工厂主管第一次给女工拉丽塔（Lalita*）一个头戴摄像机时，她笑了出来。‘人们把闭路电视摄像头装在墙上的方式，他们把摄像头装在我们身上，’她说。这位32岁的女性在德里郊区的一个服装工厂工作将近一年时，管理层要求她所在的生产线上的工人们在开始工作前将小摄像头绑在额头上。没有人解释原因。当拉丽塔坐着缝制衬衫和裤子时，摄像机记录下了一切：她的手引导布料穿过缝纫机的节奏；她对领子和接缝的精确对齐；她的手指纠正褶皱和缺陷的速度；甚至与同事的互动。‘我们最初觉得很搞笑，因为戴上那玩意儿的样子太滑稽了，’她说。但工厂车间的氛围很快开始改变。工人们担心他们的生产力受到监控，变得更加注意自己的动作。通常在缝纫线之间展开的对话变得 quieter。有些人更加专注于工作，警惕每一个错误、停顿或分心可能被摄像机捕捉到。拉丽塔和她的同事们并不知道，他们的日常工作被记录下来，是印度公司日益增长的努力的一部分，以收集来自工厂车间的一手数据，这些信息在自动化工业工作竞赛中变得越来越有价值。 泰米尔纳德邦的数据公司Objectways正在记录一名工人在模型卧室中叠毛巾的画面。摄影：R Satish Babu/AFP/Getty Images 第一人称记录的人类运动和互动被称为自我中心数据，这是训练有朝一日可能取代人类的机器人的重要数据。类人机器人在人工智能的迅速进化中已成为最新的前沿。行业专家越来越多地将数据视为机器人技术和自动化中的最大瓶颈。与像ChatGPT或Gemini这样的语言模型不同，这些模型是在互联网上可用的大量文本上训练的，机器人则需要第一人称记录的物理工作。收集自我中心录像的公司表示，未来可能需要在工厂、仓库、商店和家庭中拍摄数亿小时的人类活动，才能使机器人能够可靠地在现实世界中导航。 EgoLab是印度一家数据聚合公司，从位于哈里亚纳邦的古尔冈（Gurugram）的拉丽塔工厂提取这些信息，其主要客户包括特斯拉。该公司的首席执行官埃隆·马斯克预测，特斯拉未来大约80%的价值将来自其类人机器人，而不是电动车。印度正快速成为全球收集自我中心数据的关键中心。意识到这一机会，越来越多的公司，如Humyn AI、FPV Labs、Micro1、Egodata、Neocambrian、XP Robotics、Objectways、Scale AI和CynLr等形成了一个生态系统，为机器人公司建立数据管道。“南亚对于许多劳动密集型行业仍然是世界的工厂。如果你试图教机器人怎么运作，几乎没有地方能提供印度那样规模、 Diversity和人力密集度的结合。每天都有数百万工人在缝制服装、组装产品、分类货物并执行机器人公司希望机器学习的任务，”收集自我中心数据的技术公司Labellerr AI的创始人普尼特·金达尔（Puneet Jindal）说。 捕捉录像只是第一步，然后录像被清理和注释以供客户使用，确保手部仍可见，运动得到准确跟踪，并且动作与背景活动分开。印度在数据注释业务中已经占据主导地位：根据行业估计，该国大约占全球数据注释市场的35%，其中约60%的收入来自美国客户。成本也是一个主要因素。“在美国支付每小时30美元的数据收集公司，往往可以在印度以不到六分之一的成本完成类似的工作，”另一家科技公司的创始人（要求匿名）说。“在许多情况下，公司可以与工厂达成协议，以规模化地收集录像，而不直接补偿单个工人。” “没有几个地方能提供像印度那样的规模、 Diversity和人力密集度的结合，”普尼特·金达尔说，他的公司在印度收集自我中心数据。《卫报》对五个州六家工厂的数据收集实践进行的审查发现，佩戴从Meta智能眼镜到头戴摄像机的设备的工人没有获得任何补偿，尽管他们生成的录像后来会被出售给科技公司。“有时候他们会给我们一瓶饮料，”拉丽塔说，她在工厂的工资约为200美元。“我仍然不确定那算不算补偿。”