10 月 22 日，量子位披露了新一批具身智能训练数据的供应商情况，一家名为 Maxinsights 的公司向客户交付的数据已超过 200 万小时，其中带手部追踪与语言标注的部分在 150 万小时以上，月采集产能达 45 万小时，全球采集网络铺进 2000 多个真实环境、覆盖 5 万多个场景。
为何第一人称数据吃紧
让机器人自己反复采集操作数据，成本高、速度慢，能覆盖的场景十分有限。第一人称视角的数据靠人戴头戴式相机记录日常手部动作与物体交互过程，采集成本更低、场景多样性更强，也不依赖昂贵的机器人硬件，从而支撑起百万小时量级的数据集。这正是 OpenAI 早年做机器人时卡住的环节，如今其供应商名单已经浮出水面。
客户名单里的头部玩家
Maxinsights 成立只有两三年，合作名单中出现 Google DeepMind、Figure、Dyna Robotics、Genesis AI 等物理 AI 玩家，业务已做到包括北美在内的全球六大洲，公司 3 月进入中国市场，ARR 连续多月站上或逼近 1 亿美元。规模化预训练的价值已有实证，8 月发布的 Dyna-2 用 100 万小时人类第一人称视频做预训练，把预训练数据从 1000 小时增至 100 万小时时，对人类动作的预测均方误差降低约 12%。
这家公司没有披露 OpenAI 是否为直接客户，但从 Egocentric 数据在 Physical AI 圈的集中采购可以推断，模型厂商对人类操作数据的依赖在快速上升。人类示范一旦成为机器人预训练的主菜，采集网络的质量和覆盖场景数就直接换算成模型能力的上限。
数据供给如何转化为机器人能力，OpenAI 正式入局人形机器人的 27 个岗位细节提供了另一侧的观察视角。
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