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The Big Take Workers Are Teaching AI-Powered Robots to Take Over Their Jobs Robotics companies are competing to collect videos of humans stitching shoes and welding steel to give their machines new skills.
Sunita Rathore 坐在新德里西部边缘的回收殖民地卡兰维哈尔的塑料废物山上，那里的开放下水道沿着太窄只能容两辆车通过的小巷。穿着花哨的纱丽和绿色玻璃手镯，43 岁的她已经花了多年时间整理和清理废弃塑料，每月约 20000 卢比（211 美元）。今天她还穿着一些不寻常的东西。它是一部绑在她头上的 iPhone，角度捕捉她双手的每一个动作：刀片剥下塑料袋标签的轻弹，依等级堆叠的装运到再加工的袋子。她不断前倾，保持腿部不在画面中，如果有人叫她就关掉相机。捕捉面部是禁止的。
Rathore 不知道这段录像的用途也不知道她的工作对人工智能和机器人的未来至关重要。她知道的是，戴着这个设备每小时能赚 150 卢比，而且在 20 年的工作中，她第一次在为四个孩子的学业存钱。
“这就是我每天做 8 到 9 小时的原因，”她在近 38 摄氏度（100 华氏度）的德里热中笑着说。她的意外之财象征着目前世界上正在进行的一种奇怪的工业动员。
从新德里的回收殖民地到班加罗尔的牛仔工厂，从渔村到全国的建筑工地，数万印度工人被招募以第一人称的详细方式记录人类如何使用他们的手。录像将被输入到 AI 系统中，用于教机器人如何做事。这些工人以最字面上的方式在开发他们自己工作被淘汰的手册。
多年来，人形机器人已经在受控环境中炫耀——在编排的动作中跳舞或以超人速度跑半马拉松。但在现实世界环境中，他们挣扎，在仓库伸手拿垃圾桶时脸朝下栽倒，在遇到他们被设计来取悦的人后几秒钟就倒下。病毒式演示卷与实际工作的机器人之间的差距是科技行业称为具身 AI 的中心未解决挑战。
为了给机器人注入智能，问题不是硬件或算法，而是数据。与 OpenAI 等公司用于训练 GPT 等大型语言模型的文本、照片和视频不同，与物理世界交互的机器需要人类折叠、焊接、系带和堆叠的真实录像。这种平凡的第一人称视频供不应求，因为没有人关心它——直到现在。
“行业正在追赶自己的分水岭，一个可能重新定义可能性的突破，”华盛顿特区布鲁金斯学会跟踪中国科技和工业政策的同事凯尔·钱说。“这样的飞跃可以将机器从昂贵的展示品变成真正的劳动工具。”
这引发了世界领先机器人制造商——美国的特斯拉、Figure AI 和 Agility Robotics，以及中国的宇树机器人、阿吉博特和优必选机器人——收集他们需要训练机器的录像的竞赛。与 OpenAI 和 Anthropic 主要利用现有数据构建 AI 模型不同，机器人先驱需要自己创建新视频，或找到愿意合作的伙伴。
“Nvidia 公司物理 AI 总监本·莱文说，物理 AI 本质上是数据问题，构建强大可部署的物理 AI 需要比迄今为止任何人生产的训练数据大几个数量级。
风险巨大。花旗集团预测，到 2050 年，人形机器人、世界模型和相关服务的市场可能达到 7 万亿美元，648 百万台这样的机器最终投入使用。埃隆·马斯克预测将有数十亿台——至少每人两台人形机器人。尽管视频训练数据的市场刚刚出现，但它可能成为科技中最快增长的细分之一：根据商业分析公司研究和市场公司预测，今年从 119 亿美元上升到 2031 年的 498 亿美元。
在世界上人口最多的国家，这种捕捉这一机会的紧迫感最为明显。
“印度通过经济进步的扭曲，已经成为该数据最丰富的来源，”42 岁的阿维纳什·潘德说，他的德里初创公司 ManuData Technologies 是数据收集竞赛中新涌现的公司之一。“数百万人在执行长期在富裕国家自动化的手工任务。”
像他这样的公司拍摄、清理、注释并提供来自印度各行业的录像：鞋厂工人什么都不做只是穿鞋带；班加罗尔仓库精致货物被包装；西部莫尔比地区农场工人采摘农作物。研究人员需要的数十亿微小手势正在全国各地实时大规模捕捉。
这正在进入 AI 的下一个伟大竞争。美国在前沿研究方面领先，但在中国在新兴的被视为科技下一个热追的具身 AI 和机器人方面落后。美国数据公司招募社会工作者和 DoorDash 司机自拍，但还不够。中国利用其庞大的制造业劳动力池，利用其自己的工业基础。政府已积极控制数据收集，为工人配备虚拟现实头显和动作捕捉套装来教机器人工厂工作、杂货包装、家具组装和服装缝纫。然而，北京基本上将该数据保留在其境内。
所以竞赛转向了印度。它的数百万工人已成为地球上机器人训练数据最丰富的来源。从鞋匠到焊工到裁缝，工人正在戴上头戴式相机和动作跟踪手套记录他们自己的手在行动。
一个不寻常的企业家团队正在利用这一机会。19 岁的纽约长岛哥伦比亚大学辍学生艾迪·徐为他的初创公司 Build AI 筹集了 2200 万美元，并将他的整个团队从旧金山搬到班加罗尔。该公司说，它在数十个设施中为超过 14000 名工厂工人配备了定制的头戴式相机支架，积累了超过 100 万小时的第一人称录像。27 岁的妮卡·萨德哈尼，曾在亚马逊 Alexa 创始机器学习团队工作，建立了位于硅谷的 BergLabs AI。潘德的 ManuData 正在为鞋匠和纺织工人配备安装在棒球帽上的相机支架。
班加罗尔 Awign Enterprises Pvt.，一个拥有 150 万工人的平台，现在每天从 1000 个城市的家庭和工厂记录数千小时的视频。萨尔萨克向顶级机器人制造商供应了 20 万小时定制录像——保密协议阻止他命名任何——包括触觉手套、手腕相机和远程操作机器人手臂的数据。他正在瞄准今年年底的 200 万小时录像。包括 Y Combinator 支持的 Human Archive 和 Cortex AI 在内的外国初创公司加入了竞赛。
“需求是疯狂的，美国和中国最大的机器人实验室都垂涎印度数据，”萨德哈尼说，她的初创公司向全球实验室出售干净、注释过的录像。她在德里以北 4 小时的德拉杜恩基地每天接到至少三个销售电话。“他们想要数百万小时的录像，印度没有公司现在可以满足。”
领先的实验室和初创公司——包括 OpenAI 支持的 Physical Intelligence Inc.、Figure AI、Nvidia 和苹果公司——正在抢购它。萨德哈尼说，一个客户发送了一个想要覆盖的 400 个环境的列表，包括玻尿酸水疗、加油站、钻石切割中心和医院。她不会与中国的机器人制造商的海外注册实体合作——她说他们付“太少”。
在旧金山，机器人初创公司 Drift 正在构建一个测试和评估平台，收集此类录像，使用数据在室内商业和家庭环境中评估机器人。“对真实世界数据有巨大需求，但也有一个质量差距，介于所需和可用之间，”新加坡早期风险投资公司 Antler Innovation Pte.支持的初创公司联合创始人尼希尔·库马尔说。拥有制造生态系统和硬件优势确实让中国领先，说库马尔。“但对于一般用途的机器人 AI 模型，训练于人类录像，突破可能来自理解世界更好的新架构，”他说。
在靠近新德里的 Alpine Shoes Pvt.鞋厂，一个为耐克、阿迪达斯和 Puma 生产的运动鞋制造商，38 岁的 Dilip Kumar Yadav 因高频焊接聚合物片来塑造鞋面而每月赚 19400 卢比。他新的头戴式支架每天增加 300 卢比，足够寄回他在上阿提亚邦普拉塔尔加尔地区的父母的慷慨之 sum。他数以打计的独特任务可以在工厂录像，如图案切割、鞋底成型、每对的柔性测试和磨边，即薄化材料边缘使其更贴合。
附近，尼莎·库马里用帽式相机记录她的手指以供后世。两位工人都没有听说过机器人接管工厂工作。两位都不了解他们的动作有一天可能会教机器更快系鞋带、更有效地焊接、更顺畅地包装。讽刺的是残酷但势不可挡。
这个新产业的经济学引人注目。第一人称或印度视角的录像即使是原始形式也获取 7 美元/小时以上。注释录像，其中每个动作都被标记，直到“右手，刀刃转向西红柿”，每小时 15 到 30 美元或更多。“同样的数据在美国会花费三倍或更多，”萨尔萨克说。一个为建筑工作开发机器人的 Awign 客户想要每个任务的视角录像，包括数据中心建设——放置机架、安装 GPU、连接服务器、安装冷却——以缩短建设时间、降低成本并弥补劳动力短缺。“没有其他国家可以提供如此多样情况的访问，”他说。
然而，道德问题正在增加。虽然许多初创公司补偿工人，但小型、不道德的、飞来飞去的印度数据聚合商可能什么都不付。许多工人对他们在录制什么或如何使用它知之甚少。专家说，存在的同意书通常是几行草率的，经常在没有文件的情况下在设施中拍摄。“将此类录像称为‘同意’是荒谬的，”纽约活动家 Mishi Choudhary 说，她是公民自由和数字权利法律服务提供商 slfc.in 的创始人。
印度的新数字个人数据保护法施加了更严格的要求，但其核心义务直到 2027 年才生效。隐私研究人员指出，即使裁剪到只显示手部仍会捕捉工人生活的细微部分，如家庭内部、财产和日常例行的质地，这些在法律上被视为生物识别数据。相机在未经同意的情况下捕捉旁观者的面部，记录识别和定位一个人的数据，一个潜在的安全红旗。
目前，数据收集窗口——专家说可能持续十年——代表了数以百万计几乎没有其他选择的人的有意义收入。窗口关闭后会发生什么是另一个问题。
“权力失衡在这种不平衡安排中如此明显，”Choudhary 说。“创造这个资源的人应该透明和公平补偿，而不是扔给他们工作外衣的便士。”
无可争议的是正在进行的竞赛的规模。“在 1990 年代，印度成为软件服务的世界中心。2000 年代来了外包中心。2010 年代带来了软件即服务，”萨尔萨克说，他相信在印度工厂地板上部署相机支架的人正在观察下一波形成。“这一次不是软件而是人类经验本身。”
这是否会成为印度的下一个伟大出口还是剥削故事尚不清楚。显而易见的是，竞赛是异常的、全球的和无情的——它的中心是数百万工人，他们在不知情的情况下训练自己的替代品，笑着出汗。
在班加罗尔一家名为 Pathways 的公司管理的宽敞仓库，27 岁的 Yeshwanth N 精巧地包装、标记和扫描灯泡以交付给主要电子商务平台。他已经看了足够多的科幻片相信机器人可能在印度成为现实。这位 27 岁的年轻人有一个计划。“当机器人到来时，我将回到我家 3 英亩农田种植万寿菊和玉米，”他说，做了一个种子散播的手势。“没有机器人能做到那。”
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印度工人戴头盔相机和手套记录自己在鞋厂、回收站和工厂的双手动作，为 AI 机器人提供真实世界训练数据。这些视频帮助机器人学习焊接、系鞋带等任务，推动机器人从演示走向实用。
印度工人如孙塔·拉索尔、迪利普·库马尔·亚德夫和尼莎·库马里，在德里回收殖民地和班加罗尔鞋厂等场所，穿着 iPhone 头盔和手套记录双手操作。这些视频被用于训练 AI 机器人完成工厂任务。全球机器人公司如特斯拉、图灵 AI、宇树机器人等竞争收集印度工人数据，印度工人赚取额外报酬但不知视频目的。文章讨论了印度成为机器人训练数据主要来源的原因，以及美国和中国在这一领域的竞争。还提到数据市场规模预测、伦理问题如隐私和同意，以及工人对未来工作的看法。
Indian workers film their hands performing manual tasks to train AI robots, unaware of the data's purpose. This has sparked a global race among robotics firms to collect such footage, with India emerging as a key source.
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