Figure花1500万美元众包1600万条训练视频
图：Figure AI官网Index发布页配图（Figure AI官方发布资料）Figure AI推出众包数据平台Index。来自108个国家的创作者已上传超过1600万条第一人称视频，公司为此支付1500万美元报酬，并承诺未来12个月在数据与算力上投入超过10亿美元，用于训练自研的Helix模型。
机器人训练数据不够用，Figure AI给出的答案是：花钱请全世界的普通人，用手机把自己做家务的过程拍下来。8月25日，这家人形机器人公司结束隐身期，把此前代号Project Go-Big的项目正式命名为Index，并同步在App Store与Google Play上架。
Figure披露的隐身期成绩单为：4个月内应用下载量26.4万次，覆盖108个国家，周活跃贡献者超过4.4万人，累计上传视频超过1600万条。按官方说法，平台目前每秒钟就要处理30分钟的视频上传量，相当于每天有4.9年的人类工作时长被传上来。
数据的多样性被列为核心指标。Figure称，每采集1000小时素材，数据集中就包含373个不同任务、1146件被操作的物体和116个不同环境。采集内容从做饭、打扫、叠衣服、铺床等家务，延伸到物流中心、餐厅、工厂和办公室等商业场景，官方举的极端例子包括清理猫砂、换机油、收拾餐厅餐桌。
Index按双边平台运作：个人“创作者”可以录制自己完成日常任务的过程换取现金赏金，用户也可以通过应用预约创作者上门帮忙做家务，同时录下第一视角画面。截至目前，创作者累计已获得1500万美元报酬；Figure同时表示，未来12个月将在数据与算力上投入超过10亿美元。
为把消费级手机视频变成可训练的数据，Figure搭了一条五级流水线：自动过滤（分辨率、帧率、光照与任务相关性）、人工反欺诈审核、基于向量嵌入的去重、类别再平衡，以及分层标注，处理后的数据用于训练公司的Helix模型架构。创始人兼CEO Brett Adcock把Index定位为Helix实现零样本泛化所需的专用数据管道。
接下来更值得盯的不是上传量本身，而是这批数据究竟能带来多少可验证的能力增量：Helix在新环境、新物体上的成功率能提升多少，众包数据与机器人实机数据的配比如何，以及每10亿美元投入对应的任务泛化收益。