18岁华人辍学创业，百亿级数据集Egocentric-10K引爆具身智能赛道

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Egocentric-10K：百倍于前的“物理作业”数据集

Egocentric-10K的发布，堪称具身智能领域的一个里程碑事件。它被Build AI官方定义为“最大的开源物理作业数据集”，其核心数据亮点令人震撼：

惊人的规模：包含10亿帧画面，总时长高达10000小时，数据集大小为16.4TB。这一规模是同类知名数据集EPIC-KITCHENS的整整100倍。

独特的场景：数据完全采集自真实工厂，覆盖了2153名工人的实际操作，如抓取、组装等。这使得数据场景从以往的家庭、厨房环境，扩展到了更复杂、更具商业价值的工业制造领域。

高质量的采集：视频由工人佩戴的头戴式摄像头录制，提供1080p、30fps的第一视角画面，视角广度达到128°。相比许多旧数据集的720p分辨率和更窄的视场角，数据质量有了显著提升。

这个数据集的发布，为研究如何让机器人通过观察人类来学习复杂操作技能提供了前所未有的宝贵资源。它就像是为训练机器人“大脑”准备的超大规模教科书，让AI大模型能够学习到真实世界中灵巧、精细的物理交互。

人类中心路线：具身智能的“捷径”还是“弯路”？

Egocentric-10K的发布，再次将具身智能领域的两条主要技术路线之争推向了前台：人类中心（human-centric）路线与真机数据路线。

人类中心路线：主张通过大规模采集人类第一视角的操作视频来训练模型。其核心优势在于数据获取成本低、速度快、规模大。特斯拉的Optimus机器人和Figure公司的项目都大量采用了这一思路。其理念是，人类是物理世界最灵巧的“智能体”，通过模仿人类，机器人可以最高效地学习通用技能。

真机数据路线：主张直接使用机器人本身在操作中产生的数据进行训练。这种方法的优点是数据与机器人本体完全匹配，没有“转换”的麻烦。但其缺点也显而易见：数据采集成本高昂、速度慢，且难以规模化。

Egocentric-10K正是“人类中心路线”的坚定实践者。然而，这条路也面临着一个巨大的技术鸿沟——“人-机动力学差异”（human-to-robot dynamics gap）。人手和机械臂在关节自由度、动力学特性、传感器类型上存在根本不同。如何让模型将在人类视频中学到的知识，有效迁移到物理形态迥异的机器人身上，是这条路线必须解决的核心难题。

最终哪条路线能率先实现通用机器人的“智能涌现”，目前尚无定论。但可以肯定的是，Egocentric-10K这样海量数据集的出现，将极大地加速“人类中心路线”的探索和验证过程。

18岁的“创业老兵”：Eddy Xu的传奇之路

这个颠覆性数据集背后的主导者Eddy Xu，其个人经历比项目本身更具传奇色彩。这位年仅18岁的少年，履历却像一位经验丰富的“创业老兵”：

辍学创业：半年前，他从哥伦比亚大学主动辍学，全身心投入AI创业，创办了Build AI。

连续成功：他并非首次创业。之前开发的AI流量预测工具CrowdTest，通过模拟用户反应来预测推文热度，上线5小时收入就突破5万美元。更早之前，他在13岁时就在车库创办了第一家公司，并曾成功出售过一家拥有近18万用户的教育科技公司。

商业头脑：无论是CrowdTest的“无效退款+创始人亲自售后”营销策略，还是Build AI计划在2026年生产数百万副记录眼镜以扩大数据采集规模的宏大愿景，都展现了他超越年龄的商业洞察力。

Eddy Xu的故事证明了，在当前这个AI技术浪潮汹涌的时代，年龄不再是限制，颠覆性的想法和强大的执行力才是成功的关键。他选择具身智能这个极具挑战但潜力巨大的赛道，并以“数据规模化”为突破口，展现了新生代创业者的魄力和远见。

结论与展望

Egocentric-10K的开源，不仅仅是一个数据集的发布，它更像是一个宣言：在通往通用人工智能（AGI）的道路上，理解和复现物理世界的交互能力至关重要。而大规模、高质量、多样化的人类行为数据，可能是解锁这一能力的关键钥匙。

尽管“人类中心路线”仍面临数据模态单一（目前仅有RGB视频）、人机迁移困难等挑战，但Eddy Xu和他的Build AI已经迈出了坚实的一步。随着未来可能加入深度、音频、触觉等多模态信息，以及数据采集规模的进一步扩大，我们有理由相信，基于这类数据集训练出的AI大模型，将让机器人变得前所未有的智能和灵巧。

这场由18岁少年点燃的具身智能之火，将如何燃烧和蔓延，又将把AI技术推向怎样的新高度？让我们拭目以待。想要持续追踪AI领域的最新动态和深度分析，请收藏我们的AI新闻门户 AIGC.bar，与我们一同见证未来。