家用機器人訓練數據幾乎是零！新創 Shift App 用免費清潔換全程錄影，搶攻實體 AI 最稀缺素材
如果有人告訴你：有個陌生人會來幫你打掃家裡，免費，而且很專業，但條件是，他全程戴著攝影機，把你家的每個角落都錄下來。你願意嗎？
紐約人正在回答這個問題，而且看起來有很多人說願意。
5月底，德國AI新創MicroAGI透過旗下App Shift在紐約推出免費到府清潔服務，宣傳影片配著Jay-Z與Alicia Keys的《Empire State of Mind》鋼琴前奏，貼上X和LinkedIn，立刻引爆討論。他們如此宣告：「你得到一間打掃乾淨的公寓，我們得到訓練數據，雙贏。」
Shift帶著攝影機進家門，拿取訓練機器人AI的數據
只要在Shift上填入住址、電話、門鎖指示，系統就會派來一位「通過審核的Shift操作員」，清潔時間約兩小時。這位操作員頭上戴著攝影機，從進門到離開，一幀不漏地記錄整個清潔過程，這些第一人稱影像，將作為訓練下一代家用機器人的素材。
為什麼這些影像值那麼多錢？
我們可以先看另一個案例：今年5月，人形機器人新創Figure AI在倉庫裡直播了一場連續200小時的作業：由一位實習生下場和旗下Figure 03機器人比賽分揀包裹，在初期的10小時內，人類以12,924對12,732小勝，「這是人類最後一次獲勝。」Figure執行長Brett Adcock表示。
最終，Figure 03在200小時內共處理249,560個包裹。
Figure 03能有這樣的表現，背後的關鍵就是訓練數據。根據Figure的資料，Helix 02神經網路系統以超過1,000小時的人體動作數據訓練，並在超過20萬個模擬環境中進行並行訓練。換句話說，倉庫裡那個看起來行雲流水的機器人，是用海量數據餵出來的。
倉庫有固定動線、有標準化的架構，收集數據相對容易。可是家裡並沒有固定路線，廚房的抹布放哪裡、浴室的瓷磚縫怎麼刷、不同家庭的地板材質各不同，這些對人類來說直覺的事，機器人必須從頭學，而現有的訓練數據幾乎是零，這就是為什麼MicroAGI要推出Shift。
一次到府清潔的市價在50到250美元（約新台幣1,600元至7,850元）之間，但這些影像對實體人工智慧（Physical AI）廠商的價值顯然更高。
《The Verge》在報導中直接：文字和圖片可以從網路上大規模爬取，物理世界不行，而且更難在不付費的情況下悄悄爬取。正因如此，能拿到高品質家庭環境數據，就是Physical AI目前最稀缺的資源，也是最大的瓶頸。
延伸閱讀｜世界模型比 LLM 更重要？台大教授徐宏民：讓機器人在虛擬世界先犯錯，才是產業化關鍵
怕資安危機？Shift同時佈局其他「搶數據」的方式
Shift現在最大的爭議點是「隱私」，而Shift保證，拍到的臉孔、身分證、手機螢幕等個人資訊，都會在影像上傳前由智慧眼鏡或攝影裝置上的機器學習模型自動模糊處理。
但翻開隱私政策，有幾行值得注意：找不到任何讓使用者申請刪除自家清潔影像的條款；預約時必須提供付款資訊，若在24小時內取消或未如期讓人進門，還是可能被收費；服務條款也試圖免除平台對財產損失、竊盜或人身傷害的責任。
面對資安爭議，Shift正嘗試開啟其他收集數據的方式：直接招募記錄者。
Shift同時招募普通人戴上「錄影頭帶」，拍攝日常家務或專業任務的短影片，換取時薪20美元（約新台幣630元）加上獎金的報酬。根據Shift主要招募網站的數據，2026年第一季已有超過1萬名「操作員」在15個國家合計獲得超過500萬美元的報酬。
換句話說，Shift的免費到府清潔在這個框架下更像是一支廣告，吸引更多人加入數據生產行列，MicroAGI共同執行長暨共同創辦人Bercan Kilic也暗示，Shift的服務即將進軍倫敦、慕尼黑、蘇黎世。
把數據換成免費服務並不是新鮮事，超市會員卡換你的購物紀錄、保險公司用行車監控App換保費折扣、智慧電視用免費硬體換你的客廳時間，甚至是把社群上的數位足跡變成精準廣告，這些價值交換的邏輯人們早就接受了（或者說是「被動」接受），Shift只是把這個邏輯搬進了家庭清潔市場。
延伸閱讀｜洗碗也能賺錢？DoorDash 推 Task App 讓外送員兼職 AI 訓練師，把日常動作變成 AI 訓練數據
（本文轉載《創業小聚》）
延伸閱讀
人型機器人 Digit 進駐 Amazon、Toyota！能搬 16 公斤還會爬樓梯，Agility：「不像人」反而更有商機
生成式 AI 的下一站是空間智慧？AI 教母李飛飛推首款 Marble 3D 世界模型！其商業潛力在哪？
影子 AI 恐釀資安危機！企業如何部署 AI 安全平台，守住數據底線？