Human Archive：利用印度零工经济训练全球机器人

过去几年，印度的在线食品配送市场显著增长，Zomato 和 Swiggy 相继上市，云厨房数量也在增加。与此同时，诸如 Urban Company、Snabbit 和 Pronto 等提供按需家庭服务的初创平台也日益普及。

总部位于硅谷的初创公司 Human Archive 正利用这一趋势，与这些公司合作，让工作人员佩戴装有摄像头的特制帽子，收集日常任务的“第一人称视角”（egocentric）视频数据，用于训练机器人。

虽然未透露具体合作伙伴，但该公司表示正与家庭服务、酒店和餐饮行业的公司合作收集此类数据，目前已在多个地点部署了超过 1,000 个活跃的头戴设备。

凭借这一进展，Human Archive 周二宣布获得 820 万美元融资，投资方包括 Wing Venture Capital、NVP Capital、Y Combinator，以及来自 OpenAI、Nvidia、Google、Mercor、AfterQuery、BAIR、SAIL、Brad Boa 和 Meta 的天使投资人。

该公司由三名加州大学伯克利分校学生和一名斯坦福大学学生共同创立：Samay Maini、Rushil Agarwal、Shloke Patel 和 Raj Patel（后两人为堂兄弟，Raj Patel 担任 CEO）。四人均拥有机器人、硬件和触觉数据方面的研究背景。

应对 AI 行业的数据瓶颈

该公司的创立是对 AI 行业发展方向的一次直接押注。随着机器人实验室和前沿 AI 公司竞相开发能在现实世界执行物理任务的机器，它们面临着一个关键瓶颈——缺乏展示人类日常工作的高质量、真实世界训练数据。Human Archive 认为，印度蓬勃发展的零工经济中的从业者，正是这种数据可扩展的来源。

尽管 Human Archive 与多家合作伙伴开展了合作，但也遭到了包括 Pronto 和 Urban Company 在内的多家印度家庭服务公司的拒绝。

上周末，印度媒体 Entrackr 报道称，Pronto 正在积极寻求合作伙伴以收集机器人训练数据，而 Snabbit 在项目告吹前曾与 Human Archive 进行过初步讨论，这一拒绝事件随之公开。

Urban Company 首席执行官 Abhiraj Singh Bhal 在 X 上回应称，公司不会参与此类安排。对此，Patel 反击称，Urban Company 很快将被迫重新考虑，否则将面临因客户流失而失去市场地位的风险。联合创始人 Rushil Agarwal 的言辞更为直接，他发帖称，当他提出数据合作的想法时，Pronto 创始人 Anjali Sardana 曾嘲笑他并称他“愚蠢”。Pronto 承认双方有过对话，但表示选择不继续推进，并否认曾称 Agarwal 为“愚蠢”。

技术差异化与数据采集模式

在印度各地，其他初创公司也在从工厂车间等不同工作环境收集第一人称视角数据。为了实现差异化，Human Archive 正在使用和开发额外的设备，如触觉手套、全身动作捕捉服和腕式摄像头，以同步捕捉运动和触觉力数据，并与 RGB-D（实时色彩与深度信息）对齐，从而出售给 AI 实验室。该公司认为，仅有视频数据是不够的，将其与其他传感器数据结合会使其价值倍增。

起初，Human Archive 使用临时搭建的设备或现成的装备来采集数据。现在，他们正致力于开发能够协同工作并采集不同类型数据的定制硬件。目前已部署了超过 50 种不同的设备来收集各类数据点。

“为了采集数据，我们最初使用 iPhone；后来我们制造了自己的定制装备和帽子。现在我们有超过七种不同的硬件产品，可以在不同模式下互换使用。在从不同设备收集数据后，我们致力于同步所有这些来源的数据，”Patel 在通话中表示。

该公司表示，正在开发利用自有数据微调 AI 模型并在机器人上进行测试以评估任务有效性的方法。通过这种方式，初创公司可以向潜在客户展示其数据的质量，并对内部模型进行训练。

Wing VC 合伙人 Zach DeWitt 表示，该公司在从多个传感器收集数据方面具有独特优势。“世界上没有其他人能够大规模同步和收集头戴式 RGB-D、力反馈、全身动作捕捉以及同步的胸部和腕部摄像头数据。他们一直在利用这些数据进行内部模型训练，由于传感器的创新性和即将发布的新数据集的规模，每个主要的实验室和大学都有兴趣在其上进行实验。”

在印度的数据采集与扩张计划

尽管遭到家庭服务行业知名企业的拒绝，Human Archive 还是与规模较小的初创公司合作，为客户提供折扣服务。当工作人员到达家中时，应用程序会为消费者提供选择：支付折扣价格以换取同意数据采集，或支付全价以进行非记录访问。

Patel 提到，客户很乐意选择前者，因为服务质量纠纷很常见，而视频记录有助于解决这些问题。

该公司向参与第一人称视角数据采集的工作人员支付每小时 1 美元的基本工资。《经济时报》的一份报告显示，其他公司每小时支付 250 至 400 卢比（约合 2.63 至 4.20 美元）。Patel 表示，竞争对手的薪酬确实高于 Human Archive，但其在印度的实地布局使其能够保持较低的补偿成本。

“Human Archive 的网络在全球范围内提供了即时、灵活的赚钱机会，降低了参与 AI 经济的门槛。我们将其视为一座关键的桥梁，在为更安全、更高效的未来构建基础设施的同时，也为人们提供了即时的生计，”DeWitt 说道。

除了工资支付外，通过视频记录进行数据采集还存在隐私问题。目前尚不清楚 Human Archive 向工作人员提供了哪些关于其录像用途的信息。该公司表示，其商业合同符合印度的《数字个人数据保护法》（DPDP），因为它展示了隐私政策声明，并提供了详细说明数据收集目的及处理方式的同意信息。该公司表示，所有数据均已匿名化，录像中的人脸也已模糊处理。上周，Moneycontrol 报道称，印度电子和信息技术部正在调查通过家庭服务人员收集第一人称视角数据的初创公司的同意机制和数据收集做法。

虽然 Human Archive 主要在印度收集数据，但已开始向东南亚和美国扩张。该公司还在构建一个平台，让任何人都能参与数据收集并赚取收入。它还希望为美国的客户提供清洁或烹饪等服务，以换取参与工作人员的数据采集——尽管这些项目仍处于早期试点阶段。

多家资金雄厚的初创公司正在竞相构建物理 AI。这需要大量展示人类工作过程的训练数据，而 Human Archive 正是争夺这一需求的参与者之一。其方法能否扩展，将取决于它达成的合作伙伴关系，以及它能否收集到足够独特和庞大的数据来满足物理 AI 实验室的需求。

来源：TechCrunch AI｜原文链接