由「十四五」至「十五五」規劃期間,中國累計發布了72個新職業,約40%直接對應未來產業。 2026年7月,人社部最新公布,擬新增12個新職業中,其中一個叫「機械人開發應用工程師」,媒體俗稱為「機械人教練」,這份工作略嫌枯燥,因為要不斷重覆同一套動作上百遍,「徒弟」人形機械人才能慢慢學會自主推理及操作。不過,這個新職業最近也很吃香兼吃緊,因人才缺口多,業界平均年薪開到50萬至80萬元人民幣。
據報,俗稱「機械人教練」的「機械人開發應用工程師」,最近很吃香兼吃緊,業界平均年薪開到50萬至80萬元人民幣。
據央視財經報道,在寧波,相關業務同期增長400倍,在一家工廠車間,早上9時, 魏興峰和他的實習生正在教一台人形機械人把鋁條從左邊拿起,轉身放進右邊箱子。魏興峰說,他們每天站在機械人旁邊,一遍遍遙控操作採集數據,把有效動作片段分離出來,「餵給」模型作訓練,這過程類似人類「教徒弟」的邏輯。不同的是,這裡的「徒弟」是價值百萬的人形機械人,而師傅示範的是「從物理世界到數位世界的動作數據」。
更關鍵的是,這個職位不要求你寫一行演算法程式碼,但要你願意站在機械人旁邊,一遍又一遍示範、糾正、採集、訓練,要的是耐心、時間,「是手感,是對教這件事的理解,而不是對寫程式碼這件事的執念」。
據魏興峰指,一個人類的動作可能是10幾秒,技術員從中截取裡面有效的8秒時間,這樣的8秒再乘30次,就會得到有效的素材時間。
「機械人教練」每天站在機械人旁邊,一遍遍操作採集數據,把有效動作片段分離出來,「餵給」模型作訓練。
魏興峰本人從事了多年傳統工業機械手臂,去年才轉到機械人開發應用工程師這職位。他說,從傳統工業機械人到人形機械人,從軌跡編程到AI訓練,這種動作截取、標註、訓練的工作節奏,跟傳統工業機械人時代按軌跡編程、按節拍調試的工程師,節奏感完全不一樣。
因為工程師不再是坐在崗位上敲程式碼的程式設計師,而是站在機械人旁邊、頭戴顯示器、握著遙控手把,一個動作重複上百次,一個片段反覆打磨。工程師必須把自己的身體、動作、節奏、習慣,變成機械學習語言裡可被讀取、可被標註、可重複使用的原始資料。換句話說,你越像一個會犯錯的普通人,機械人就越能學會面對真實世界。這正是具身智能時代一個核心悖論:「機械人越是智能,就越要不智能。」
「機械人教練」的價值不在寫演算法,而是用自己的肌肉記憶為機械人建構一個可理解人類的世界。
程式工程師不再坐在崗位上敲程式碼,而是站在機械人旁邊、頭戴顯示器、握著遙控手把,把一個動作重複上百次。
從寫給機械人看,到做給機械人看,需要更強的「know-how」理解和拆分,而這種跨界複合能力,正是當前市場最稀缺的資源。
魏興峰說,他之所以選擇換跑道,是因為他清楚地意識到真正的瓶頸不在硬件,而在教好的能力。
數據顯示,傳統工業機械人工程師的資金加幅(約8%-12%)已遠低於具身智能崗位(約25%-35%),同級職缺的薪資差距可達2至3倍,差距仍在擴大。
因為機械人可以量產,但能訓練、能教好它的工程師卻高薪也難求。2026年1月至4月,具身智能領域招募指數高達579,較2025年同期的36暴增15倍,業界平均月薪攀升至6.2萬元。人形機械人新發職缺,年增幅高達215.8%,平均年薪達40.61萬元,但真正匹配新職位的人才卻不多。
機械人可以量產,但能訓練、能教好它的工程師卻高薪也難求。
敏實集團首席人力資源官徐海蘭直言,到現時為止,還有40個左右的人才缺口在招聘當中。若放大到整個產業,便是百萬級的人才缺口,這也意味著預計未來 5年,光是數據採集者、機械人群協同營運師等新職位,就將超過100萬個。
騰訊專欄「機械人大講堂」指出,2025年中國未來產業規模達14.7萬億元,年增25%;2026年預計將突破16萬億元。其中,智能裝備主體預計2030年規模達4,000億元,2035年確萬億。這不是一個職業的曇花一現,更像是一條產業鏈的全面崛起,職位的形態也正在被重塑。 2026年,哈爾濱工業大學、北京航空航太大學、北京理工大學等9所大學首批開設具身智能新系,將企業真實專案引入課堂。
現時具身智能研發職位,10個位搶1個人,但剩下的9個候選人並沒被淘汰,而是被重新分配到機械人教練、數據採集員等新職位上。
未來產業的人才培養,必然誕生全球絕無僅有的新模式。企業也在想辦法,如寧波從2024年起探索產業教授與科技副總雙聘機制,目前已累計選派了530名產業教授及科技副總。但這類人才,市場上幾乎沒現成的再流動。因為即使有傳統工業機械手臂背景的、有AI演算法經驗的、甚至剛畢業的學生,都需再培訓才能轉職。學校教的不是企業要的,企業要的學校來不及教的。
當企業以400倍速度增長,大學的招生名額卻只增加不多。具身智能研發職位,10個位搶1個人,但反過來,剩下的9個候選人並沒被淘汰,而是被重新分配到了機械人教練、數據採集員、機械人群協同運營師這些新職位上。這也意味未來產業的就業市場,不再像網路時代那樣一招定終身,而是可能以工種爆炸、職位重塑、終身學習的方式展開。
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