自動駕駛數據標註員是一份簡單且低薪的工作，但並不輕鬆，熬夜甚至通宵是家常便飯，有的公司不招聘26歲以上的員工。自動駕駛數據標註需求從2016年開始出現，2021年進入爆發期。但供應商數量的增速超過了需求的增速，疊加需求方的降本增效舉措，供給方賺到的錢越來越少。

行業競爭加劇，讓從業者絞盡腦汁降低成本以求自保。在AI完全替代人工之前，自動駕駛數據標註的溪流，還將繼續向人力成本更低的地方流淌。

淘金路上賣水人，就一定能賺錢嗎？低門檻、重複性勞動、3000元月薪、老闆無奈接下不盈利的項目以保證工資正常發放……這不是某個夕陽行業的現狀，而是自動駕駛數據標註公司的真實寫照。

多年來，這些公司在三四線城市生產一張張帶有數據框的圖片。這些圖片通過系統傳輸給甲方後，被用來訓練自動駕駛技術，讓它更像一個自然人司機。

在他們的灌溉下，自動駕駛日漸茁壯。據麥肯錫預測，到2030年，國內自動駕駛汽車總銷售額將達到約2300億美元，到2040年將達到約3600億美元。

而數據標註公司老闆和員工的口袋，卻沒那麼容易和這個行業一起變得飽滿。

賺錢少，壓力大

“很簡單，但壓力絕對不小，收入和職業發展的天花板也非常低。”從自動駕駛數據標註轉行做金融銷售的李航告訴雪豹財經社。

花幾秒鐘拖動鼠標框住圖片內的汽車，然後為框起的汽車選擇種類（SUV、轎車還是卡車），這幾乎是李航工作的全部。他們將其稱為“拉框”和“給屬性”，每完成一次，收入大約2毛錢。

被標註的圖片有2D和3D之分，2D的像普通的照片，3D的則是“空間點雲數據”。一位自動駕駛數據標註公司管理層告訴雪豹財經社，隨著激光雷達的普及，從2021年起，3D圖片變得越來越多。

2D圖片和3D圖片對比 圖源：天風證券

李航大學畢業後進入一家自動駕駛數據標註公司工作，之所以選擇這個行業，並非是心懷投身高科技產業的宏願，而是因為大學主修專業在招聘市場不好找工作。

憑藉認真主動的工作態度，李航入職一個月左右便從基層數據標註員升職為小組長，“這份工作很容易上手，只要細心耐心就能干好”。

但簡單，並不意味著輕鬆。

在自動駕駛數據標註員的工作中，加班、熬夜甚至通宵是家常便飯。一位自動駕駛數據標註公司的管理人員向雪豹財經社表示，他所在的公司不招26歲以上的員工。

據入行7年的劉碩觀察，這個行業打工人的薪資區間普遍在3000~6000元，“剛入職能拿到3000，工作熟練了能拿到4000，如果做到管理崗或質檢，能拿到6000”。

辛苦的工作並沒有帶給李航理想的收入，同時“工具感”特別重，於是在2021年跳槽到一家新勢力車企。雖然在甲方不用通宵工作，工資也高了，但李航還是覺得這份工作積累的經驗價值實在有限，最終又大跨度轉行到金融行業。

“自動駕駛數據標註雖然在不斷發展，但對渺小的個人來說機會並不多。”他告訴雪豹財經社。

覺得賺錢少、壓力大的不只是普通員工。張國偉是自動駕駛數據標註供應商斗羅信息科技的創始人，公司位於河南鄭州，服務的甲方主要是車企和AI公司。

每次與甲方對接，張國偉都要根據每個框、每張圖的預計工時，核算出每位員工一天的工資成本，“通常是120~130元”。有的項目算下來，平均每位員工一天能夠實現150元營收，根本無法盈利，但又不能不接，“要不然給員工發的工資連生活費都不夠”。

“這是一個讓我又愛又恨的行業。”張國偉告訴雪豹財經社。

需求多，價格低

2022年6月，劉碩與合夥人一起創辦了“AI數據標註猿”社區，該社區需要繳納一定費用才能加入，加入後可享受行業問題解答、供需撮合等服務。

在創辦這個社區之前，劉碩就看到了行業需求不斷增長所帶來的商機，他將其劃分為三個階段：

2016年~2018年，萌芽期，需求開始出現，但不多；

2019年~2020年，發展期，需求開始穩定增加；

2021年後，需求出現爆發。

數據供應商朝陽浩源創始人路金源告訴雪豹財經社，2020年接到的自動駕駛數據標註項目，通常只標註一座城市的圖片；2021年之後，則需要同時標註三到五座城市的圖片。

為節省成本，車企會把數據標註業務外包給三四線城市的供應商。但由於許多數據供應商缺乏對技術的理解、成本核算的經驗和對行業的洞察，以至於“隨心所欲地報價”。“有時甚至會出現拉一個3D框可以最高報到3毛錢，但供應商只報1毛錢左右的情況。”劉碩告訴雪豹財經社。

他當時發現，市面上還沒有一個連接供需雙方的渠道，於是便組織創辦了這個社區。社區成立後，劉碩曾成功撮合了國內某頭部車企與一家數據標註公司在河南開封建立合作基地，目前該基地已有超200名員工。

但越來越多的需求，並沒有讓供應商的收入持續走高。

劉碩告訴雪豹財經社，現在拉一個框的單價比2016年下降了40%~50%，而且每年都會出現一定程度的下滑 。“甲方越來越強調降本增效，想用更少的錢拉更多的框。”

價格越來越低的寒風，也吹打在了張國偉身上。

在他看來，2018-2019年的單價“相當高”，做得好的公司一年能賺九位數。但這一盛況如今已很難重現。隨著更多團隊湧入，甲方的選擇越來越多，行業價格變得日益透明，價比三家、互相壓價是常見的事。

“現在甲方太聰明了，對市場價格太清楚了，乙方幾乎沒有議價權。”張國偉告訴雪豹財經社。

人比AI便宜

張國偉堅信，自己的事業是澆灌自動駕駛行業成長的水源。

5年多以前，張國偉通過閱讀報紙感受到人工智能蓬勃發展的趨勢，這讓他萌生了創業的想法。在搜索學習相關知識後，他決定入局，在2018年3月和朋友合夥開設了自動駕駛數據標註公司。

這是一條快速發展的賽道。德勤在一份研報中表示，2022年，國內人工智能基礎數據服務市場規模為45億元，預計2027年有望達到130億~160億元，而自動駕駛是這一市場佔比最大的下游應用。

在創業的5年時間裡，張國偉告別過合夥人，丟過大項目，遇到過失聯不結款的“卷包客”。現在，他正試圖邁過一道新的坎：降低成本。

張國偉向雪豹財經社表示，今年市場上很多公司都沒有項目做，“我估計很多公司今年會倒閉”。為求自保，他不得不通過降低成本來提升自己的價格競爭力。

目前，行業內降本的主要方式是尋找更廉價的勞動力，比如在網上找兼職員工，或與學校合作，將數據標註作為實習崗位提供給學生。

但張國偉並不傾向於這兩種降本方法，因為他需要在降本和質量之間保持平衡。非自有團隊很難把控工作質量，很容易導致圖片被甲方打回返工，“耽誤時間不說，還容易失去甲方的信任，得不償失”。

同時，張國偉也很難對現有員工減薪，因為自動駕駛數據標註行業流動性很強，減薪勢必造成熟練員工流失。據劉碩觀察，這一行業的離職率常年在30%左右。

“我現在正考慮在三線，甚至五線城市開設分公司，這樣能幫我的價格再往下壓一壓。”張國偉告訴雪豹財經社。

還有一些公司正嘗試用智能工具降低成本。創業公司合夥人洪澤鑫去年曾觀摩過一款自動化數據標註工具，這款工具無法取代數據標註員，但可以讓數據標註員的工作變得簡單，通過提升效率的方式降低成本。

不過，尚未枯竭的廉價勞動力，正一定程度上桎梏國內公司研發更智能工具的決心。因為研發智能工具需要大額的支出，與之相比，“現在還是找工資更低的員工降本效果更好一些”，洪澤鑫告訴雪豹財經社。

在AI替代人工落地之前，自動駕駛數據標註的溪流，還將向繼續向“海拔”更低的地區流淌。

作者| 王亞駿