Human Archive 募資 820 萬美元，以印度零工經濟為機器人 AI 收集第一人稱訓練數據

物理 AI 的核心瓶頸不是算力，而是數據。機器人要學會在真實世界執行家務、送餐、服務業操作，需要海量展示人類實際動作的訓練素材，而這類數據目前極度匱乏。Human Archive 的切入點，是把印度蓬勃的零工服務業當作數據採集基礎設施。

這家由四名 UC Berkeley 與 Stanford 學生創立、總部設於矽谷的新創，本週宣布完成 820 萬美元融資，投資方包括 Wing Venture Capital、NVP Capital、Y Combinator，以及來自 OpenAI、Nvidia、Google 和 Meta 的天使投資人。其商業模式的核心是：讓家政、餐飲、飯店業的工人戴上內建攝影機的特製頭盔，以第一人稱視角記錄日常工作過程，再將這批數據賣給 AI 實驗室和機器人研究機構。目前已有超過 1,000 頂頭盔在多處地點投入使用。

但 Human Archive 的差異化不只是規模，而是多模態感測器的同步整合。除了頭盔 RGB-D 影像（即彩色畫面與即時深度資訊的配對），公司還在開發觸覺手套、全身動作捕捉套裝與腕部攝影機，試圖同步採集動作、力回饋、深度等多維數據。Wing VC 合夥人 Zach DeWitt 指出，目前沒有其他業者能夠同時在規模化條件下完成這些感測器的數據同步採集，而 Human Archive 已在內部以這批數據訓練模型，並即將公開一批新數據集，已引起多所大型實驗室與大學的興趣。這套多模態整合，是 Human Archive 對抗其他純靠視頻採集競爭者的核心賭注——它賭的是單純視頻數據的價值終將見頂，而感測器融合才是下一個差異點。

採集端的現實，則比技術願景複雜得多。Human Archive 在印度本地合作推行的方式，是透過較小型新創提供折扣服務：消費者可選擇同意錄影換取較低收費，或照原價不被錄製。工人的參與報酬為每小時 1 美元，低於市場上其他同類計畫的每小時 2.63 至 4.20 美元（折合台幣約 85 至 135 元）。公司坦承自己能壓低薪資，是因為在印度有在地運營資源。這一定價策略，在勞動倫理層面引發明顯爭議。印度資訊科技部已開始調查此類新創的用戶同意機制與數據採集實務，Human Archive 宣稱已依印度《數位個人數據保護法》（DPDP Act）要求進行人臉模糊化與數據匿名處理，但工人實際上對其拍攝畫面用途的知情程度，目前仍不清晰。

值得注意的是，Human Archive 在印度本土的拓展過程中遭到多家頭部服務平台拒絕合作，包括 Urban Company 和 Pronto，雙方甚至在印度媒體上公開交鋒，Urban Company 執行長明確表示不會參與此類安排，Human Archive 共同創辦人則在社群媒體回嗆。這場公開衝突，揭示的不只是個別談判破裂，更說明「用在地勞動力採集數據出口給全球 AI 產業」這個模式，在印度的監管與社會接受度上，尚未取得基本共識。

從亞太視角來看，這個模式的意義有兩面。一面是：印度和東南亞的零工服務業規模，客觀上構成了一個其他地區難以複製的數據採集基底，Human Archive 已開始向東南亞擴張，也在美國試行同類服務。另一面是：當這個邏輯成立，亞洲低薪勞動力就成了全球 AI 訓練供應鏈中一個隱形環節，監管與輿論壓力勢必隨規模放大而升高。物理 AI 的數據軍備競賽，最終能否由哪個玩家主導，取決於數據的質量與獨特性——但在那之前，能不能在印度站穩腳跟，本身就是一道尚未過關的考題。