老媽子開始賺AI錢？AI公司付費購買做家務片訓練機械人 平均一條片XX元

人工智能初創企業 Figure 結束隱蔽營運，宣佈推出「Index」數據採集計劃，建構全球最大型機器人物理數據庫。該公司透過全球專用應用程式，由超過26.4萬名用戶上載逾1,600萬段日常及商業場景影片，並已向創作者發放1,500萬美元報酬。相關數據經五階段管線處理後，將用於訓練 Helix 模型，公司未來一年計劃投入逾10億美元擴展數據與計算資源。

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人工智能初創企業 Figure 解密數據計劃 Index 建構全球最大物理數據庫

人工智能人形機器人研發企業 Figure 宣佈結束隱蔽營運模式（stealth mode），正式推出名為「Index」的數據採集計劃，致力建構全球規模最大且最具多樣性的機器人物理訓練數據庫。

通用機器人（General Purpose Robot）的訓練無法僅依賴互聯網現有的文本或圖像數據，而必須源自真實世界的物理數據。為了解決數據短缺問題，Figure 在過去四個月內建構一套專屬的數據收集管線（Data Collection Pipeline），旨在以高吞吐量、廣泛多樣性及嚴格的質量標準採集數據。

龐大創作者網絡覆蓋全球 累計發放1,500萬美元報酬

在隱蔽營運期間，Figure 透過專用應用程式建立由全球用戶組成的「創作者」（Creators）網絡：

• 用戶規模：應用程式下載量已超越 26.4 萬次，覆蓋全球 108 個國家及地區，每週活躍用戶（WAU）超過 4.4 萬人。

• 數據收集速度：創作者累計上載超過 1,600 萬段影片。目前系統每秒處理 30 分鐘的影片上載量，相當於每天接收 4.9 年的人工工作時數數據。

  • 創作者收益：Figure 至今已向貢獻數據的創作者發放共 1,500 萬美元報酬，按照目前約有1,600萬段影片計算，平均每段影片可獲$0.94美元（折合港幣$7.35）。

Figure 表示，過往曾嘗試向外包供應商採購數據，惟數據的吞吐量、多樣性及質量均無法達到 Helix 模型的要求，因而決定自行開發數據採集系統。

多樣化物理數據庫 涵蓋家庭與商業真實場景

Index 數據庫的多樣性直接源於全球創作者。統計顯示，每收集 1,000 小時數據，Index 即包含 373 種獨特任務、1,146 種不同的操作物件，以及 116 個獨立環境。

創作者記錄的場景涵蓋家庭生活與商業營運：

• 家庭場景：烹飪、清潔、摺衫、床鋪整理、清理貓砂及更換機油等。

• 商業場景：物流中心、餐廳（如清理餐枱）、工廠、辦公室及零售店舖貨架整理等。

用戶除可自行拍攝日常工作影片外，亦可透過應用程式預約創作者上門協助處理日常家務或商業事務，以進一步擴展數據採集場景。

五階段數據處理管線 支援 Helix 模型訓練

為處理每秒 30 分鐘的影片數據，Figure 重構數據基礎設施，確保系統具備 24/7 高可用性、持續的大規模計算能力及即時用戶反饋機制。數據處理管線共分為五個階段：

1. 自動過濾（Filtering）：篩查技術、視覺及語義質量。

2. 欺詐審查（Fraud Review）：由人工分析師進行用戶層級審計，防止惡意規避行為。

3. 去重（Deduplication）：將影片片段進行向量嵌入（Embedding），剔除高於相似度門檻的重複數據。

4. 重新平衡（Rebalancing）：根據任務配額及嵌入聚類進行重新平衡，確保長尾變異（Long-tail variation）得以保留。

5. 標註（Annotation）：為每段影片生成多層次的文本標籤（Hierarchical Text Captions）。

未來發展規劃：億美元投資與機器人即服務

Figure 計劃將數據收集規模擴展 100 倍，並承諾在未來 12 個月內投入超過 10 億美元用於數據採集與計算資源。

Index 的建立同時為「機器人即服務」（Robots as a Service）奠定基礎。公司的長遠目標是從現時由真人上門提供服務，逐步演進至由人形機器人全面接管日常繁重工作。

Source： ezone.hk、figure.ai

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Source: ezone.hk