AI 公司正将目光从网络数据转向现实物理世界，家庭清洁与服务场景成为关键训练数据来源。5 月 29 日 The Verge 报道，AI 训练初创 Shift 宣布为纽约居民免费提供清洁服务，以换取室内活动录像，用于训练机器人完成家务任务；类似做法已在印度推广，Pronto 等平台通过家政服务收集烹饪、清洁等第一视角视频。
这一趋势与此前互联网时代的数据采集形成鲜明对比。过去模型主要依赖公开网页或合成数据，而物理智能（embodied AI）需要海量 egocentric 视频才能让机器人理解空间导航与物体交互。Shift 已在 15 个国家付费招募录制者，Human Archive 则与家政平台合作，让 gig worker 佩戴相机帽采集数据。印度 Pronto 因未充分披露使用方式引发 backlash，竞争对手迅速表态“绝不室内录制”。
根本驱动力在于 scaling laws 在物理领域的延伸：没有足够真实家庭场景数据，机器人无法从实验室走向商用。当前训练成本高企，企业选择用服务换数据，既降低采集开支，又直接触达目标场景。但这也暴露数据隐私与同意的灰色地带——用户获得服务或录像副本，却可能不知数据被用于长期模型训练。
未来 6-12 个月，关键看监管是否跟进。若欧盟或美国出台针对物理 AI 数据的专项规则，采集成本或大幅上升；若市场形成“数据即服务”新模式，家政平台可能转型为 AI 基础设施提供商。谁先解决隐私合规与数据质量平衡，谁就能在具身智能赛道占据先机。
信源：https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/940007/ai-companies-will-pay-for-robot-training-data
