“1美元/時的數(shù)據(jù)采集你會做嗎？

大約一個月前，一段視頻在全球瘋傳，視頻中大量服裝工人在“肯印度（Ken India）”公司位于馬哈拉施特拉邦的紡織制造廠工作時，頭上戴著Egolab AI的微型攝像頭設(shè)備。人們普遍猜測，這是一種所謂的“以自我為中心的數(shù)據(jù)采集”系統(tǒng)，主要負(fù)責(zé)收集人們工作時的第一視角影像，用于訓(xùn)練具身智能模型。

Egolab AI于2026年1月由印度兩名青少年創(chuàng)立，自稱為“印度最大的第一人稱視角（POV）數(shù)據(jù)聚合商”。但該公司創(chuàng)立僅兩個月，就被美國一家公司收購，據(jù)稱交易金額達(dá)到七位數(shù)。

不久前，一家名為Human Archive的初創(chuàng)公司再次在科技圈引發(fā)轟動。這家由四位20歲斯坦福和伯克利輟學(xué)生創(chuàng)辦的公司，拿到了820萬美元的種子輪融資。領(lǐng)投方是Wing Venture Capital和NVP Capital，跟投名單里擠滿了來自O(shè)penAI、英偉達(dá)、谷歌、Meta、DoorDash AI Research的天使投資人。

他們所做的事情，同樣就是把視頻這套模式變成了現(xiàn)實(shí)，在印度班加羅爾和舊金山之間架起了一條新的數(shù)據(jù)管道。商業(yè)模式也很簡單，就是把印度工人采集的數(shù)據(jù)，以高價賣給了美國具身智能企業(yè)。

這套影子數(shù)據(jù)采集通道背后，一端是家政工人的頭戴式攝像頭，另一端連著具身智能實(shí)驗室的訓(xùn)練隊列。

01.

他們賭的是什么？

為什么具身智能需要“看人干活”？你可能已經(jīng)聽說過，大語言模型是靠從互聯(lián)網(wǎng)上抓取數(shù)萬億個詞條訓(xùn)練出來的。視覺模型是靠從數(shù)十億張公開圖片中學(xué)習(xí)成長起來的。但機(jī)器人沒法從網(wǎng)上“下載”怎么擰螺絲、怎么疊被子、怎么把一杯水穩(wěn)穩(wěn)端到老人面前。這些操作數(shù)據(jù)，無法通過爬蟲獲取，仿真數(shù)據(jù)還不太靠譜，最快的還是只能在真實(shí)世界中采集。

過去，機(jī)器人實(shí)驗室的做法是，讓研究人員在實(shí)驗室或者數(shù)采工廠里，一遍又一遍地做同一個動作，用昂貴的動捕設(shè)備記錄下來。問題是，實(shí)驗室和數(shù)采工廠太干凈了。真實(shí)的家庭、餐館、建筑工地，充滿了雜亂、意外和不確定性。一張歪了的椅子、一個反光的桌面、一只突然跳出來的貓，都可能讓機(jī)器人“死機(jī)”。

Human Archive的創(chuàng)始人們發(fā)現(xiàn)了一個更聰明、也更冷酷的解決方案，那就是直接去正在干活的人頭上裝攝像頭。

一句話：讓印度零工工人的雙手，成為訓(xùn)練下一代具身智能和物理AI的“石油”。

而這些“人”，在印度有數(shù)百萬。他們是每天穿梭在德里、班加羅爾、孟買的家政工、外賣員、餐廳服務(wù)員、工廠裝配工，但他們又可以很快、很大規(guī)模采集到第一人稱視角數(shù)據(jù)。

02.

1美元的時薪換來什么？

Human Archive的模式并不復(fù)雜，甚至可以說非常直接。

他們通過與工廠、家政服務(wù)、酒店、餐飲、建筑等行業(yè)的公司合作，給工人配備頭戴式設(shè)備，上面有一個向下拍攝的4K攝像頭（30幀/秒），外加深度感知攝像頭、廣角鏡頭、觸覺手套、腕部攝像頭、慣性測量單元。

工人只需要正常干活，分揀物品、擦桌子、拖地、疊衣服、端盤子、切菜，所有動作被頭頂?shù)南鄼C(jī)錄下來，經(jīng)過匿名化、標(biāo)注、處理，打包賣給機(jī)器人公司和AI實(shí)驗室

工人可以每小時獲得1美元的基本工資。目前，印度藍(lán)領(lǐng)工人的平均月薪在15000到35000盧比之間（約180-420美元）。1美元時薪聽起來不高，但對許多工人來說，這是“額外收入”。

目前，Human Archive已經(jīng)在印度部署了超過1000套活躍設(shè)備，收集了數(shù)萬小時的數(shù)據(jù)。他們的目標(biāo)是每天穩(wěn)定采集數(shù)百萬小時可用數(shù)據(jù)

這類模式在全球并不算稀奇，今年3月，美國外賣巨頭DoorDash推出一款名為Tasks（任務(wù)）的獨(dú)立應(yīng)用。根據(jù)該公司公告，Tasks允許其美國800萬名零工從業(yè)者通過記錄自己執(zhí)行各種任務(wù)的視頻來賺錢。這些數(shù)據(jù)隨后將被應(yīng)用于訓(xùn)練AI和機(jī)器人。

其他機(jī)器人開發(fā)商也開發(fā)了類似的數(shù)據(jù)收集策略。總部位于美國加州的機(jī)器人公司Sunday Robotics向全國各地郵寄一種“技能捕捉手套”，人們通過戴著這種機(jī)械手套做家務(wù)來收集運(yùn)動數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)隨后會被用來訓(xùn)練該公司正在研發(fā)的AI驅(qū)動家用機(jī)器人。

在中國，鹿明機(jī)器人也采取了一種背包版UMI數(shù)采設(shè)備，并同步啟動真實(shí)場景數(shù)據(jù)采集計劃。2026年，鹿明機(jī)器人計劃在多個城市投放1萬臺背包版FastUMI Pro，目標(biāo)為百萬小時級數(shù)據(jù)產(chǎn)能。

03.

為什么是印度？

你可能會問：為什么選擇在印度，而不去美國做這件事？硅谷不是離客戶更近嗎？Human Archive的聯(lián)合創(chuàng)始人Rushil Agarwal給出了三個非常“硬核”的理由。

第一，印度擁有極其豐富的產(chǎn)業(yè)類型。從珠寶、紡織、煤炭、鋼鐵到其他所有行業(yè)都有，這句話不是隨便說的。機(jī)器人最終要進(jìn)入的不是單一場景，而是成千上萬種不同的中低端工作環(huán)境。印度幾乎什么都有。

第二，印度擁有美國所不具備的勞動力經(jīng)濟(jì)。翻譯一下就是更便宜，且數(shù)量大。1美元時薪在加州連一杯咖啡都買不到，但在印度，這個價格仍然有大量工人愿意參與。

第三，印度工人每天做的事，恰好就是機(jī)器人最想學(xué)的事。清潔、整理、搬運(yùn)、裝配、服務(wù)，這些是具身智能最核心的應(yīng)用場景，也是印度零工經(jīng)濟(jì)每天在重復(fù)的動作。

目前，全球前沿的具身智能公司例如Figure AI、Covariant、Tesla、Google DeepMind都在爭分奪秒地開發(fā)能夠執(zhí)行真實(shí)任務(wù)的具身智能系統(tǒng)。它們共同的瓶頸不是算法，不是算力，而是高質(zhì)量的真實(shí)世界操作數(shù)據(jù)

根據(jù)MarketsandMarkets的報告，2026年到2032年間，物理人工智能市場的復(fù)合年增長率將超過47%，達(dá)到152.4億美元。因此Human Archive賭的是誰掌握了最大、最多樣化、最干凈的人類操作數(shù)據(jù)集，誰就能在這場競賽中占據(jù)上游。

因為他們甚至不只是在賣數(shù)據(jù)。他們還在訓(xùn)練自己的模型，用這些數(shù)據(jù)微調(diào)AI系統(tǒng)，并在真實(shí)機(jī)器人上測試。這讓他們能夠向客戶證明：我們的數(shù)據(jù)，真的能讓機(jī)器人學(xué)得更快。

04.

爭議、拒絕與一場不可避免的摩擦

當(dāng)然，這條路并不平坦。Human Archive接觸過印度多家主流家政服務(wù)平臺，包括Urban Company和Pronto。結(jié)果幾乎全部被拒

Urban Company的CEO公開表示：不會參與這種數(shù)據(jù)收集。Human Archive的聯(lián)合創(chuàng)始人Raj Patel立刻回懟：“他們最終會重新考慮，否則將面臨失去市場地位的風(fēng)險。”

Pronto則承認(rèn)確實(shí)聊過，但最后選擇不繼續(xù)。那Human Archive怎么辦？他們換了個打法。他們與一些規(guī)模較小的初創(chuàng)公司合作，并且給終端消費(fèi)者提供兩個選項：

• 折扣價：同意工作人員在服務(wù)過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。
• 全價：不錄像，正常服務(wù)。

Patel說，很多客戶選擇了折扣價。原因有點(diǎn)意外：因為錄像可以用來解決服務(wù)質(zhì)量糾紛，比如你說保潔沒擦桌子，錄像一看，確實(shí)擦了。

有趣的是，這個“副作用”在印度反而成了一種賣點(diǎn)。

但爭議不僅來自商業(yè)、同行，也來自監(jiān)管機(jī)構(gòu)。Human Archive的核心商業(yè)模式，建立在“在別人家中錄像”的基礎(chǔ)上。

雖然公司表示：

• 攝像頭角度朝下，很少拍到人臉。
• 任何意外拍到的面部信息，會在后期處理中模糊掉。
• 合同符合印度《數(shù)字個人數(shù)據(jù)保護(hù)法》。

但上周，印度電子和信息技術(shù)部已經(jīng)開始調(diào)查一些初創(chuàng)公司通過家政服務(wù)人員收集數(shù)據(jù)的同意機(jī)制和做法。這件事的最終走向，將直接影響Human Archive能否繼續(xù)規(guī)模化擴(kuò)張。

然而，很多人忽略了一點(diǎn)，那就是除了擴(kuò)大規(guī)模搞數(shù)據(jù)采集，Human Archive正在開發(fā)自己的硬件。

從早期的iPhone+現(xiàn)成設(shè)備，到現(xiàn)在擁有50多種定制硬件，包括觸覺手套、全身動捕服、腕部攝像頭、胸部IMU。

為什么自己做硬件？聯(lián)合創(chuàng)始人Rahil Agarwal解釋得很清楚，因為只靠視頻，價值有限。但如果你能把視頻、觸覺力反饋、全身動捕數(shù)據(jù)同步采集下來，這套數(shù)據(jù)集的價值就會指數(shù)級上升。

換句話說，他們不是在賣“人類數(shù)據(jù)錄像”，而是在賣解決方案。

因為單純數(shù)據(jù)采集的賽道太過于擁擠，以及低門檻。例如印度公司阿維格（Awign）企業(yè)有限公司也在收集類似數(shù)據(jù)，用于實(shí)現(xiàn)切黃瓜或整理玩具等家務(wù)活的自動化。另一家總部位于舊金山的初創(chuàng)公司Humyn AI也正試圖建立類似的業(yè)務(wù)。

05.

結(jié)語與未來

Human Archive的故事，讓人既興奮又不安。

興奮的是，它展示了一種極具想象力、甚至可以說“天才”的商業(yè)模式：利用現(xiàn)存的、規(guī)模龐大的零工經(jīng)濟(jì)，為具身智能提供最稀缺的訓(xùn)練燃料。因為科技公司的具身智能目前算下來，大概至少需要來自多個地區(qū)的數(shù)十億小時的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

不安的是，它觸碰了太多敏感的邊界：勞動者的報酬是否合理？他們是否真正理解自己交出了什么？客戶的隱私如何保障？當(dāng)一家公司掌握了數(shù)百萬小時的家庭內(nèi)部錄像，權(quán)力邊界在哪里？

創(chuàng)始人今年20歲。他們可能是下一代科技巨頭的締造者，也可能成為一個關(guān)于“數(shù)據(jù)殖民”的警示案例。

但無論如何，有一件事是確定的，在硅谷的機(jī)器人學(xué)會擦桌子之前，印度的家政工人已經(jīng)用手上的動作，寫下了第一行代碼。

而這行代碼的代價，是時薪1美元。