追击者

共育机器人产业创新生态 税惠支持政策持续加力_我的网站

A |     众所周知，现在这些AI大模型，一个个都能上天，巴不得赶明儿就统治地球。                   资本圈现在也是框框砸钱，动不动就一亿美金挖人才，巅峰时期的爽子都没他挣得多。      第二届世界人形机器人运动会举办期间，记者走访多家参展参赛企业观察到，从灵动精准的仿人五指灵巧手到绿茵场上带球射门的人形机器人，技术突破、新品迭出的背后，全方位、精细化的税惠政策与服务支持正助力构建起更健康的产业运营生态。  “今年运动会期间，我们K1、T2机器人也参与足球比赛运动项目。                                       可能有些差友印象中，AI不就是靠这些大牛搭建框架，然后找人把整个互联网的资料“哐哐”往里灌，然后就顿悟了嘛。截至2025年底，公司已完成千余台人形机器人交付，覆盖20多个国家的高校与科研机构，全球化占比超40%。

B |                    但其实，人工智能，它首先得靠人工。

C | ”北京加速进化科技有限公司（简称“加速进化”）财务负责人尹凤娇介绍，加速进化是2023年成立于海淀区的国家高新技术企业，虽起步较晚，却已切实享受小微企业“六税两费”减半征收、研发费用加计扣除、高新技术企业所得税优惠及货物出口免抵退税等多重红利。甚至你自己，可能都在不知不觉中成了AI的免费劳动力。  在尹凤娇看来，机器人行业研发周期长、资金需求大，每一项核心算法的优化、每一个关键零部件的国产化替代，都依赖“真金白银”的长期支撑。税收优惠政策有效降低了税负成本、减轻了资金压力。规范的税务数据是资本运作的硬性条件，注重税务合规不仅提升了企业信用与市场竞争力，更为未来融资、股权改制等扫清了障碍。                   不信你回想一下，短视频刷着刷着，突然弹出来一个窗口，问你刚刚那个视频是不是广告，或者对上个视频满不满意？甭管你是好心还是手滑，只要你点了提交，朋友，你已经成为了算法进化Play中的一环。同时，真实可靠的财税数据也可有效帮助管理层看清真实盈利水平，为定价、投资、扩张提供可靠依据，避免失真数据带来决策失误。                   这跟在一堆图片里找红绿灯的人机验证一样，本质上，就是在薅你的劳动力。                             不仅咱们普通人被迫营业了，在这背后，还有一帮AI的老师、保姆、甚至是心理医生，也在日以继夜地给AI擦屁股喂养料。  机器人产业涵盖核心零部件、整机制造、系统集成、软件开发及场景应用服务等多个环节，专精特新和高新技术企业占比较高。这类技术密集型企业的显著特点是研发项目多、周期长，前期利润偏低甚至亏损，同时还涉及技术转让、股权激励、软件销售、出口外销等多元业务，涉税场景较传统制造业更为复杂。  “针对机器人企业，我们重点落实了研发费用100%加计扣除、高新技术企业15%所得税税率优惠、软件产品增值税即征即退等税费政策，确保企业应享尽享。

D | ”北京市石景山区税务局苹果园税务所副所长冯晴晴介绍。                   但比起这些光鲜亮丽的AI和明星科学家，这帮人的日子过得却是相当牛马。                   前几天有国外媒体曝光出来，在Google打工的AI评估员今年已经好几次集体发牢骚了，原因也很简单，你谷歌台面上财大气粗的，咋就给我们这些打工人这么点钱，打发鬼呢？                              要理解他们为啥闹脾气，就得先看看他们干的活儿。

E |                    在以前训练AI的时候，特别是视觉模型，干的都是些纯体力活。比如我们在两年前为了做选题，就曾亲身体验过数据标注的兼职。工作内容很简单：在一张照片里，把文字、车和人给框出来。有手有电脑就行，俗称“拉框”“打点”。  北京因时机器人科技有限公司首席市场官房海南介绍，作为高新技术企业，公司享受研发费用加计扣除政策，企业所得税的税率从25%降低至15%。

F |                    听着简单，但实际上是“赛博流水线”上的计件工。政策支持下，公司也正把更多资源投向技术攻关和产品研发。一张图片里的文字框，框好一个0.03元。  “针对辖区具身智能企业，我们分三阶段开展全周期精准涉税辅导。”北京市海淀区税务局东升税务所副所长龚飘霖介绍，除了在初创期引导企业筑牢合规基础，在项目立项阶段，结合机器人研发行业特点，税务部门就围绕研发费用分摊、设备折旧、委托研发等关键环节开展专项辅导，做实研发费用加计扣除、即征即退等政策落地；指导企业建立研发项目辅助账，明确政策适用口径，防范政策理解偏差引发的涉税风险，让政策红利真正转化为技术突破的燃料。  此外，为机器人企业资本化与全球化阶段做好“护航”，税务部门还组建专项团队提供“一对一”个性化辅导，提前梳理涉税要点、提示潜在涉税风险；针对企业出海布局需求，在税收居民身份证明开具、税收协定待遇适用、对外付汇代扣代缴等环节做好辅导，助力企业防范跨境税务风险。手速快的话，一分钟能框个5～8个，也就是毛利0.24元。

G | 如果想完成日入150的小目标，一天得框整整5000条文本。  国家税务总局数据显示，上半年，现行支持科技创新主要政策和制造业发展的政策减税降费及退税高达1.91万亿元。                   这还不算甲方的奇葩规则，看上去都是货车，你得精准区分“truck”和“van”；框要和标注物边缘紧密贴合，误差不能超过3个像素，否则就白干。试标没薪水，返工是常态，性价比极低。                             但对于现在的大语言模型来说，评估就没这么简单了。从风险关口前移、厘清研发与生产费用边界，到收入确认等环节的提前预警，税务部门正以精细化服务帮助企业防范涉税风险。  冯晴晴表示，下阶段，税务部门将持续深化大数据精准推送，围绕企业不同成长阶段，定向匹配税费政策，常态化开展走访调研，及时收集响应企业在技术转化、出口退税、股权激励等方面涉税诉求。评估师要干的，是评估AI生成的内容。

H | （记者 韦夏怡）。

I | 比如，用户问Gemini一个关于天体物理学的问题，Gemini给出的答案，对不对？引用的资料，准不准？说话的语气，像不像个专家？                    再比如，用户让AI写一首莎士比亚风格的十四行诗，AI写出来的东西，有没有那股味儿？甚至，当AI遇到“在什么情况下可以说谎？”这类伦理困境时，它的回答是否符合主流的道德观？                    这需要的就不只是眼力，而是判断力、审美、领域知识和足够高的文化素养。                   所以能干这活儿的，都不是一般人。                             根据外媒报道，Google的承包商招来的这帮“AI老师”，很多都是经验丰富的作家、有硕士学位的老师、甚至是物理学的博士。他们是AI的文学顾问、伦理审查官、专业知识教练。                   那问题来了，这么牛逼的一群人，干着给几千亿美金估值的AI“铸魂”的活儿，工资得多少？                    答案是，时薪16到21美元。一个月也就三千美金。                   这个钱在美国有多低呢？我就这么说，你今天啥也不干，学流浪汉往大街上一躺，两腿一蹬小被一盖，联邦政府发的救济金都奔两千去了。                   而与此同时，在Google总部写代码的AI工程师，年薪10万美刀都是低的。                             所以人家出来闹，也真不是矫情。

J | 大家都是硕博，凭什么你写代码的年薪几十万美刀，我们这些连学生贷款都还不上？                    这背后，其实就是硅谷精英们信奉的那套老思想在作祟：技术至上，文科无用。                   在他们眼里，工程师是改变世界的英雄，而那些学文学、历史、哲学的，工作价值看不见摸不着，自然不受重视。这些思维在以前确实是能讲通的，但是在AI这里面，还真就不一定。                   这就好比生孩子，工程师负责把孩子“生”出来，但孩子的三观、谈吐、品行，就不能只靠家长，得是学校和老师来教。                   所以对这些精英来说，这就显得很拧巴。一边觉得学文学、学历史、学哲学的人没啥用，创造不了价值；另一边，他们又不得不依赖这些“非计算机”的知识和认知，来保证他们的赛博生命，别变成糖人。

K |                    实际上别说美国，视线转回国内，你会发现剧情也大差不差，甚至“赛博包工头”们还玩得更花。                   比如以前大专就能干的数据标注工作，现在要求本科学历，有些甚至明确要一本、全日制985/211以上，还需要特定领域的专业知识。

L | 某大厂外包的标注岗位要求，就恨不得把所有的大学专业名录都给贴上去。                   这就很奇怪了，既然门槛都提到985了，为啥工资不像算法岗那么高？                              一个有211本985硕背景的土木应届生小夏，接了一份AI数据标注的offer，工作内容主要是对AI给出的题目答案进行纠正，但实习没多久她就跑路了。                   根本原因在于，公司看重的是你脑子里的专业知识，好用来帮模型学习进化，这个岗位本身不会让你学到太多新东西，也很难有什么职业上的发展。

M |                    说白了，就是把你的知识一次性榨干，注入到AI里。虽然有些岗位薪资能到7k～10k，听起来还行，但改变不了这是“赛博流水线”的事实。                   你说它没有含金量吧，但又是AI发展必须的燃料，毕竟大模型是经典的Garbage in，Garbage out。这么重要的东西，为啥大厂不组建一个自己的数据标注团队呢？                    理由很简单：需求量大、项目时间紧、任务重，一下子招这么多正式员工，划不来，外包出去是最省时省力的方法。                   于是，一个庞大的金字塔产业就此诞生。

N | 顶层是少数几个算法天才，而构成它庞大塔身的，是这些被当作小时工的高材生们。维持这条流水线运转的，就是专门承接外包项目的“AI时代的包工头”。                             实际上，这些外包公司的链条远比想象中的更长：甲方包给乙方供应商，供应商再转手给二包、三包甚至四包。项目经过层层转包，下游的小工作室为了利润，更谈不上什么规范。                   汉语言文学专业的彤彤，干了四五年数据标注，每个月到手4～6k。公司想要拿绩效，不光看正确率，还得超出公司规定的任务量，她后来就很少能拿到了。                   更离谱的是，今年2月份，因为甲方的项目调整，整个项目组说没就没了，直接原地失业。                             而这种不稳定的工作状态，在这反而是常态。                   有员工反映，项目期间疯狂加班，项目一结束，公司就让他们自己请假调休，调休没工资。等新项目来了，可能还得重新面试。工资少就算了，绩效还跟正确率挂钩，低于90%当月绩效直接取消。

o | 碰上项目验收有问题，工资都可能发不出来。

p |                    在他们眼里，员工可以随时替换，反正门槛低，你不干总会有人干。                             这种层层转包、压榨到底的模式，到今天已经成了全球AI产业的“路径依赖”。                   比起国内这些数据民工，在这座金字塔真正最底层的劳动者，献祭的早已不只是时间和知识，而是自己的精神健康。                   比如为了让ChatGPT学会拒绝暴力、色情等内容，OpenAI把互联网下水道里最污秽的玩意儿——谋杀、虐童、自残——打包外包给了肯尼亚的工人。他们拿着不到2美元的时薪，一篇篇地阅读和标注这些内容，不少人因此留下了严重的心理创伤。                   亚马逊吹上天的无人超市Amazon Go，号称顶尖计算机视觉，结果背后是1000多个印度员工盯着摄像头手动确认。多伦多街上的网红送餐机器人，背后也是菲律宾打工人在半夜操控。                   说白了，对很多科技公司来说，让人类表现得像个机器人，远比让机器人表现得像个人类，要便宜得多。

q |                              说了这么多，咱也不是说AI不好，AI毫无疑问是一座伟大的奇观。但伟大不应该建立在一片看不见的废墟之上。                    我们赞美人工智能，却往往对背后的人工，视而不见。                   这事儿说白了，就跟古代修金字塔、挖大运河差不多。东西是好东西，是人类智慧的结晶，但支撑起这些奇观的，是无数被消耗、被磨损、甚至被牺牲的底层劳动者。

r |                    要让AI实现它应该做的事——解放生产力，解放人类，首先人类自己要学会尊重自己人。最起码，尊重知识和劳动。                   没有爱的家庭，不会养出会爱人的小孩，AI亦是如此。别让高科技，最终变成了压榨劳动力的工具。

s |                    图片、资料来源：          TheGuardian：How thousands of ‘overworked， underpaid’ humans train Google’s AI to seem smart          TheNation: The Human Workforce Behind AI Wants a Union          华盛顿邮报，时代周刊，X、小红书、boss直聘等，部分图源网络                    本文来自微信公众号：差评前沿部，作者：纳西 & 西西，编辑：江江 & 面线。

Current article:http://mnyp.yaoyaotoutuanmieshaideizun.buzz/list_30k9z/twed.html

Published on:21:27:23