美聯社週二發了一條通訊稿，從週三到週四在美國地方報紙與 AP 聯盟成員間輪流落地，再經 Euronews 在 5 月 14 日 拋進歐洲版。導語主角是名叫 David Park 的酒店員工，五星級首爾樂天酒店餐飲（F&B）部門進入第 9 年的老員工，正在摺宴會餐巾——頭戴一個攝影機、胸前一個、雙手腕各一個。每一個動作都被餵進資料庫。這個資料庫就是某款人形機器人的 AI 大腦。該機器人預計 2028 年進入工業部署。
「我大概每月做一次，」Park 對 《財富》5 月 12 日 這樣說，看不出明顯情緒。在背後跑這條管線的新創公司叫 RLWRLD（讀作「real world」），首爾註冊，種子輪累計融資 4100 萬美元——其中 2 月剛關閉 2600 萬美元 Seed 2。這個故事真正的關鍵不是餐巾，是它的股東名單。
股東名單本身就是部署計畫
Seed 2 由 Headline Asia 和 Z Venture Capital 領投，其餘戰投包括 CJ 物流、樂天創投、Kakao Investment、韓華資產管理、曉星創投、Smilegate Investment 和 T Investment。這四個韓國財閥系基金不是路人——它們分別是韓國最大的 物流網絡（CJ）、Park 正在被綁攝影機的那家酒店與零售集團（樂天）、便利店與最後一哩履約運營商（韓華系）、以及工業系統集團（曉星）的戰略股東。AP 稿件裡列出的幾個訓練現場——樂天酒店首爾、CJ 集團倉庫、日本 Lawson 便利店——並不是「獨立第三方客戶」，而是 股東自己的設施，專門提供 RLWRLD 訓練基礎模型所需的資料；而這個模型本身就是要用來自動化這些股東自己的勞動力。
閉環長這樣：
| 環節 | 現場 | 受試對象 | 攝影機 | 採集內容 |
|---|---|---|---|---|
| 酒店 | 首爾樂天酒店餐飲部 | 約 10 名員工，含 David Park | 頭 + 胸 + 雙手腕 | 摺餐巾、擦杯、擺桌；手指關節角度與握力 |
| 物流 | CJ 集團倉庫 | 倉庫員工 | 頭 + 胸 + 手腕 | 抓取、搬運、分揀包裹 |
| 零售 | 日本 Lawson 便利店 | 便利店店員 | 頭 + 手腕 | 上架、整理食品陳列、處理貨品 |
| 政府 | 國家「資深技術員」計畫 | 工廠資深技師 | 據 Euronews | 資深技師的「本能 know-how 與技巧」，450 億韓元（約 3300 萬美元）國家計畫 |
酒店場景採集平行夾爪做不到的精細動作；物流場景採集承重操作；零售場景採集小件靈巧度；政府計畫採集 從沒被任何手冊寫下來過的製造業默會知識，並以公共資金把整套體系撐住。
RLWRLD 高層的「夾爪原話」
AP 通訊稿和 Euronews 跟進稿 裡被引用最多的一句來自 Hyemin Cho，RLWRLD 的業務與策略負責人：
「如果讓機器人摺餐巾，夾爪根本摺不出酒店服務標準要求的那種精準、挺括的折痕。」
這句話就是 physical AI（物理 AI） 賽道的一段式投資論點。五指機械手是人形機器人形態裡最貴、最脆、最不成熟的部分——上一代倉儲機器人（Kiva、Locus、Symbotic）的全部聰明之處就在於繞開它，用吸盤與輸送帶重新設計倉庫。RLWRLD 反過來：訓練手去配世界，而不是改世界去配夾爪。訓練輸入就是人手。
關於錄製裝置，通訊稿裡寫到幾個細節：
- 每場錄製三到四支攝影機——頭戴第一視角、胸戴參考視角、雙手腕各一。
- 採集資料不只是影片——還包括手指位置、關節角度、每個接觸點的施力，是手部解析度級別的儀器化動作擷取。
- 頻次：每名工人「大約每月一次」（Park 原話），已持續數月。
- 目標：基礎模型在 2028 年前後達成工業級部署，之後擴展到家用機器人。
AP 通訊稿裡 沒寫到「可以退出錄製」的條款，沒寫到補償數字，沒寫到任何工會代表。
韓國政府那 3300 萬美元的平行資料庫
這條故事更安靜的那一半是：根據 《馬尼拉時報》5 月 13 日轉載的 AP 通訊稿，韓國政府近期宣布一項 3300 萬美元（約 450 億韓元）國家計畫，目標是錄製資深技師的「本能 know-how 與技巧」，以訓練 AI 驅動的製造業機器人。
這是韓國產業政策對 同一個問題 的回答——
- 現代汽車預計 2028 年把 Boston Dynamics Atlas 人形機器人 引入其美國喬治亞工廠；
- 舍弗勒上週與 Humanoid 簽下四位數台數的人形部署協議；
- 意法半導體 3 月與 Oversonic 簽下 RoBee，進入歐洲晶圓廠；
- 德州儀器 1 月在 Sherman 大型晶圓廠簽下 UBTECH Walker S2。
——上一代工業工人手上握有一套從未被任何手冊編碼的默會知識，下一代工業機器人少了這套知識就無法上線。韓國政府認定這套 know-how 具國家戰略價值，足以用公共財政建一個公共資料庫。在同條物理 AI 路線下做私有版本的新創公司，就是 RLWRLD。
政治經濟學的框架很直白：工人的手部動作，變成了試圖取代這名工人的那套系統的公私混合產權。
真正可以辯論的，是 2028 這個數字
判斷 2028 是真實目標、樂觀目標還是行銷目標，可以參考幾個座標：
- Boston Dynamics Atlas 的薩凡納工廠 2028 年目標產能 30,000 台／年。
- Figure AI 的 BotQ 工廠目標四年 100,000 台 Figure 03，2026 年底起量產。
- 1X 計畫 2026 年末交付消費級 NEO。
- Schaeffler–Humanoid 協議 四位數台數部署目標在 2032 年，初次量產從 2026 年 12 月起步。
- RLWRLD 的 2028 目標處於這一隊伍中段，且賭的是軟體基礎模型那一側，不是單台機器人出貨那一側。2028 不是某一家 OEM 出貨的日期，而是它的模型可以跨多家 OEM 機器人本體部署的時間點。
紙面上下注合理。資料採集方法紙面上合理。「不重新設計倉庫，而是訓練五指手去配世界」這條 物理 AI 論點是 2026 年最有說服力的一條——因為沒有任何在位巨頭工業級地把它解決過。
通訊稿裡被刻意沒說的那一段是：已經摺了九年餐巾、每月還要錄一次的 David Park，到了 2029 年該做什麼工作。
後續追蹤
- RLWRLD 基礎模型發布。公司在 Seed 2 新聞稿 裡說會在 2026 年上半年正式揭曉——即接下來六週。基準問題是：它會以泛化物理 AI 評測分數發布，還是只跑通 CJ–樂天–Lawson 三家專用堆疊。
- 被錄製工人的報酬揭露。AP 通訊稿沒說 David Park、CJ 倉庫工人、Lawson 店員在小時工資之外為錄製單獨拿到多少。一旦資料公開，勞動經濟學這一面的故事會比今天響得多。
- 韓國 MOTIE「資深技術員」資料庫招標。這 3300 萬美元計畫最終由 RLWRLD、開放聯盟，還是現代–三星合資執行——是判斷 RLWRLD 已經贏下本土市場、或只是聲量最大入場者最乾淨的單一指標。
- 現代 Boston Dynamics Atlas 喬治亞部署。工廠目標 2028。如果現代的同胞軟體競爭對手 RLWRLD 搶先出貨模型，那 2028 年物理 AI 最受關注的拐點數據，就會在軟體層而非硬體層。
首爾樂天酒店那一場四攝影機餐巾摺疊錄製，是目前為止對 2026 年物理 AI 訓練週期 最乾淨的一張寫照：一名酒店服務生，被以手指解析度儀器化，在自己的崗位上把工作做到夠標準——好讓基礎模型可以不帶他做這件事。CJ 物流一條管線。Lawson 一條管線。政府支票撐住它最終在車間地板上跑通的版本。
按通訊稿，下一場錄製排在下個月。