В Индии появляется новая индустрия: массовая запись того, как люди физически выполняют работу. Камеры, тактильные перчатки и системы захвата движений фиксируют движения рук и тела на фабриках, складах, фермах и кухнях — и всё это уходит на обучение роботов. Речь уже не о разметке картинок, а о десятках тысяч людей с гарнитурами на голове.
Индия как фабрика человеческих данных
Компания Human Archive заявляет, что собирает данные в форматах RGB, RGB-D (цветное изображение плюс карта глубины), тактильные, mocap (захват движений) и robot data, а также разрабатывает собственные перчатки, камеры на запястье и другие системы захвата. Заявленный масштаб: более 100 000 участников и свыше 500 партнёров в более чем 30 странах.
Это принципиально другой уровень по сравнению с привычными краудсорсинговыми платформами и разметкой изображений. Здесь пытаются записать то, чего раньше почти не существовало в сети в больших объёмах: как именно человек взаимодействует своими руками с физическим миром.
Как это выглядит на практике
Bloomberg описывает работников переработки отходов, фабрик, складов, ферм и строек, которые носят камеры и записывают собственную работу. По данным расследования, таких людей уже десятки тысяч.
TechCrunch отдельно писал о Human Archive: у компании тысячи активных гарнитур в Индии. Сотрудников сервисных компаний, гостиниц и ресторанов снимали при выполнении обычных задач. Дополнительно компания экспериментирует с тактильными перчатками, full-body motion capture и несколькими синхронными камерами.
Objectways открыто набирает людей на egocentric data collection — сбор данных от первого лица. В одной из официальных промо-кампаний предлагали 250 рупий за час пригодных данных за записи вроде складывания белья, раскладывания продуктов или сервировки стола.
А Instawork запустила в Индии комплект Instacore: пять камер — на голове, груди и запястьях. Компания прямо говорит, что записывает реальную работу в индийских кухнях, складах, гостиницах и на производстве как robotics training data — данные для обучения роботов.
Почему у роботов нет «интернета»
С LLM индустрия обнаружила удобный факт: интернет уже содержит гигантскую часть текстового человеческого опыта. Модели можно было обучать на том, что люди и так написали сами.
Для роботов такой халявы нет. В сети почти отсутствуют триллионы хорошо снятых примеров того, как человеческие руки физически выполняют свою работу. Видео на YouTube — это не датасет: там нет нужных ракурсов, синхронизации и стабильного качества. Именно этот пробел и пытаются закрыть через рабочие места.
Люди как сенсоры
По сути людей превращают в сенсоры — в своего рода станки для производства «болванок физических действий». Эти болванки уходят в производство роботов, и на выходе довольны все: и разработчики ИИ, и робототехники.
Мой взгляд: это новая индустриальная революция, только в непривычной форме. Раньше физический труд оцифровывали через автоматизацию — заменяли человека машиной. Теперь человека сначала оцифровывают, а потом заменяют. И запускается всё это там, где труд дёшев, а рабочих мест много.
Для вайбкодинга здесь прямая параллель. Ты уже привык, что качество результата упирается в данные и контекст, а не в магию модели. В робототехнике тот же закон работает буквально: без триллиона записанных примеров движения никакой робот не научится складывать белье. Разница лишь в том, что для текста данные уже лежали готовыми, а физический мир их приходится собирать руками — буквально.
Выводы
- Физический интеллект упирается в данные, которых в интернете почти нет, — поэтому их начали собирать прямо на рабочих местах.
- Индия стала ключевой площадкой: десятки тысяч работников носят камеры и гарнитуры на фабриках, складах и кухнях.
- Human Archive заявляет о 100 000+ участников и 500+ партнёрах в 30+ странах, а Instawork и Objectways собирают данные от первого лица и нанимают людей открыто.
- Технически это уже не разметка картинок: тактильные перчатки, mocap и синхронные камеры дают полноценные примеры физических действий.
- Люди здесь выступают как сенсоры и поставщики «болванок» для обучения роботов — экономически это та же логика, что и аутсорс разметки, только на уровне физического мира.