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Record · qbitai ACC. 900074380

18-Year-Old Chinese Open-Sources Dataset, Boosts Embodied Intelligence

18岁华人开源成果,火爆具身智能赛道

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Date
2025-11-18
Instrument
other
Cited by
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This article reports on the release of Egocentric-10K, the largest human-centric dataset for embodied AI, containing 10 billion frames from 21,053 workers over 10,000 hours in real factories. It highlights the 18-year-old founder's startup Build AI and discusses the potential of human-centric data for robot learning.
Full text · 原文 2,373 字
henry 发自 凹非寺<br> 量子位 | 公众号 QbitAI<br> 具身智能的Scaling Law正蓄势待发。<br> 最近,有史以来最大的人类为中心(huamn-centric)数据集Egocentric-10K开源了——<br> 10亿帧画面,来自2153个人类工人在真实工厂中共计10000小时的工作。<br> 其规模是同类数据集EPIC-KITCHENS的100倍,并且将数据场景从家庭扩展至真正的工厂车间,是首个完全在真实工厂中收集的数据集。<br> 发布不到三天,Egocentric-10K在Hugging Face的下载量就突破了1.3w次,并登顶趋势榜。<br> 网友纷纷点赞,直呼太强了!<br> 而这,竟出自一名18岁的连续创业者之手。<br> 押注人类数据路线<br> Egocentric-10K是华人小哥Eddy Xu的初创公司Build AI最新发布的具身智能数据集,Build AI官方称其为最大的开源的“物理作业”数据集(largest open source dataset of physical jobs)。<br> 如开头所说,这是第一个完全从真实工厂中收集的huamn- centric数据集,包含10亿帧画面,来自2153个工人共计一万小时的工作,总视频片段达到了19.2万个,数据集大小达到了16.4TB。<br> 相比Ego4D、EPIC-KITCHENS等以往的huamn-centric数据集,Egocentric-10K不仅在数量规模上更大,而且在数据收集场景中,也由日常家庭、厨房场景扩展至了真实工厂的操作。<br> 这使Egocentric-10K在手部可见性和主动操作密度方面达到了领先水平。<br> 在数据收集上,Egocentric-10K的操作视频数据来自全球各地的真实工厂,由工人佩戴头戴式摄像设备在抓取、组装等操作中自然录制。<br> 其中,头戴式摄像头能够收集128°×67°、1080p、30fps的视频数据,相比许多旧数据集(720p、60~90° FOV)提升明显。<br> 不过,Egocentric-10K数据集中目前仅有RGB视频信息,暂时缺乏深度、音频、触觉等多模态信息。<br> 当有网友表示能否加入更多模态的数据信息时,创始人小哥卖了个关子,表示:<br> 该让你知道的时候会让你知道的。<br> 当然,也并不是那么密不透风。<br> 据Build AI官网的最新介绍,其将在位于深圳的制造工厂计划于2026年生产数百万副记录眼镜,以实现全球覆盖,届时也许会覆盖更多的模态信息。<br> 此外,也有网友对大规模数据的实际可用性提出质疑,例如工厂场景下的数据是否具备足够多样性、人类的实操经验又该如何有效迁移至机器人系统等核心问题。<br> 而这,就引出了human-centric与真机、遥操等技术路线的差异。<br> 与前段时间Generalist AI发布的史上最大真机数据集不同,此次Egocentric-10K主打human-centric方向,对标Figure的Project Go-Big项目,核心在于强调人类数据向机器人的迁移价值。<br> 在这一赛道上,特斯拉与国内的它石智航等玩家也均以human-centric为核心布局,试图通过大规模第一视角的人类操作数据,让机器人学习到更灵巧、更符合直觉的manipulation技能。<br> 相比真机,human-centric的显著优势在于:真机数据昂贵而稀缺,而人类数据在现阶段可以以更低成本、更高速度扩展规模。<br> 但代价也同样清晰:必须跨越human-to-robot dynamics gap——人手与机械臂之间在关节、动力学、传感模式上的系统性差异。<br> 最终,哪条路线更能抵达通用机器人智能的“临界点”,仍需要时间与数据规模去验证。<br> 18岁的创业老兵<br> 说到Egocentric-10K,就不得不提到它背后的男孩——Eddy Xu。<br> 这位小哥今年刚满18,半年前从哥大主动辍学,放弃了超过2500万美元的股权投资,转身all in AI创业,创办了Build AI,而Egocentric-10K正是他最新的旗舰项目。<br> Build AI主打可扩展、具有经济价值的human- centric数据集构建,强调从“量”上突破。<br> 而这,并不是他的第一次尝试创业。<br> 大半年前,他设计了一副智能眼镜,可以将现场国际象棋比赛流式传输到Instagram,使用Stockfish引擎通过计算机分析比赛,并通过内置扬声器低声说出最佳棋步。<br> 虽然这副眼镜因有作弊嫌疑而被批评质疑,但也确实让小哥火了一把。<br> 而他最出圈的作品,当属AI流量预测工具CrowdTest。<br> 简单来说,CrowdTest通过套壳大模型,模拟成千上万名用户对即将发布的推文可能产生的反应(A/B测试),从而对流量进行预测。<br> 虽然没有免费试用,而且而且订阅价高达1000美元/月,但仍挡不住用户的热情,上线5小时后收入就突破了1万美金。<br> 有趣的是,Eddy表示,如果使用后24 小时内没有效果增长,不仅可以退款,还能得到他本人直接售后支持。<br> 这一手营销,也让CrowdTest在24小时内的总收入突破了3万美元。<br> 除上述尝试以外,还有消息称,小哥在13岁就在地下车库开了第一家公司。<br> 赢过20万名参赛者的十项全能商业世界锦标赛冠军。<br> 还曾多次创业,并曾在三个月内出售了一家拥有17.8万用户的教育科技初创公司<br> …<br> 只能说,刚满18岁,就俨然一名创业老兵。<br> 参考链接<br> [1]https://huggingface.co/datasets/builddotai/Egocentric-10K<br> [2]https://x.com/eddybuild/status/1987951621536641332<br> [3]https://www.linkedin.com/in/edwardxu1569/<br> [4]https://build.ai/