新德里西郊的垃圾回收站，43岁的Sunita Rathore头顶绑着一部iPhone，在38度高温下分拣塑料。镜头对准她的双手：撕标签、分类、堆叠。她不知道这些画面将流向哪里，只知道每小时能多赚150卢比——约合人民币1块8。
这是她二十年来第一次能为四个孩子存下学费。
这就是当下全球科技业最荒诞的一幕：数十万印度工人正用最原始的方式，为最先进的AI机器人编写“操作手册”。他们记录下的每一个手势，都在加速自己失业那天的到来。
数据饥渴
人形机器人在实验室里能跳舞、跑马拉松，但在仓库里连拿个箱子都会摔倒。问题不在硬件，而在数据。OpenAI训练ChatGPT靠文字和图片，但机器人需要的是人类干活的“第一视角”视频——折衣服、焊鞋面、系鞋带。这种视频以前没人拍，现在成了全球最抢手的资源。
花旗预测，到2050年人形机器人及相关服务市场规模将达7万亿美元，全球部署6.48亿台。马斯克甚至预言人均至少两台。训练数据市场今年119亿美元，2031年将飙至498亿美元。
印度成了“数据金矿”
美国和中国在具身智能领域激烈竞争。美国有Tesla、Figure AI、Agility Robotics，中国有宇树、智元、优必选。中国的工厂数据大多仅供国内自用，美国靠招募社工、外卖员自行拍摄，产量完全跟不上需求。
于是，拥有全球最大手工劳动力池的印度，成了必争之地。
“印度是地球上最丰富的数据来源，”德里创业公司ManuData创始人Avinash Pandey说。从鞋厂到农田，从建筑工地到渔村，工人们头戴摄像头、指套传感器，把毕生手艺数字化。
19岁的哥伦比亚大学辍学生Eddy Xu带着2200万美元融资，把整个团队从旧金山搬到班加罗尔。他的公司Build AI已在数十家工厂给1.4万名工人装上头戴设备，攒下超过100万小时 footage。前亚马逊Alexa机器学习团队成员Nikita Sadhnani创立的BergLabs AI，每天接三通电话，客户名单包括美国和中国顶尖机器人实验室。零工平台Awign Enterprises日录数千小时，已向 unnamed 头部机器人厂商交付20万小时数据，年底目标200万小时。
OpenAI投资的Physical Intelligence、Figure AI、Nvidia、苹果都在抢购。
有客户开出400种场景需求清单，包括医美诊所、加油站、钻石切割中心。
残酷的性价比
在耐克、阿迪达斯代工厂Alpine Shoes，38岁的Dilip Kumar Yadav每月工资1.94万卢比，头戴设备每天再给他300卢比——够他给北方邦老家的父母寄一笔像样的钱。他数得出厂里几十种可被录制的工序：裁片、注塑、耐折测试、削边。旁边，Nisha Kumari正在录自己系鞋带的特写。两人都没听说过机器人进工厂这回事。
未经标注的原始视频每小时能卖7美元以上，精细标注的——精确到“右手持刀，刀刃朝向番茄”——每小时15到30美元。“同样的数据在美国成本至少三倍，”Awign创始人Annanya Sarthak说。
同意书形同虚设
但伦理红线正在崩塌。许多工人完全不知道拍摄用途。所谓的同意书往往只有几行字，法律效力存疑。数字权利活动家Mishi Choudhary直言：“把这种录制称为'自愿'是闹剧。”即使画面只拍手部，也会泄露家庭内部、个人物品等生物识别信息。旁人的脸常被无意录入，而印度数据保护法核心条款2027年才生效。
“权力失衡太明显了，”Choudhary说，“创造这些资源的人值得透明和公平报酬，而不是被以工作之名施舍几个铜板。”
闭环
对Sunita Rathore们来说，这个窗口期——专家估计约十年——意味着真金白银。窗口关闭之后呢？
班加罗尔仓库里，27岁的Yeshwanth N一边包灯泡一边说，他看过足够多的科幻片。
“等机器人来了，我就回老家种万寿菊和玉米，”他做了个啥种子的手势，“那活儿机器人干不了。”
他或许是对的。但首先，得有人愿意付他1块8一小时，去教机器人怎么撒种。（AI研究院）
