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物理 AI 与机器人数据收集：企业买家需要了解的内容

物理 AI 和机器人模型所需的训练数据，与语言模型有着根本的不同：由真正执行实体任务的人收集的真实世界视频、传感器和任务执行数据，通常在特定环境和身体姿势下采集。

常见格式包括：以第一人称视角拍摄的某人完成家务、工业或物流任务的自我中心视频，用于深度和空间理解的双目或多摄像头录像，以及记录人类如何逐步完成一个实体操作序列的结构化任务执行数据。

这类数据无法抓取。它需要真人在真实的物理空间里，在适当的同意下，对着镜头执行任务，并且通常要在多种体型、环境和文化背景中重复进行，才能很好地泛化。这使得全球范围内、能够开展现场工作的贡献者网络成为必需，而不是锦上添花。

要看其是否具备超越案头标注的现场收集经验，是否有符合你模型需求的设备和录制标准，是否专门记录了肖像和位置数据的同意，以及能否在多样化的地域和体型中招募贡献者，而不是只集中在一个方便的地点。

Corpshore AI 通过 Jwuma 的全球贡献者网络支持物理 AI 和机器人数据项目，涵盖遍布全球交付中心的远程、现场和外场收集，并将同意和质量审核内置于收集的每个阶段。

常见问题

什么是物理 AI 数据？它与文本或图像标注有何不同？

它是记录人类如何实际执行任务的真实世界视频、传感器或任务执行数据，用于训练机器人和具身 AI 模型，而不是文本或静态图像标注。

为什么这类数据不能从公开互联网获取？

它需要特定的摄像机角度、一致的任务结构和有记录的同意，而现有的公开视频很少提供这些，因此必须有意识地直接收集。

物理 AI 数据收集需要专业设备吗？

一些项目需要特定的摄像头或传感器，供应商应事先说明。许多任务可以用标准的消费级设备完成。

贡献者的多样性对这类数据有多重要？

非常重要。只在狭窄范围的体型、环境或文化背景下训练的模型泛化能力较差，因此地域多样的贡献者网络很重要。