每天的家务活被拍摄，每小时仅赚几分钱，正在帮助完善人工智能技术

为了提供一波机器人训练数据集，印度工人如Nagireddy Sriramyachandra每天用头戴式智能手机拍摄日常动作，时薪约250卢比（大约2.40美元）。包括Objectways和班加罗尔的Humyn Lab在内的公司将这些以自我为中心的录像转化为训练标签，随着投资者预计到2035年人形机器人市场将达到约380亿美元。

• 主要要点：
• Objectways在印度提供AI机器人训练数据，支付约2.40美元/小时。
• 高盛预计到2035年人形机器人将达到$38B ，推动AI需求增长。
• Ravi Shankar的Objectways在AI规模化过程中面临隐私和薪酬公平的争议。

在泰米尔纳德邦，一款头带相机捕捉Nagireddy Sriramyachandra切芒果的场景，这些录像成为机器人训练数据，时薪约2.40美元。这些手持任务推动了一个以自我为中心的视频流水线，从纺织厂到标注工作室如Objectways，再到美国科技公司走廊，CEO Ravi Shankar在这里争取下一波AI需求。收入虽不高，但市场前景却不容小觑，高盛预计到2035年人形机器人市场将达380亿美元。在这些数字之间，存在关于印度作为数据中心的利益归属问题，以及持续录制对工人隐私的影响的棘手问题。

拍摄日常生活以训练未来的AI

AI需要人类的背景信息，而目前这种背景信息往往表现为绑在工人头上的智能手机，捕捉日常场景。在印度南部，人们拍摄自己切芒果、系鞋带或做咖啡的场景。这些录像帮助美国公司完善通过观察学习的机器人和助手。报酬低廉，但全球AI发展的潜力巨大。

为类人数据赚取微薄收入

对于一项普通家庭任务，工人每小时赚取约2.40美元，录制第一人称视角的录像，展示手部如何完成任务。这被称为自我中心视频，因其能映射意图、动作和环境而受到青睐。这些片段教授模仿技能，如果机器人能在没有逐步编码的情况下叠衣服或准备食物，这就至关重要。

AI标注业务

这个供应链中的一个中心是Objectways，一家由Ravi Shankar创立的数据标注公司，与美国科技客户密切合作。员工在布置好的家庭和工厂模型中拍摄数百个微任务，然后同事将帧标注成机器可读的步骤。据公司介绍，这些成果被用于构建家庭机器人和仓库系统的团队，包括亚马逊等大型平台。

经济学难以忽视。训练人形和移动机器人需要大量干净的、真实的行为数据。这推动了一个服务市场，华尔街密切关注。根据高盛的预测，假设硬件成本下降且通用模型持续改进，至2035年与人形机器人相关的支出可能超过380亿美元。

挑战与伦理问题

这些工作引发了复杂的问题，涉及到硅谷的数据上游。隐私是首要担忧，因为录像常来自厨房、客厅和工厂车间。一些工人避免拍摄卧室或家庭成员。另一些则希望明确关于数据保留、授权以及内容是否会在未来商业模型中使用而不持续获得报酬的规则。

> > 🚨 印度工人在训练AI机器人以取代他们的工作。 > > > 工人每小时250卢比，记录日常活动，帮助全球科技公司训练能像人类一样行动的AI机器人。pic.twitter.com/Y5DYgGcMTh > > > — Bharat Tech & Infra (@BharatTechIND) 2026年6月11日 > >

薪酬公平也是一个问题。由低成本劳动力训练出的机器人与在美国销售的高端产品之间的差距，引发政策制定者和客户的关注。是否应为高利润机器人提供的数据集支付更高的工资？这个问题像十年前关于网约车和内容审核的辩论一样，笼罩着AI繁荣的阴影。

然而，规模仍在推动市场前行。美国团队需要多样的手、光线和环境，以避免模型脆弱。目前，摄像头持续拍摄，一片芒果片和一条毛巾折叠，逐步将日常动作转化为下一批训练集，让机器学习我们的生活和工作方式。