橫跨50多國的隱藏全球勞動力:數千名工人戴著頭戴式iPhone,拍攝洗衣、洗碗、煮飯等日常家務,產出「自我中心影片數據」,出售給人形機器人公司。 巨大的薪資落差:印度工人時薪僅1至2.6美元,奈及利亞工人約15美元,洛杉磯工人則可達40美元;多數工人對影片最終用途一無所知,甚至不知道自己正在訓練可能取代自己工作的機器人。
研究答案

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is the emerging trend of using gig workers across 50+ countries—such as those recruited by companies like Micro1 and Objectways—who wea. Article summary: This practice sits at the center of a **triple tension**: valuable, well-paying work for some (e.g., $15/hr in Nigeria) vs. poverty-level wages for others (as low as $1–$2.60/hr in India); a gold-rush data market for hum. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
數千名來自超過50個國家的合約工人,正受僱將頭戴式攝影機(通常是iPhone)與動作追蹤手套穿戴在身上,記錄自己執行摺衣服、洗碗、煮飯、打掃等日常家務的過程 。這些「自我中心影片」素材被出售給機器人公司——包括Tesla、Figure AI、Scale AI 與 Agility Robotics——並催生了一個年產值超過1億美元的訓練數據市場
。
中介數據仲介商如Micro1(總部位於帕羅奧圖)和Objectways已大規模招募這些工人。單是Micro1一家公司,就在71個國家擁有約4,000名合約工,每月提交超過16萬小時的影片。這些影片並非來自高科技實驗室,而是來自印度、奈及利亞、阿根廷、肯亞、菲律賓、巴西等國工人樸實的家、宿舍或租屋處
。
不同於用來訓練大型語言模型的文字或靜態圖像,人形機器人需要連續性的第一人稱真實人類動作影片,才能學習抓取物體、在廚房穿梭、摺襯衫和刷洗餐具 。這就是所謂的自我中心數據——從執行者的視角錄製的影片。攝影機安裝在頭上,鏡頭向下對準雙手,讓AI能學習每個動作的精確角度、握持壓力和時機
。
公司支付工人將iPhone綁在額頭上,執行每次持續數十分鐘的任務。影片上傳後,由人類與AI審查員逐幀標註,標記出抓握、釋放物體和任務完成等關鍵時刻 。
規模驚人:Figure AI在2026年4月就製造了約150台人形機器人,而幾個月前產量還是個位數,他們需要數十億小時的真實世界動作數據來訓練這些機器人 。
這份工作的酬勞因地區而異,揭示了嚴峻的全球勞動力套利現象:
Micro1 創辦人 Ali Ansari 告訴《洛杉磯時報》,該公司在巴西、阿根廷、印度和美國收集數據 。Objectways 創辦人 Ravishankar Rajalingam 告訴 CNN,約有半數提交的影片無法使用
。
多項調查反覆發現,工人們對自己的錄影將如何被使用、最終由誰購買,以及他們正在訓練可能取代自己工作的人形機器人,幾乎一無所知。
《MIT Technology Review》的調查強調,工人會收到拍攝指南和任務清單,但幾乎沒有關於下游AI應用的重要資訊 。部分工人知道影片將用於訓練機器人,但不知道是哪家公司、哪種機器人型號,也不清楚自己的錄影將如何被儲存或分享
。
正如一位印度工廠工人向《衛報》提出的疑問:「當我們被機器人取代時,誰來付我們薪水?」
工人頭上的攝影機無可避免地會拍到配偶、子女、其他家庭成員以及親密的居家環境——廚房、客廳、臥室——且並未獲得他們的明確同意 。第一人稱視角本身就具有侵入性:它記錄的不僅是任務本身,還包括一個人私人住所的完整視覺脈絡
。
Micro1 要求工人不露臉、不說出自己的姓名或電話號碼,並聲稱會使用AI加上人工審查來過濾敏感資訊 。但即使有這些保護措施,錄影仍會捕捉到工人的家居內部、個人財物和日常生活
。部分參與者拒絕在臥室拍攝,勞工權益倡議者也提出一個問題:那些動作被編碼進入商業數據集的人,是否應該獲得持續的補償或版稅?
工人與評論者之間反覆出現一個想法:這些錄影正被用來訓練工廠和家務勞動的人形機器人——而這正是許多工人目前從事的工作 。在坦米爾納杜邦的一家成衣廠,一名工人頭上戴著小型攝影機在摺襯衫,記錄下她手腕的精確角度、手指的握持壓力以及每次摺疊的毫秒級時機
。這些影片流入為OpenAI、Nvidia和Google相關機器人實驗室服務的數據管道
。
這個產業的規模遠不止 Micro1 和 Objectways。印度正迅速成為全球收集自我中心數據競賽的關鍵樞紐,一個包括 Humyn AI、FPV Labs、Egodata、Neocambrian、XP Robotics、Scale AI 和 CynLr 在內、不斷壯大的公司生態系統,都在為機器人公司建立數據管道 。
印度電子資訊科技部已對在工人住宅內使用攝影機頭戴裝置進行錄影的新創公司(包括 Human Archive)啟動隱私調查,重點關注同意實務 。這項審查是在居家服務新創公司 Pronto 確認已測試選擇性加入錄影之後啟動的
。
目前尚無全面的全球勞工或數據隱私框架來規範這種跨境行為 。人形機器人訓練數據市場在監管灰色地帶運作,橫跨數十個擁有不同勞工法和隱私保護的國家。
以媒合時薪工人與旅館、倉庫輪班工作聞名的 Instawork,推出了一套名為 Instacore 的系統,包含安裝在頭部、胸部和手腕上的五台攝影機,連接一個可支撐八小時輪班的運算背包,用於錄製切菜等任務 。Tesla 位於加州的玻璃牆實驗室中,工人戴著頭盔攝影機和背包,在八小時輪班中重複動作數百次,以訓練 Optimus 機器人
。
這項實務處於三重張力的核心:對某些人來說是價值不菲、待遇良好的工作(如奈及利亞時薪15美元),對其他人卻是接近貧窮線的工資(印度低至1至2.6美元);人形機器人領域的數據淘金熱,與影片用途近乎零透明度之間的矛盾;以及拍攝私密的家庭時刻,與薄弱或根本缺乏的同意規範之間的衝突。其規模龐大——橫跨50多個國家——而監管回應,尤其在印度,才剛剛開始。
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橫跨50多國的隱藏全球勞動力:數千名工人戴著頭戴式iPhone,拍攝洗衣、洗碗、煮飯等日常家務,產出「自我中心影片數據」,出售給人形機器人公司。
橫跨50多國的隱藏全球勞動力:數千名工人戴著頭戴式iPhone,拍攝洗衣、洗碗、煮飯等日常家務,產出「自我中心影片數據」,出售給人形機器人公司。 巨大的薪資落差:印度工人時薪僅1至2.6美元,奈及利亞工人約15美元,洛杉磯工人則可達40美元;多數工人對影片最終用途一無所知,甚至不知道自己正在訓練可能取代自己工作的機器人。
隱私爭議升溫:攝影機無意間錄下家人與私人居家空間,卻缺乏明確同意機制;印度電子資訊科技部已對此展開隱私調查,但目前仍無全面的全球監管框架。