呢個就係人形機械人熱潮背後，冇乜人講嘅故事——一個由成千上萬工人嘅勞動砌成嘅低成本數據管道，而好多工人甚至唔知最終邊個會睇到佢哋嘅錄影。

點樣運作：人類做數據收集器

同從文字學習嘅AI模型唔同，機械人需要睇到人類嘅手係點樣郁、點樣揸、點樣喺真實世界同物件互動。淨係靠電腦模擬，係冇辦法教識一個機械人去摺衫而唔會整爛，或者喺一個亂糟糟嘅廚房入面搵路 。為咗填補呢個缺口，公司開始部署一種全新嘅零工：

• Micro1：呢間總部喺矽谷Palo Alto嘅初創公司，已經喺71個國家招聘咗大約4,000個「機械人通才」。工人要將iPhone用帶綁喺頭上去拍低指定嘅任務，例如煮飯、清潔、整花園、照顧寵物。Micro1喺某啲市場（例如尼日利亞、美國）嘅時薪大約係$15美元。佢哋嘅工人每個月總共提交超過16萬小時嘅影片 。
• Objectways：同樣喺超過50個國家招聘咗幾千個工人，用嘅係頭戴式鏡頭同動作追蹤手套 。
• Instawork：喺2026年6月推出咗一個叫Instacore嘅系統。工人要戴一個有5個身體鏡頭嘅裝備，連住一個電腦背包，喺做緊商業廚房或者倉庫工作嘅時候，收集訓練機械人嘅數據 。
• Human Archive：呢間由Y Combinator支持嘅初創公司，請印度工人戴住有鏡頭嘅帽同有觸覺感應嘅手套。佢哋已經喺家居服務、酒店、餐廳等地點部署咗超過1,000個「傳感器頭戴式裝置」 。
• World Context：呢間2025年成立嘅巴基斯坦初創公司，用自家製嘅感應器同頭戴式鏡頭錄低工廠工人嘅工作，然後賣工業訓練數據集俾美國同中國嘅機械人公司 。
• DoorDash：喺2026年3月推出咗一個叫DoorDash Tasks嘅App，俾佢哋喺美國嘅800萬個外賣員（Dashers）去錄低日常家務，用嚟做機械人嘅訓練數據 。

邊個買數據：Tesla、Figure AI、Agility Robotics

呢啲由零工工人收集嘅第一身影片，被用嚟訓練Tesla（Optimus）、Figure AI同Agility Robotics等公司嘅人形機械人 。特別係Figure AI，佢哋嘅生產量大增，CEO Brett Adcock話公司喺2026年4月就生產咗大約150部機械人——呢個增長係靠大量真實世界嘅人類示範數據先做到 。

數字好驚人

呢條數據管道嘅規模好大，而且仲喺度增長緊：

• Micro1 自己：大約4,000個工人、71個國家、每個月超過16萬小時影片 。
• 京東（中國）：同宿遷市合作，計劃喺兩年入面產生1,000萬小時嘅機械人訓練數據 。
• 全球市場：人形機械人基礎模型訓練數據基礎設施市場喺2025年估值為15億美元，預計到2034年會達到628億美元（年複合增長率56%） 。
• 投資：2025年有超過60億美元流入人形機械人領域（包括Tesla Optimus、Figure AI、1X、Agility Robotics），造成咗對真實世界訓練數據嘅近乎無底需求 。
• 創投估算：Bessemer Venture Partners預計，到2030年，機械人數據嘅總成本會超過30億美元 。

人工嘅差距：$15美元 vs $2.6美元

呢班全球勞動力入面，存在好大嘅薪酬差異：

• 尼日利亞 / 美國市場：工人時薪大約**$15美元**（例如Micro1用iPhone拍片嘅工人） 。
• 印度：工人時薪大約250盧比，即係約**$2.6美元**——大概係尼日利亞或者美國同行嘅六分之一，做緊完全相同嘅工作 。

私隱同勞工問題

呢個行業嘅快速增長，帶嚟咗嚴重嘅道德問題：

• 透明度不足：好多工人唔知道自己嘅影片最終會俾邊間公司用。Micro1會將數據集賣俾人形機械人開發商，但工人好多時都唔知最終買家係邊個 。
• 錄到屋企人：工人喺自己屋企拍片，所以配偶、仔女、私人空間成日都會被錄低。呢啲影片之後會被儲存同用嚟訓練AI，但係關於點樣保留或者刪除呢啲資料，就冇乜清晰嘅政策 。
• 知情同意嘅問題：有評論話，嚟自低收入國家嘅零工工人，可能唔係好清楚自己嘅動作數據會點樣被用——或者佢哋訓練緊嘅機械人，最終可能會取代佢哋呢類嘅工作 。

全球競賽：中國嘅國家級數據中心

對於「具身AI」數據嘅需求，唔單止係私人公司嘅事。中國已經將佢定為國家級優先事項，以龐大規模建設國家級嘅基礎設施：

• 北京人形機械人創新中心營運嘅一個具身AI機械人數據及訓練基地，有幾十個模擬真實世界場景，每日可以產生超過500小時嘅數據 。
• 2026年5月，國家級具身AI應用試點基地啟用，有超過140部機械人喺40幾個工種場景（包括廚房、倉庫、農田）入面訓練 。
• 北京石景山區有一個人形機械人數據訓練中心，預算達到3,000萬美元，由2025年10月開始訓練100部人形機械人 。
• 過去一年，中國各大城市已經建成接近100個具身AI數據收集中心，背後有地方政府資本同科技巨頭支持，令到佢哋成為而家市場上最活躍嘅機械人買家之一 。

總結

用低成本嘅全球零工工人做「人類傳感器」，已經成為2026年訓練人形機械人背後嘅支柱。雖然咁樣可以以遠比傳統遙控操作低嘅成本，產生巨大嘅數據集，但同時亦帶出咗關於勞工剝削、知情同意同私隱嘅令人唔舒服嘅問題——尤其係當印度工人做緊一樣嘅工作，但人工只係其他國家同行嘅六分之一，而且好多時唔知邊個會睇到佢哋嘅錄影。

呢個就係人形機械人熱潮背後，冇乜人講嘅故事——一個由成千上萬工人嘅勞動砌成嘅低成本數據管道，而好多工人甚至唔知最終邊個會睇到佢哋嘅錄影。

點樣運作：人類做數據收集器

同從文字學習嘅AI模型唔同，機械人需要睇到人類嘅手係點樣郁、點樣揸、點樣喺真實世界同物件互動。淨係靠電腦模擬，係冇辦法教識一個機械人去摺衫而唔會整爛，或者喺一個亂糟糟嘅廚房入面搵路 。為咗填補呢個缺口，公司開始部署一種全新嘅零工：

• Micro1：呢間總部喺矽谷Palo Alto嘅初創公司，已經喺71個國家招聘咗大約4,000個「機械人通才」。工人要將iPhone用帶綁喺頭上去拍低指定嘅任務，例如煮飯、清潔、整花園、照顧寵物。Micro1喺某啲市場（例如尼日利亞、美國）嘅時薪大約係$15美元。佢哋嘅工人每個月總共提交超過16萬小時嘅影片 。
• Objectways：同樣喺超過50個國家招聘咗幾千個工人，用嘅係頭戴式鏡頭同動作追蹤手套 。
• Instawork：喺2026年6月推出咗一個叫Instacore嘅系統。工人要戴一個有5個身體鏡頭嘅裝備，連住一個電腦背包，喺做緊商業廚房或者倉庫工作嘅時候，收集訓練機械人嘅數據 。
• Human Archive：呢間由Y Combinator支持嘅初創公司，請印度工人戴住有鏡頭嘅帽同有觸覺感應嘅手套。佢哋已經喺家居服務、酒店、餐廳等地點部署咗超過1,000個「傳感器頭戴式裝置」 。
• World Context：呢間2025年成立嘅巴基斯坦初創公司，用自家製嘅感應器同頭戴式鏡頭錄低工廠工人嘅工作，然後賣工業訓練數據集俾美國同中國嘅機械人公司 。
• DoorDash：喺2026年3月推出咗一個叫DoorDash Tasks嘅App，俾佢哋喺美國嘅800萬個外賣員（Dashers）去錄低日常家務，用嚟做機械人嘅訓練數據 。

邊個買數據：Tesla、Figure AI、Agility Robotics

呢啲由零工工人收集嘅第一身影片，被用嚟訓練Tesla（Optimus）、Figure AI同Agility Robotics等公司嘅人形機械人 。特別係Figure AI，佢哋嘅生產量大增，CEO Brett Adcock話公司喺2026年4月就生產咗大約150部機械人——呢個增長係靠大量真實世界嘅人類示範數據先做到 。

數字好驚人

呢條數據管道嘅規模好大，而且仲喺度增長緊：

• Micro1 自己：大約4,000個工人、71個國家、每個月超過16萬小時影片 。
• 京東（中國）：同宿遷市合作，計劃喺兩年入面產生1,000萬小時嘅機械人訓練數據 。
• 全球市場：人形機械人基礎模型訓練數據基礎設施市場喺2025年估值為15億美元，預計到2034年會達到628億美元（年複合增長率56%） 。
• 投資：2025年有超過60億美元流入人形機械人領域（包括Tesla Optimus、Figure AI、1X、Agility Robotics），造成咗對真實世界訓練數據嘅近乎無底需求 。
• 創投估算：Bessemer Venture Partners預計，到2030年，機械人數據嘅總成本會超過30億美元 。

人工嘅差距：$15美元 vs $2.6美元

呢班全球勞動力入面，存在好大嘅薪酬差異：

• 尼日利亞 / 美國市場：工人時薪大約**$15美元**（例如Micro1用iPhone拍片嘅工人） 。
• 印度：工人時薪大約250盧比，即係約**$2.6美元**——大概係尼日利亞或者美國同行嘅六分之一，做緊完全相同嘅工作 。

私隱同勞工問題

呢個行業嘅快速增長，帶嚟咗嚴重嘅道德問題：

• 透明度不足：好多工人唔知道自己嘅影片最終會俾邊間公司用。Micro1會將數據集賣俾人形機械人開發商，但工人好多時都唔知最終買家係邊個 。
• 錄到屋企人：工人喺自己屋企拍片，所以配偶、仔女、私人空間成日都會被錄低。呢啲影片之後會被儲存同用嚟訓練AI，但係關於點樣保留或者刪除呢啲資料，就冇乜清晰嘅政策 。
• 知情同意嘅問題：有評論話，嚟自低收入國家嘅零工工人，可能唔係好清楚自己嘅動作數據會點樣被用——或者佢哋訓練緊嘅機械人，最終可能會取代佢哋呢類嘅工作 。

全球競賽：中國嘅國家級數據中心

對於「具身AI」數據嘅需求，唔單止係私人公司嘅事。中國已經將佢定為國家級優先事項，以龐大規模建設國家級嘅基礎設施：

• 北京人形機械人創新中心營運嘅一個具身AI機械人數據及訓練基地，有幾十個模擬真實世界場景，每日可以產生超過500小時嘅數據 。
• 2026年5月，國家級具身AI應用試點基地啟用，有超過140部機械人喺40幾個工種場景（包括廚房、倉庫、農田）入面訓練 。
• 北京石景山區有一個人形機械人數據訓練中心，預算達到3,000萬美元，由2025年10月開始訓練100部人形機械人 。
• 過去一年，中國各大城市已經建成接近100個具身AI數據收集中心，背後有地方政府資本同科技巨頭支持，令到佢哋成為而家市場上最活躍嘅機械人買家之一 。

總結

用低成本嘅全球零工工人做「人類傳感器」，已經成為2026年訓練人形機械人背後嘅支柱。雖然咁樣可以以遠比傳統遙控操作低嘅成本，產生巨大嘅數據集，但同時亦帶出咗關於勞工剝削、知情同意同私隱嘅令人唔舒服嘅問題——尤其係當印度工人做緊一樣嘅工作，但人工只係其他國家同行嘅六分之一，而且好多時唔知邊個會睇到佢哋嘅錄影。