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| 本文作者： 向欣 | 2026-07-31 13:56 |
作者丨向 欣
編輯丨高景輝
雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))報(bào)道：
「今年做 Ego 數(shù)據(jù)真正能賺到錢(qián)的公司，國(guó)內(nèi)最多只有五家。」
做出這個(gè)判斷的，是具身數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)者袁日正。你可能沒(méi)聽(tīng)過(guò)他的名字，但如果你是業(yè)內(nèi)人士，一定聽(tīng)過(guò)他的公司名——
「EgoScale」。
或許和我一樣，你看到這個(gè)名字的第一眼，多半認(rèn)為它是一個(gè)「蹭熱度」的公司，畢竟引爆「Ego」概念的，就是英偉達(dá)的那篇力作「EgoScale」。
但袁日正告訴我，早在英偉達(dá) EgoScale 項(xiàng)目發(fā)布四個(gè)月前，他就已經(jīng)注冊(cè)了 egoscale.com這個(gè)域名。作為最早入局 Ego 數(shù)據(jù)的創(chuàng)業(yè)者，他用一年多的時(shí)間搭建了采集體系，跑通了自動(dòng)化處理流程。
據(jù)他所說(shuō)，目前 EgoScale 在國(guó)內(nèi) Ego 數(shù)據(jù)交付量穩(wěn)居前三。這也是為什么袁日正有底氣說(shuō)出開(kāi)頭那句話。他還告訴我們，一些數(shù)據(jù)賽道的「量產(chǎn)大戶」，其實(shí)在水面之下。
那么，為什么像 EgoScale 這樣名不見(jiàn)經(jīng)傳的數(shù)據(jù)公司，能在沒(méi)拿到融資的情況下跑通量產(chǎn)交付？
在和袁日正探討這個(gè)問(wèn)題的過(guò)程中，我發(fā)現(xiàn)他有許多和行業(yè)主流截然不同的認(rèn)知，但又十分自洽。
比如，當(dāng)所有人都在開(kāi)發(fā)「頭環(huán)」式數(shù)采設(shè)備時(shí)，EgoScale 做了一頂搭載雙目相機(jī)的帽子。他說(shuō)，大多數(shù)公司設(shè)計(jì)采集設(shè)備時(shí)只從技術(shù)角度出發(fā)，卻很少有人從采集員的角度想過(guò)，采集員是否愿意每天戴著它工作10個(gè)小時(shí)。
再比如，當(dāng)頭部玩家挨個(gè)喊出百萬(wàn)小時(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)時(shí)，他卻認(rèn)為卷數(shù)據(jù)規(guī)模可能是行業(yè)最大的誤區(qū)，從供應(yīng)鏈的角度解釋了相比堆時(shí)長(zhǎng)，數(shù)據(jù)的場(chǎng)景豐富度、任務(wù)多樣性要重要得多。
除此之外，關(guān)于數(shù)據(jù)采集的每一個(gè)環(huán)節(jié)，他都有自己的一套邏輯。這套邏輯最終跑出來(lái)的結(jié)果是：每月1500人次的采集員輪轉(zhuǎn)，只用不到20人的全職團(tuán)隊(duì)管理，數(shù)據(jù)有效采集率高達(dá)80%。
所以回到最開(kāi)始的問(wèn)題：Ego數(shù)據(jù)到底要怎么做？答案就藏在這些「非共識(shí)」里。
01
10萬(wàn)小時(shí)數(shù)據(jù)，可能一文不值
▎AI科技評(píng)論：Ego數(shù)據(jù)已經(jīng)從一個(gè)相對(duì)小眾的方向變成具身智能領(lǐng)域的熱門(mén)賽道，現(xiàn)在這個(gè)局里都有哪些玩家？
袁日正：可以分為三類(lèi)。第一類(lèi)是自研硬件、采集原始多模態(tài)數(shù)據(jù)的創(chuàng)業(yè)公司，一般是Ego+UMI同步采集；第二類(lèi)是依托標(biāo)注流水線、外部獲取素材再加工的公司，包括從智駕數(shù)據(jù)服務(wù)轉(zhuǎn)型做具身Ego數(shù)據(jù)的公司，以及從互聯(lián)網(wǎng)第一人稱視頻中蒸餾提取Ego數(shù)據(jù)的公司；第三類(lèi)是從具身智能生態(tài)內(nèi)部孵化出來(lái)的數(shù)據(jù)公司。
賽道里公司雖然多，但全中國(guó)今天真正能做到規(guī)模化交付、被頭部客戶驗(yàn)收的團(tuán)隊(duì)，不超過(guò)5家。在國(guó)內(nèi)Ego數(shù)據(jù)交付量上，我們穩(wěn)居前三，已經(jīng)進(jìn)入多家國(guó)內(nèi)外頭部科技公司、模型公司和具身智能企業(yè)的供應(yīng)商體系，完成了多批次數(shù)據(jù)交付。
▎AI科技評(píng)論：為什么你們能穩(wěn)居前三？剩下的公司卡在哪兒？
袁日正：主要卡在數(shù)據(jù)同質(zhì)化上。有頭部客戶跟我們說(shuō)，他看過(guò)四五十家demo，國(guó)內(nèi)外的都有，其中好幾家的數(shù)據(jù)長(zhǎng)得一模一樣。我們的數(shù)據(jù)不會(huì)同質(zhì)化。
▎AI科技評(píng)論： 同質(zhì)化是什么原因造成的？
袁日正：采集模式的問(wèn)題，數(shù)據(jù)來(lái)源太重合了。
行業(yè)里不少公司采用眾包模式，找?guī)准褺端人力公司，由他們組織人去采集。但人力公司會(huì)同時(shí)服務(wù)多家客戶，同一個(gè)場(chǎng)景（地點(diǎn)）被反復(fù)采集。
從人力公司的角度想：接了A公司的單，拍完了，人員閑置了怎么辦？自然會(huì)去找B公司，再拍一遍。兩家公司的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是同一批人拍的。即便你花大價(jià)錢(qián)買(mǎi)了所謂的「獨(dú)家數(shù)據(jù)協(xié)議」，在底層供應(yīng)鏈上，拿到的依然是沒(méi)有任何差異化的二手?jǐn)?shù)據(jù)。
另一種是去數(shù)據(jù)工廠采，但工廠的場(chǎng)景和任務(wù)豐富度極其有限。10萬(wàn)小時(shí)的數(shù)據(jù)如果只來(lái)自10到50個(gè)工廠，本質(zhì)上就是過(guò)擬合，高度重復(fù)。對(duì)訓(xùn)練World Model或VLA來(lái)說(shuō)，邊際價(jià)值很低。
▎AI科技評(píng)論：那你怎么保證自己的數(shù)據(jù)不會(huì)同質(zhì)化？
袁日正：數(shù)據(jù)就兩件事：采集和處理。如果把采集這一塊完全外包出去，核心資產(chǎn)支撐度就很淺了。我們的采集員都是自己運(yùn)營(yíng)管理，分布在全國(guó)各地，能采集真實(shí)場(chǎng)景里各種各樣豐富的數(shù)據(jù)。
很多公司強(qiáng)調(diào)規(guī)模，動(dòng)不動(dòng)就說(shuō)手里有10萬(wàn)小時(shí)數(shù)據(jù)。但我覺(jué)得強(qiáng)調(diào)規(guī)模是這個(gè)行業(yè)最大的誤區(qū)。同樣是10萬(wàn)小時(shí)，一個(gè)包含50個(gè)場(chǎng)景，另一個(gè)包含5萬(wàn)個(gè)場(chǎng)景，后者更有價(jià)值。現(xiàn)在大多數(shù)人都在做前者，因?yàn)槎蚜勘韧貓?chǎng)景容易得多。我們是其中極少數(shù)懂得要做后者，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)多樣性的公司。
▎AI科技評(píng)論：你說(shuō)的數(shù)據(jù)多樣性，就是指場(chǎng)景足夠多嗎？
袁日正：數(shù)據(jù)多樣性不僅是場(chǎng)景數(shù)量，還包括任務(wù)、動(dòng)作、物體、工具、人員、環(huán)境、操作路徑、成功與失敗過(guò)程，以及異常和恢復(fù)行為。還有一個(gè)差異點(diǎn)是我們的數(shù)據(jù)高度結(jié)構(gòu)化，能夠滿足模型直接訓(xùn)練要求。
▎AI科技評(píng)論：也有一種說(shuō)法是「缺什么技能就補(bǔ)什么數(shù)據(jù)」，覺(jué)得現(xiàn)階段做通用數(shù)據(jù)不現(xiàn)實(shí)。
袁日正：這取決于你的目標(biāo)是做一個(gè)完成特定任務(wù)的Demo，還是做一個(gè)通用的具身大模型。如果只是為了完成某個(gè)工業(yè)位姿的抓取，企業(yè)自己找?guī)讉€(gè)人采一下就夠了，根本不需要第三方數(shù)據(jù)公司。我們的大多數(shù)客戶目標(biāo)是做通用模型，底層喂養(yǎng)的，必須是海量、泛化、甚至帶點(diǎn)corner case的真實(shí)人類(lèi)生活數(shù)據(jù)。
▎AI科技評(píng)論：你們重點(diǎn)采集哪一類(lèi)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)？
袁日正：主要是家庭、商業(yè)場(chǎng)景，基本不采工業(yè)。現(xiàn)在國(guó)內(nèi)外對(duì)家庭場(chǎng)景數(shù)據(jù)都很重視。家庭機(jī)器人在國(guó)外特別火。去年我在硅谷接觸了不少高收入人群，有做消費(fèi)品的，有特斯拉的高管，他們普遍焦慮的是下班還要回去處理大量家務(wù)，即便年薪千萬(wàn)美金，請(qǐng)保姆一個(gè)月幾萬(wàn)美金也覺(jué)得不劃算。
工業(yè)場(chǎng)景是在固定環(huán)境里做固定的事，放幾個(gè)攝像頭就夠了，根本不需要Ego。去年5月之前做Ego的公司都在采工業(yè)數(shù)據(jù)，這不make sense。
02
▎AI科技評(píng)論：你們用什么設(shè)備采集數(shù)據(jù)？
袁日正：我們做了一頂帽子。這是全球第一個(gè)雙目數(shù)采設(shè)備，也是第一個(gè)帽子形態(tài)的采集設(shè)備，一直在使用，只是為了避免被抄襲，所以沒(méi)有對(duì)外發(fā)布。它配一個(gè)很小的充電寶就能10小時(shí)全時(shí)拍攝，充電寶用魔術(shù)貼固定，沒(méi)有做復(fù)雜的機(jī)械架構(gòu)，而且放在帽子上幾乎沒(méi)有重量。而且戴一頂帽子，采集員和他們周?chē)娜瞬粫?huì)覺(jué)得突兀，干活更加自然。
現(xiàn)在不少同類(lèi)產(chǎn)品其實(shí)都是拼湊的，對(duì)外宣稱是自研，實(shí)際上就是用的Gopro，我們是從頭到尾全定制設(shè)計(jì)的硬件。所以有投資人來(lái)問(wèn)我們說(shuō)，你們?cè)趺春屯懈?jìng)爭(zhēng)，我會(huì)反問(wèn)投資人，他們?cè)趺锤覀兏?jìng)爭(zhēng)？
▎AI科技評(píng)論：智能眼鏡會(huì)不會(huì)更輕便？
袁日正：我們?cè)谘坨R上嘗試過(guò)采集數(shù)據(jù)，試了一年。要說(shuō)誰(shuí)比我們更懂用眼鏡采數(shù)據(jù)，可能只有Meta。但結(jié)果告訴我們，眼鏡在重量、續(xù)航、散熱、成本、參數(shù)上都有瓶頸。
▎AI科技評(píng)論：最終為什么收斂到雙目，而不是像有些同行那樣做六目？
袁日正：我和很多海外學(xué)術(shù)社區(qū)的人交流過(guò)，基于這些信息提煉出核心判斷：采集數(shù)據(jù)到底是為了做環(huán)境采集，還是做手部操作的訓(xùn)練數(shù)據(jù)？如果是為了訓(xùn)練「大腦」執(zhí)行手部操作，盯著前面的雙手就夠了，為什么要看后面？六目帶來(lái)的價(jià)值未必能覆蓋其硬件和隱形成本。多一個(gè)攝像頭，數(shù)據(jù)量就會(huì)暴增，傳輸、處理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的成本都會(huì)上漲。
▎AI科技評(píng)論：采集之后，數(shù)據(jù)怎么傳回來(lái)？
袁日正：本地存儲(chǔ)之后無(wú)線上傳。不需要拔卡、寄回工廠、人工拷貝。我們是當(dāng)天采、當(dāng)天傳、當(dāng)天反饋，第二天任務(wù)自動(dòng)更新。六目方案做不到這一點(diǎn)，多一個(gè)攝像頭，數(shù)據(jù)當(dāng)天就傳不完。這個(gè)運(yùn)營(yíng)閉環(huán)，目前全世界沒(méi)有第二家做到。他們不做無(wú)線傳輸，不是技術(shù)問(wèn)題，是產(chǎn)品思維問(wèn)題。
插卡傳輸?shù)闹荒芗泄芾恚碚撔矢撸鄻有缘汀⒊杀靖撸枰€下管理，中間有人抽成。我們是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)找到C端采集員，寄設(shè)備、收設(shè)備，全程線上對(duì)接。
▎AI科技評(píng)論： 你們現(xiàn)在有多少采集員？怎么管理？
袁日正： 采集體系月周轉(zhuǎn)1500人，大多數(shù)是寶媽，標(biāo)注體系800人，整體人員分工動(dòng)態(tài)調(diào)整。我們公司全職不到20人，4月份之前只有6個(gè)人，主要是依賴自動(dòng)化體系對(duì)采集人員進(jìn)行線上管理。
▎AI科技評(píng)論： 人都散在全國(guó)各地，采集質(zhì)量能保證嗎？
袁日正： 我們的有效采集率是80%，行業(yè)里很多只有50%，甚至10%。差別在哪里？主要是對(duì)人性的理解。采集員最關(guān)心的是賺錢(qián)，我們對(duì)采集員的培訓(xùn)不談規(guī)范，而是告訴他：「你不按這個(gè)角度拍，就會(huì)少賺多少錢(qián)。」 這是對(duì)人性的理解。
▎AI科技評(píng)論： 你說(shuō)的這套「人性論」，放在一堆技術(shù)博士創(chuàng)始人面前，有點(diǎn)非主流。這和你之前說(shuō)的產(chǎn)品思維問(wèn)題是一個(gè)邏輯嗎？
袁日正： 對(duì)。有很多友商的創(chuàng)始人大多來(lái)自大廠，做技術(shù)沒(méi)問(wèn)題，但對(duì)產(chǎn)品的理解不一定到位。我從2015年開(kāi)始創(chuàng)業(yè)，本科期間做成功了兩個(gè)產(chǎn)品，積累了第一桶金，做過(guò)個(gè)人投資，也在螞蟻集團(tuán)做過(guò)產(chǎn)品經(jīng)理。我覺(jué)得懂產(chǎn)品、懂人性比懂技術(shù)更重要。懂人性讓我能把產(chǎn)品做得輕、戴得舒服，讓人愿意戴滿10小時(shí)；我也明白客戶要的不是復(fù)雜的報(bào)價(jià)單，而是按小時(shí)計(jì)價(jià)的標(biāo)品。
我覺(jué)得產(chǎn)品專家比技術(shù)專家更難招。因?yàn)榧夹g(shù)需求是標(biāo)準(zhǔn)的，而懂硬件、軟件、運(yùn)營(yíng)、自動(dòng)化的產(chǎn)品人，太稀缺了。
03
▎AI科技評(píng)論：有人認(rèn)為Ego數(shù)據(jù)采集說(shuō)到底就是組織人拍視頻，這個(gè)行業(yè)有什么技術(shù)壁壘嗎？
袁日正：如果你只采一個(gè)小時(shí)數(shù)據(jù)，把它后處理出來(lái)，這沒(méi)有任何壁壘。真正的壁壘是能不能規(guī)模化、高效地持續(xù)產(chǎn)出高質(zhì)量、可直接進(jìn)入大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。
▎AI科技評(píng)論：高質(zhì)量、可直接進(jìn)入大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，具體長(zhǎng)什么樣？
袁日正：除了原始視頻，我們交付的完整數(shù)據(jù)包還包括同步雙目影像、IMU、時(shí)間戳、標(biāo)定參數(shù)，以及任務(wù)描述、動(dòng)作切分、手部姿態(tài)與軌跡、質(zhì)量評(píng)分和場(chǎng)景元數(shù)據(jù)等訓(xùn)練級(jí)數(shù)據(jù)。
▎AI科技評(píng)論：這么多處理環(huán)節(jié)，規(guī)模化交付豈不是很難？
袁日正：我們搭建了一套自動(dòng)化系統(tǒng)，包含三套體系：采集體系、標(biāo)注體系、運(yùn)營(yíng)體系。標(biāo)注體系還分為自動(dòng)化標(biāo)注和人工QA（Quality Assurance，即質(zhì)檢）兩個(gè)環(huán)節(jié)。現(xiàn)在自動(dòng)化閉環(huán)跑了半年，基本跑通了，別人想抄也得花4到6個(gè)月。
▎AI科技評(píng)論：搭建這個(gè)系統(tǒng)用了多久？
袁日正：用了一年時(shí)間，上個(gè)月完成了1.0自動(dòng)化，只剩三個(gè)板塊尚未完全自動(dòng)化，這個(gè)月中會(huì)完成2.0。很多團(tuán)隊(duì)人數(shù)是我們的三倍，效率遠(yuǎn)不如我們。
▎AI科技評(píng)論：自動(dòng)化系統(tǒng)是怎么搭建起來(lái)的？
袁日正：這本質(zhì)上是系統(tǒng)工程：目標(biāo)是交付數(shù)據(jù)，拆解出中間環(huán)節(jié)，哪些能自動(dòng)化就自動(dòng)化，哪些暫時(shí)不能就先沉淀、逐步推進(jìn)。我們的自動(dòng)化系統(tǒng)包含非常多Agent，很多環(huán)節(jié)都可以無(wú)人化。所以也沒(méi)有單獨(dú)招過(guò)infra負(fù)責(zé)人，因?yàn)槌跏紙F(tuán)隊(duì)內(nèi)部就有這個(gè)能力。
而且，我們的數(shù)據(jù)是持續(xù)積累的。每接一個(gè)新項(xiàng)目，先看已有數(shù)據(jù)能復(fù)用多少，再針對(duì)新增模型需求完成定向生產(chǎn)，過(guò)程中不斷提高已有數(shù)據(jù)的復(fù)用效率。
之前提到月均流轉(zhuǎn)1500人的數(shù)據(jù)采集人員規(guī)模，容易讓人以為我們?cè)诒日l(shuí)的采集團(tuán)隊(duì)更大。但規(guī)模只是表象，我們構(gòu)建的是一套覆蓋需求理解、數(shù)據(jù)生產(chǎn)、自動(dòng)處理、訓(xùn)練級(jí)交付和模型反饋的真實(shí)世界數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。
▎AI科技評(píng)論：搭建過(guò)程中踩過(guò)什么坑？
袁日正：主要是交付。交付環(huán)節(jié)最大的問(wèn)題是格式不統(tǒng)一。每個(gè)客戶要求的格式不同，轉(zhuǎn)化過(guò)程容易出錯(cuò)。有的要Robot數(shù)據(jù)包，有的畫(huà)幅要切成4:3，有的要1080P，有的要720P。類(lèi)似的細(xì)節(jié)問(wèn)題能列出30個(gè)。同一份數(shù)據(jù)跑同一個(gè)算法，結(jié)果都可能不同，因?yàn)閿?shù)據(jù)里總有你沒(méi)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。AI處理也有幻覺(jué)，問(wèn)題在那段時(shí)間滾雪球式增長(zhǎng)。
▎AI科技評(píng)論：最難的階段是什么樣的？
袁日正：最累的那個(gè)月，我胖了10公斤，三個(gè)同事瘦了10公斤，當(dāng)時(shí)只有6個(gè)人。交付階段跑完后立刻招了10多個(gè)人，核心是搭建完善的自動(dòng)化管理和風(fēng)險(xiǎn)體系。不過(guò)被客戶push的過(guò)程，本身也是提升能力的過(guò)程。
客戶需求還會(huì)變化。一開(kāi)始要A，交付完要改，改完又要C、要D。都是小需求，成本不大，但也不可能拒絕。即使是頭部客戶，其數(shù)據(jù)需求也會(huì)隨著模型訓(xùn)練進(jìn)展和內(nèi)部認(rèn)知不斷變化。我們要做的就是快速理解變化、穩(wěn)定迭代，并保持版本和質(zhì)量的一致性。
現(xiàn)在我們已經(jīng)形成從客戶需求到數(shù)據(jù)生產(chǎn)、交付和反饋迭代的完整閉環(huán)，數(shù)據(jù)供給效率和交付質(zhì)量都在提升。
04
數(shù)據(jù)應(yīng)該是資產(chǎn)，不是服務(wù)
▎AI科技評(píng)論：有人說(shuō)數(shù)據(jù)公司天花板是估值290億美元的Scale AI，你們會(huì)對(duì)標(biāo)它嗎？
袁日正：Scale AI 證明了訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以成為獨(dú)立的基礎(chǔ)設(shè)施層，他們主要提供的是數(shù)據(jù)處理服務(wù)。這也是很多傳統(tǒng)數(shù)據(jù)廠商的商業(yè)模式，只做后半段的數(shù)據(jù)處理，比如標(biāo)注、清洗等，不做采集，行業(yè)大部分素材普遍依靠網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、外購(gòu)存量互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容獲取。
我們和Scale AI的區(qū)別在于，我們有采集環(huán)節(jié)，能同時(shí)覆蓋真實(shí)世界數(shù)據(jù)的采集、結(jié)構(gòu)化、質(zhì)量管理和授權(quán)體系，能夠持續(xù)沉淀可復(fù)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。Scale AI其實(shí)不算我們的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
▎AI科技評(píng)論：很多模型公司也在自研數(shù)據(jù)采集設(shè)備，既是你們的客戶又是競(jìng)爭(zhēng)者。他們?yōu)槭裁匆约鹤觯窟€有公司把自己的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)獨(dú)立出來(lái)，你怎么看？
袁日正：原因很簡(jiǎn)單。大模型創(chuàng)業(yè)公司如果數(shù)據(jù)全部外購(gòu)，會(huì)被質(zhì)疑沒(méi)有數(shù)據(jù)壁壘。所以得自己采一點(diǎn)，有個(gè)交代。但自己采集并不劃算。我們賣(mài)的數(shù)據(jù)比他們自己采成本更低、量更大，為什么不買(mǎi)現(xiàn)成的？
數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和模型業(yè)務(wù)之間也存在天然矛盾。如果一家模型公司同時(shí)向外提供數(shù)據(jù)服務(wù)，客戶會(huì)擔(dān)心自己的數(shù)據(jù)需求、訓(xùn)練方向甚至商業(yè)規(guī)劃是否會(huì)被母公司掌握。有的數(shù)據(jù)服務(wù)商在被大廠收購(gòu)后，就沒(méi)什么人再買(mǎi)它的數(shù)據(jù)了。
如果我是做大模型的公司，向競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手買(mǎi)數(shù)據(jù)，就等于在養(yǎng)對(duì)手。沒(méi)人會(huì)這么做。
▎AI科技評(píng)論：有數(shù)據(jù)公司也在往模型方向延伸，你有這個(gè)打算嗎？
袁日正：跨度太大了。做數(shù)據(jù)的同時(shí)做模型，客戶知道你有做模型的意圖，為什么還要買(mǎi)你的數(shù)據(jù)？買(mǎi)數(shù)據(jù)也等于養(yǎng)他的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
我認(rèn)為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施需要保持中立。跟客戶溝通時(shí)，立場(chǎng)很明確：我們只做數(shù)據(jù)，不會(huì)成為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。保持第三方立場(chǎng)非常重要。
▎AI科技評(píng)論：Ego數(shù)據(jù)這個(gè)市場(chǎng)到底有多大？
袁日正：全球今年愿意花10億人民幣以上買(mǎi)Ego數(shù)據(jù)的客戶大約有5家，中國(guó)約1.5家，海外約3.5家。單一海外頭部客戶愿意花2億美金以上。我們認(rèn)可的兩家友商中，一家今年純Ego數(shù)據(jù)已有1億美金訂單。
▎AI科技評(píng)論：Ego數(shù)據(jù)涉及視頻，出境會(huì)不會(huì)有合規(guī)問(wèn)題？
袁日正：Ego數(shù)據(jù)出境本身不敏感。其實(shí)真機(jī)遙操數(shù)據(jù)才是不好出境的，因?yàn)樗鼘儆诟邇r(jià)值稀有物。而Ego視頻本質(zhì)上就是第一人稱視角的日常活動(dòng)記錄，敏感度低，互聯(lián)網(wǎng)上都有很多這種視頻。
Ego數(shù)據(jù)出境可能需要擔(dān)心的是，指紋和掌紋這些敏感信息，1080P分辨率能拍到指紋和掌紋，脫敏有難度。兩只手操作時(shí)旁邊有人伸手過(guò)來(lái)，畫(huà)面里出現(xiàn)三四只手，這種邊界情況不一定能靠算法自動(dòng)解決。算法的核心是處理已知問(wèn)題，對(duì)于未發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，算法并沒(méi)有那么智能。
▎AI科技評(píng)論：今年有什么具體目標(biāo)？
袁日正：我們的目標(biāo)是，定義什么是好的Ego數(shù)據(jù)，然后在數(shù)據(jù)多樣性、有效信息密度、低重復(fù)度和持續(xù)交付能力上，都做到中國(guó)第一。目前有些公司在重復(fù)采集數(shù)據(jù)量上超過(guò)我們，我們想從所有維度超越。現(xiàn)在應(yīng)該是全球前五，目標(biāo)是全球前三。我們的自動(dòng)化體系已經(jīng)成熟，不需要再招人，只需要持續(xù)采數(shù)據(jù)。我們的資金消耗率，內(nèi)部比外部預(yù)估要低。
到今年年底，真正能夠產(chǎn)生收入和利潤(rùn)、具備持續(xù)運(yùn)營(yíng)能力的公司，中國(guó)可能只剩5家左右，海外可能也只有5家左右，大部分企業(yè)都會(huì)在競(jìng)爭(zhēng)中被淘汰。資本投入只能支撐企業(yè)走一段路，最終決定生存能力的還是商業(yè)化和盈利能力。（雷峰網(wǎng)）
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