Nội dung bài viết
StrictlyVC đầu tiên của năm 2026 sẽ ra mắt SF vào ngày 30 tháng 4. Vé đang bán rất nhanh.
Đăng ký ngay bây giờ. Nhận khoản tiết kiệm từ chương trình Disrupt Early Bird lên tới 410 USD trước 11:59 tối ngày 29 tháng 5.
PT. Đăng ký ngay bây giờ.
Trong vài năm gần đây, thị trường giao đồ ăn trực tuyến của Ấn Độ đã phát triển đáng kể, với cả Zomato và Swiggy đều được IPO và số lượng nhà bếp trên nền tảng đám mây ngày càng tăng.
Trong khi đó, các công ty khởi nghiệp làm việc về dịch vụ gia đình, chẳng hạn như nền tảng nhân sự hộ gia đình theo yêu cầu như Urban Company, Snabbit và Pronto, đã trở nên phổ biến.
Công ty khởi nghiệp Human Archive có trụ sở tại Thung lũng Silicon đang khai thác xu hướng này, hợp tác với các công ty này để yêu cầu công nhân đội những chiếc mũ đặc biệt có gắn camera nhằm thu thập dữ liệu video về các công việc hàng ngày có tính chất tự nhiên (góc nhìn thứ nhất) có thể được sử dụng để huấn luyện robot.
Không nêu tên các đối tác cụ thể, công ty khởi nghiệp cho biết họ đang hợp tác với các công ty trong lĩnh vực dịch vụ gia đình, khách sạn và nhà hàng để thu thập dữ liệu lấy cái tôi làm trung tâm và cho biết họ có hơn 1.000 tai nghe đang hoạt động được triển khai trên nhiều địa điểm.
Nhờ lực kéo đó, Human Archive cho biết hôm thứ Ba rằng họ đã huy động được 8,2 triệu USD tài trợ từ Wing Venture Capital, NVP Capital, Y Combinator và các thiên thần từ OpenAI, ... gle, Mercor, AfterQuery, BAIR, SAIL, Brad Boa và Meta.
Công ty khởi nghiệp được thành lập bởi ba sinh viên từ UC Berkeley và một sinh viên từ Stanford – Samay Maini, Rushil Agarwal, Shloke Patel và Raj Patel, hai người sau là anh em họ. (Raj Patel là Giám đốc điều hành.) Cả bốn người đều có nền tảng nghiên cứu về robot, phần cứng và dữ liệu xúc giác.
Việc thành lập công ty là sự đặt cược trực tiếp vào hướng đi của ngành công nghiệp AI.
Khi các phòng thí nghiệm robot và các công ty AI hàng đầu chạy đua để chế tạo những cỗ máy có thể thực hiện các nhiệm vụ vật lý trong thế giới thực, họ phải đối mặt với một nút thắt nghiêm trọng – thiếu dữ liệu đào tạo trong thế giới thực, chất lượng cao cho thấy con người đang làm công việc hàng ngày.
Human Archive đặt cược rằng các công nhân đang làm việc cho nền kinh tế biểu diễn đang bùng nổ của Ấn Độ đại diện cho một nguồn dữ liệu chính xác đó chưa được khai thác và có thể mở rộng.
Trong khi Human Archive đang hợp tác với nhiều đối tác, công ty khởi nghiệp này cho biết họ đã bị nhiều công ty dịch vụ gia đình Ấn Độ, bao gồm cả Pronto và Urban Company, từ chối hợp tác.
Việc các công ty lớn từ chối công ty đã trở thành tâm điểm chú ý của công chúng vào cuối tuần trước, khi cửa hàng Entrackr của Ấn Độ đưa tin rằng Pronto đang tích cực tìm kiếm quan hệ đối tác để thu thập dữ liệu công nhân cho hoạt động đào tạo chế tạo robot và Snabbit đã tổ chức thảo luận sớm với Human Archive trước khi dự án sụp đổ.
Giám đốc điều hành của Công ty Đô thị Abhiraj Singh Bhal đã trả lời về X, tuyên bố rằng công ty sẽ không tham gia vào các thỏa thuận như vậy, khiến Patel phản bác lại rằng Công ty Đô thị sẽ sớm buộc phải xem xét lại hoặc có nguy cơ mất đi sự liên quan đến việc khách hàng rời bỏ.
Người đồng sáng lập Rushil Agarwal vẫn thẳng thắn hơn khi đăng rằng người sáng lập Pronto Anjali Sardana đã cười nhạo anh ấy và gọi anh ấy là “ngu ngốc” khi anh ấy nêu ra ý tưởng về quan hệ đối tác dữ liệu. Pronto thừa nhận các cuộc trò chuyện nhưng cho biết họ đã chọn không tiếp tục.
Trên khắp đất nước, các công ty khởi nghiệp khác đang thu thập dữ liệu lấy cái tôi làm trung tâm từ các môi trường làm việc khác nhau, bao gồm cả các nhà máy.
Để tạo sự khác biệt, Human Archive đang sử dụng và phát triển các thiết bị bổ sung, chẳng hạn như găng tay xúc giác, bộ đồ chụp chuyển động toàn thân và máy ảnh đeo tay để ghi lại dữ liệu, bao gồm chuyển động và lực xúc giác, được căn chỉnh đồng bộ với RGB-D (hình ảnh màu được ghép nối trong thời gian thực với thông tin chuyên sâu), để bán cho các phòng thí nghiệm AI.
Công ty khởi nghiệp tin rằng chỉ dữ liệu video là chưa đủ nhưng việc kết hợp nó với dữ liệu cảm biến khác sẽ khiến nó có giá trị hơn nhiều. Ban đầu, Human Archive sử dụng các thiết lập tạm thời hoặc giàn khoan f-the-shelf để thu thập dữ liệu.
Bây giờ nó đang hoạt động trên phần cứng tùy chỉnh hoạt động cùng nhau và thu thập các loại dữ liệu khác nhau. Nó đã có hơn 50 thiết bị khác nhau được triển khai để thu thập các điểm dữ liệu khác nhau.
Patel cho biết trong một cuộc gọi: "Để thu thập dữ liệu, chúng tôi bắt đầu với iPhone; sau đó chúng tôi xây dựng các thiết bị và nắp tùy chỉnh của riêng mình. Hiện tại, chúng tôi có hơn bảy sản phẩm phần cứng khác nhau mà chúng tôi có thể sử dụng thay thế cho nhau trên các phương thức khác nhau.
Sau khi thu thập dữ liệu từ các thiết bị khác nhau, chúng tôi đã tiến hành đồng bộ hóa dữ liệu từ tất cả các nguồn khác nhau này". Công ty cho biết họ đang phát triển các cách để tinh chỉnh các mô hình AI bằng dữ liệu của riêng mình và thử nghiệm chúng trên robot để đánh giá hiệu quả của nhiệm vụ.
Bằng cách này, công ty khởi nghiệp có thể chứng minh chất lượng dữ liệu của mình với khách hàng tiềm năng và các mô hình nội bộ sau đào tạo. Zach DeWitt, một đối tác tại Wing VC, cho biết công ty khởi nghiệp này có lợi thế đặc biệt trong việc thu thập dữ liệu từ nhiều cảm biến.
"Không ai khác trên thế giới có thể đồng bộ hóa và thu thập tai nghe RGB-D, phản hồi lực, ghi lại chuyển động toàn thân cũng như dữ liệu máy ảnh đeo tay và ngực được đồng bộ hóa trên quy mô lớn. Họ đã đào tạo mô hình nội bộ về dữ liệu này và mọi phòng thí nghiệm lớn cũng như ...
ty quan tâm đến việc chạy thử nghiệm trên đó do tính mới của cảm biến và quy mô của tập dữ liệu mới mà họ sắp phát hành,” ông nói với TechCrunch.
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.