江蘇無錫：機器人“進廠” 訓練師“走俏”，AI落地工廠催生一批“新行當”
來源： 無錫新傳媒
2026-05-05 16:24:00
AI對內(nèi)容生產(chǎn)帶來重大影響，延伸到產(chǎn)業(yè)發(fā)展，會帶來哪些新崗位？連日來，記者走訪發(fā)現(xiàn)，在產(chǎn)業(yè)現(xiàn)場，機器人訓練師、場景調(diào)試員等一批新崗位不斷涌現(xiàn)，企業(yè)對相關(guān)人才的需求正持續(xù)增加。
給機器人當“奶爸”
走進凱龍高科技股份有限公司的車間，只見AI機器人訓練師顧涵霖頸間掛著VR眼鏡，雙手各握一個操作手柄，站在人形機器人旁，熟練地做起示范動作。他輕抬右手，面前這臺與人身高相仿的機器人也隨之抬起機械臂；他微微轉(zhuǎn)動手腕，機器人同步調(diào)整角度。一個人在前面“帶”，一臺機器人在旁邊“學”。
“采集信息。”隨著指令響起，顧涵霖控制機器人的夾爪緩緩伸向貨架上的一個礦泉水瓶。機械臂一點點靠近，夾爪張開、合攏，角度不斷微調(diào)。幾秒鐘后，機器人穩(wěn)穩(wěn)夾住水瓶，再轉(zhuǎn)身放到指定位置。
對人來說，這只是順手一拿、一放；對機器人來說，什么時候伸手、夾爪張多大、用多大力、手腕轉(zhuǎn)到什么角度、物品放在哪里，每一個細節(jié)都會變成數(shù)據(jù)。夾取角度偏一點，水瓶都可能滑落；力度控制不好，物品可能被夾壞；放置位置稍有偏差，任務就要重新調(diào)整。
顧涵霖原本是一名軟件工程師，以前大多坐在辦公室里寫程序、改代碼。轉(zhuǎn)到機器人訓練崗位后，他覺得自己是“跨了半個行”?！耙郧懊鎸Φ氖请娔X，現(xiàn)在面對的是機器人?！彼f，代碼之外，他還要重新熟悉機械臂、夾爪、傳感器，琢磨一個動作在現(xiàn)實里到底怎么完成。
產(chǎn)業(yè)催生“新行當”
隨著機器人產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展，機器人訓練、數(shù)據(jù)采集、場景調(diào)試等工作崗位，正逐漸進入招聘市場。
獵聘大數(shù)據(jù)研究院發(fā)布的《2026機器人領(lǐng)域人才供需趨勢洞察報告》顯示，近一年，人形機器人領(lǐng)域新發(fā)職位同比增長215.80%，平均年薪達40.61萬元；機器人訓練師也成為新興崗位之一，去年招聘平均年薪為19.5萬元。從學歷要求看，機器人訓練師新發(fā)職位中，本科仍是主流門檻，占比約64%，大專及以下崗位占比接近三成，另有少量崗位不限學歷，整體用人結(jié)構(gòu)較為開放。
顧涵霖介紹，機器人訓練師內(nèi)部有不同分工，數(shù)據(jù)采集是其中一個基礎(chǔ)模塊，需要大量人員在后臺和現(xiàn)場提供輔助?！坝嬎銠C、機械、電工等相關(guān)專業(yè)的學生，經(jīng)過培訓后都可以從事數(shù)據(jù)采集工作?！彼f，公司會給高校學生提供實習機會，讓他們先通過數(shù)據(jù)采集接觸機器人行業(yè)，再根據(jù)個人專業(yè)背景和實踐能力，逐步向場景調(diào)試、運動控制、算法訓練等方向延伸。
AI帶來的新崗位，并不只有“高精尖”的算法研發(fā)。有人負責采集數(shù)據(jù)，有人負責調(diào)試動作，有人負責優(yōu)化算法，不同的崗位共同讓機器人真正“學會干活”。
從展廳走上“產(chǎn)線”
這些新崗位之所以被需要，根本原因還在于機器人正在從展示場景邁向?qū)嶋H需求。對企業(yè)來說，機器人不是擺在展廳里的新鮮物，而是要進入工廠、巡檢、應急救援等場景，去完成上下料、焊接、裝配、檢測等具體任務。
機器人真正進入產(chǎn)業(yè)現(xiàn)場，難點往往不在于“會不會動”，而在于能不能解決實際問題。江南大學物聯(lián)網(wǎng)工程學院副教授周彪和企業(yè)交流中，就遇到過這樣的問題：無錫市科虹標牌有限公司的注塑產(chǎn)品成型后，邊緣會產(chǎn)生毛刺，需要人工逐件磨邊。
這道工序看似不起眼，卻非常依賴經(jīng)驗。工人磨淺了，毛刺去不干凈；磨深了，產(chǎn)品容易被磨壞。企業(yè)負責人告訴記者，培養(yǎng)一名熟練工往往需要半年，其間還會產(chǎn)生不少損耗，加上長期操作對工人身體也有影響。
周彪和團隊多次下到產(chǎn)線，把這道工序拆解成一個個技術(shù)問題：產(chǎn)品邊緣怎么識別，打磨位置怎么判斷，力度怎么控制，刀具角度怎么調(diào)整。由于材料帶有一定柔性，通用設備無法直接套用，團隊反復更換刀片、調(diào)試傳感器，摸索了幾個月，才讓柔性刀頭機械臂逐步接近企業(yè)需要的狀態(tài)。
目前，這一項目已進入驗收收尾階段。圍繞標牌產(chǎn)品瑕疵自動檢測，團隊也在與企業(yè)推進新的合作。周彪說，類似需求在制造企業(yè)中并不少見，一些過去依賴人工經(jīng)驗的環(huán)節(jié)，正在被重新拆解為機器人可以學習、調(diào)試和優(yōu)化的任務。（陳怡迪）