Рынок воплощённого искусственного интеллекта — роботов, способных действовать в реальном мире, — сталкивается с острым дефицитом данных. Чтобы машина научилась складывать одежду, открывать шкафы, завязывать шнурки или сортировать товары, ей нужны миллионы часов записей человеческих действий. На этом фоне в Китае быстро растёт целая индустрия по сбору и продаже таких данных.

Сборщики данных, которых иногда называют «тренерами роботов», выполняют обычные бытовые задачи, но делают это в специальном оборудовании: с несколькими камерами или датчиками движения.

Каждый поворот руки, захват предмета и перемещение фиксируются для дальнейшего обучения моделей. За такую работу платят около 250 юаней в день, то есть примерно 30 юаней в час. При этом сотрудники часто сталкиваются с техническими сбоями, долгой настройкой устройств и жёсткими требованиями к объёму пригодных записей.

Собранные материалы проходят проверку, разметку и стандартизацию, после чего посредники продают их робототехническим компаниям уже по 300–500 юаней за час. Наиболее ценными считаются данные, полученные при управлении настоящим роботом через VR-устройства или экзоскелеты: их стоимость может достигать 500–1000 юаней за час. Так один и тот же набор действий — например, складывание полотенца — превращается из низкооплачиваемой подработки в дорогой цифровой актив.

Причина высокого спроса — огромный разрыв между потребностями отрасли и существующим предложением. По оценкам участников рынка, для создания робота с навыками, близкими к человеческим, могут потребоваться порядка миллиарда часов реальных данных, тогда как доступный мировой объём составляет лишь несколько миллионов часов. Интернет-данные, полезные для языковых моделей, здесь не решают проблему: роботу необходимы трёхмерные записи взаимодействия с физическими объектами.

Наибольшую выгоду пока получают не только производители роботов, но и поставщики данных. Они могут многократно перепродавать один и тот же качественно обработанный набор нескольким клиентам, повышая маржу в разы.

Поэтому компании, специализирующиеся на данных для воплощённого ИИ, привлекают крупные инвестиции и получают высокие оценки. Пока робототехнические стартапы тратят значительные средства на разработку «железа», поставщики данных уже строят бизнес на главном дефиците новой индустрии — реальном человеческом опыте.