，终末才是AI Agent的具体诳骗。

东谈主和AI各自的“烦嚣”

不光是传统制造业，AI大厂的措置者们也但愿通过AI提高企业闲居开首的遵守。但现实是，企业措置层往往留意于AI降本增效，却低估了基层职工在决策中的作用。

一些大厂职工对《豹变》示意，企业强推AI，试验上增多了责任压力，因为职工不得不为AI的责任产出“擦屁股”。职工被条目在AI缓助下完成更多任务，但AI输出的收尾又需要东谈主工反复查对修正。

这也和一些公开的筹商遵守相吻合。

职工行为分析平台ActivTrak追踪了2023-2025年超千家企业和4.43亿小时的数字化责任行为数据，并得出论断：跟着AI落地职场，从业者的责任量并未减少，反而出现周末加班增多、责任碎屑化加重的情况。其中，职工的合作换取时长增多34%，多任务处理时辰增多了12%。

天然，这种压力一般不会压在数据外包的头上。“每天10点上班7点放工，一天责任8到9小时，白昼时时时也能休息。”景璃这样对《豹变》说。

诚然以为责任的性价比还不错，但景璃照旧在商量别的标的。“我的计算是去作念短剧编剧，当今这份责任很机械，作念深刻对功绩发展没什么匡助。”她的大多数共事却以为，当今找个事少离家近的责任一经进犯易了，抱着先作念着的心态。

思法的不同可能和群体联系。景璃刚插足责任不久，她的共事们则大多朝上30岁。在互联网大厂，这一经是一个平均年岁相对较大的群体。

文琪也明确示意，作念数据标注的兼职仅仅赚个外快，校招找责任是不会找数据标注的。文琪的兼职群里也大多是学生或其他需要赚快钱的各种东谈主群。

这可能意味着，从事数据标注的东谈主要濒临历久的功绩生计瓶颈。

这种莫得行业资深东谈主士参与、提高空间有限的景色，也欺压了AI的才能。一些头部数据标注公司也试图寻找专科东谈主士，但合座上并不见效。一位资深讼师向《豹变》泄漏，罕有据标注公司找上过我方，但被他拆开，因为开出的价码太低。“就算你给我8000元一小时，我还要量度下要不要冒失去饭碗的风险，况兼只给200元一小时呢？”

越是需要作念复杂判断的领域，数据标注的成本越高，但好多标注企业又不肯意付出弥散高的溢价。收尾是，这些领域的数据缺口历久存在，模子在垂直场景的发达也难以唐突。

具身智能也濒临相似的数据价钱瓶颈，后果则是企业间的差距被拉大。真机遥控操作是行业公认质料最高的数据集会决策，单小时有用数据的成本可高达数千元，头部机器东谈主公司凭借资金上风领有最丰富的真机数据蕴蓄。

但好多公司受限于资金边界，只可用头部机器东谈主公司的公开数据或仿真数据练习我方的模子，但仿真数据与信得过物理环境存在偏差，迁徙到真机时往往出现“Sim2Real Gap”（仿真到现实的差距）。

永久来看，数据成本总有跟着边界化而被摊薄的一天。但AI永远要濒临“作念错了谁来负责”的问题。

累赘背后，是法律与社会对“东谈主格化主体”的认定。但AI不是法律主体，不成承担民事累赘。企业要是用AI替代专科东谈主士完成这些责任，一朝出错，累赘链条会变得轮廓不清。

这亦然好多责任无法被AI取代的另一重原因。这些责任，既是AI发展的基石，亦然AI局限性的讲明注解。唯一AI还在学习东谈主类学问，唯一物理天下还需要被“翻译”成数字话语，唯一社会还需要明确的累赘主体，这些责任岗亭就会不绝存在。

（来源：豹变）天添盈配资