# Bài viết Liên quan Thu Thập Dữ Liệu

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Thu Thập Dữ Liệu", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Gần 100 người chơi đổ bộ vào lĩnh vực dữ liệu thể sinh: Huy động 4.47 tỷ NDT trong một năm, ai thực sự có thể kiếm tiền bằng cách 'bán dữ liệu'?

Hơn 90 công ty đang hoạt động trong lĩnh vực dữ liệu thể thân (embodied data) để huấn luyện robot, bao gồm 70 công ty thu thập dữ liệu và 27 công ty làm hạ tầng dữ liệu. Ngành này đã thu hút khoảng 4,47 tỷ NDT (44,7 tỷ) vốn đầu tư trong một năm qua. Mười điểm nổi bật của ngành: 1. Có bốn phương pháp thu thập dữ liệu chính: điều khiển robot từ xa, thu thập không cần robot (con người đeo cảm biến), mô phỏng và trích xuất từ video internet. Nhiều công ty kết hợp nhiều phương pháp. 2. Phương pháp điều khiển robot từ xa thu hút nhiều công ty nhất, đặc biệt là các nền tảng dữ liệu nhà nước và công ty robot. 3. Nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu độc lập là nhóm lớn nhất (40%), chứng tỏ đây đã là một lĩnh vực riêng biệt. 4. Khoảng 2/3 công ty được thành lập chuyên cho lĩnh vực này ("bản địa"), 1/3 chuyển đổi từ các ngành khác như gán nhãn dữ liệu AI. 5. Công suất thu thập hiện tại ước tính 1,6-1,8 triệu giờ dữ liệu mỗi năm. Mục tiêu ngắn hạn là tăng gấp 15-20 lần. 6. Các cơ sở thu thập dữ liệu đã có mặt tại 20 tỉnh thành, tập trung nhiều nhất ở khu vực Trường Giang. 7. 15 công ty dịch vụ dữ liệu độc lập đã huy động được ~4,47 tỷ NDT, chủ yếu tập trung vào quý 2/2026. Tuy nhiên, con số này nhỏ hơn nhiều so với tổng vốn đầu tư vào lĩnh vực trí tuệ thể thân. 8. Các công ty dịch vụ dữ liệu độc lập phân hóa rõ rệt thành ba nhóm, với một công ty dẫn đầu (Quang Luân) chiếm tới ~70% tổng vốn huy động. 9. Có 69 tổ chức đầu tư tham gia, nhưng không có tổ chức nào dám "đặt cược lớn", cho thấy sự thận trọng. 10. Hơn một nửa số công ty dịch vụ dữ liệu độc lập thành lập chưa đầy một năm, chứng tỏ ngành vẫn còn rất sớm. Chưa có mô hình kinh doanh "bán dữ liệu" thuần túy nào được chứng minh là sinh lời rõ ràng. Tóm lại, lĩnh vực dữ liệu thể thân đã trở thành một tuyến đầu tư độc lập và tạo ra việc làm mới, nhưng vẫn trong giai đoạn phát triển ban đầu với nhiều bất định. Thái độ thận trọng của các nhà đầu tư phản ánh thách thức trong việc chứng minh đây là một mô hình kinh doanh bền vững. Một đến hai năm tới sẽ là giai đoạn then chốt để kiểm chứng điều này.

marsbit11 giờ trước

Gần 100 người chơi đổ bộ vào lĩnh vực dữ liệu thể sinh: Huy động 4.47 tỷ NDT trong một năm, ai thực sự có thể kiếm tiền bằng cách 'bán dữ liệu'?

marsbit11 giờ trước

Đối thủ lớn nhất của Unitree, tại sao lại chia tách thêm lần nữa?

Ngành công nghiệp trí tuệ thể hiện (Embodied AI) đang đối mặt với tình trạng "đói dữ liệu" trầm trọng. Mi Phong Technology, một công ty con tách ra từ đối thủ chính của Unitree là Zhiyuan, vừa huy động thành công hàng trăm triệu tệ để tập trung giải quyết vấn đề này. Thay vì chỉ dựa vào robot thật, Mi Phong giới thiệu giải pháp thu thập dữ liệu không cần robot (như kẹp gắp và thiết bị đeo đầu), nhằm mục tiêu giảm chi phí và mở rộng quy mô, với 60-70% sản lượng dữ liệu vào năm 2026 dự kiến đến từ phương pháp này. Công ty cũng phát triển công cụ xử lý dữ liệu tự động và xây dựng một nền tảng thương mại hóa dữ liệu, hy vọng biến dữ liệu thành một tài nguyên có thể giao dịch tiêu chuẩn hóa cho toàn ngành. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất của Mi Phong là chứng minh tính trung lập và xây dựng lòng tin với các đối thủ của công ty mẹ Zhiyuan, trong bối cảnh nhiều đại gia như JD.com cũng đang cạnh tranh trong lĩnh vực hạ tầng dữ liệu này. Sự thành công của mô hình kinh doanh này sẽ phụ thuộc vào việc liệu các công ty robot khác có sẵn sàng tin tưởng và sử dụng dịch vụ của Mi Phong hay không.

marsbit06/23 10:13

Đối thủ lớn nhất của Unitree, tại sao lại chia tách thêm lần nữa?

marsbit06/23 10:13

Khi lưu lượng AI vượt quá con người, làm thế nào để chứng minh bạn là người thật?

Khi lưu lượng truy cập từ AI vượt qua con người, làm thế nào để chứng minh bạn là người thật? Vào cuối năm 2022, ChatGPT ra mắt và phát triển một hệ sinh thái tác nhân AI rộng lớn. Hiện tại, lưu lượng mạng do các chương trình này tạo ra đã vượt tổng lưu lượng người dùng toàn cầu. Hành vi trực tuyến của AI khác biệt: chúng không xem quảng cáo, nhấp liên kết hay mua sắm, mà chỉ thu thập dữ liệu để hoàn thành nhiệm vụ rồi rời đi. Cơ sở hạ tầng và logic kinh doanh ban đầu của internet được xây dựng xung quanh hành vi con người. Nay hầu hết truy cập không đến từ người thật, gây rắc rối cho các website. Khoảng 2.5 triệu trang web đã chặn trình thu thập AI, dẫn đến các vụ kiện liên quan đến Perplexity. Cloudflare tạo "mê cung bẫy" bằng văn bản vô nghĩa để làm tê liệt bot. Tuy nhiên, một số tác nhân AI cao cấp có thể vượt qua biện pháp bảo vệ này. Ngành công nghiệp đang phát triển cơ chế xác minh danh tính đáng tin cậy hơn, nhận biết người dùng qua sự do dự, lỗi đánh máy, hoặc chuyển động chuột có độ rung nhẹ đặc trưng của hệ thần kinh. Bài viết phân tích nguyên nhân, hai giải pháp kỹ thuật chính và sự lựa chọn sắp tới: chấp nhận giám sát đặc điểm sinh trắc học tập trung hay sử dụng công nghệ bằng chứng không kiến thức (zero-knowledge proof) để xác minh ẩn danh. AI đang phá vỡ mô hình kinh doanh internet. Các website kiếm tiền từ sự chú ý và quảng cáo của người dùng. AI có thể so sánh giá trên 5000 trang trong khi con người chỉ xem 4-5 trang, và không tạo ra lượt xem quảng cáo. Đồng thời, tóm tắt AI (như của Google) làm giảm 33% lưu lượng giới thiệu đến trang web gốc, vì chỉ 8% người dùng nhấp vào liên kết sau khi đọc bản tóm tắt. Các công ty như OpenAI và Anthropic thu thập dữ liệu công khai miễn phí để đào tạo mô hình, sau đó dùng sản phẩm của họ để chuyển hướng lưu lượng truy cập. Trong 25 năm qua, CAPTCHA dựa vào việc máy móc kém hơn con người trong nhận dạng hình ảnh. Giờ đây, tình thế đảo ngược. Các giải pháp mới tập trung vào "hành vi sinh trắc học" - đặc điểm hành vi thể chất khi tương tác với thiết bị. Công nghệ từ IBM, BioCatch theo dõi tốc độ di chuyển con trỏ, cách cuộn trang, nhịp độ gõ phím, lực nhấn phím, thói quen sửa văn bản, góc cầm điện thoại... Thậm chí có thể phát hiện lừa đảo qua nhịp gõ bối rối. Nghiên cứu cũng sử dụng Hiệu ứng Stroop (mâu thuẫn giữa màu sắc và tên màu) để phát hiện phản ứng chậm trễ đặc trưng của não người. Hai giải pháp chính đang được theo đuổi: 1. **World (trước đây là Worldcoin) của Sam Altman:** Sử dụng thiết bị quét mống mắt để tạo chứng chỉ mã hóa, chứng minh người dùng là con người duy nhất. Đã hợp tác với Tinder, Zoom, DocuSign. Tuy nhiên, bị chỉ trích vì thu thập dữ liệu sinh trắc học quá mức và bị cấm ở một số quốc gia. 2. **Bằng chứng Không kiến thức (Zero-Knowledge Proof):** Cho phép chứng minh bạn là người mà không tiết lộ danh tính thật, vị trí hoặc ngoại hình. Vitalik Buterin ủng hộ cách tiếp cận này để tránh kiểm soát danh tính tập trung. Tuy nhiên, thách thức là tấn công chi phí thấp bằng cách thuê người ở vùng có thu nhập thấp cho mượn danh tính, như đã xảy ra với dự án Idena. Cả hai hướng đều có thiếu sót. Giải pháp tập trung có thể mở rộng nhưng trao dữ liệu sinh trắc học cho các công ty. Giải pháp mã hóa bảo vệ quyền riêng tư nhưng dễ bị khai thác bởi chênh lệch kinh tế. Tác giả ủng hộ giải pháp mã hóa, vì công nghệ sinh trắc học hành vi và quét mống mắt tập trung thu thập vĩnh viễn dữ liệu cơ thể bạn mà bạn không thể xóa hoặc chuyển đi, trong khi bằng chứng không kiến thức ít tiết lộ thông tin cá nhân hơn.

Foresight News06/11 09:17

Khi lưu lượng AI vượt quá con người, làm thế nào để chứng minh bạn là người thật?

Foresight News06/11 09:17

Mỗi lần di chuột đều đang huấn luyện AI, nhân viên Meta “nổi dậy”: Không muốn làm việc trong “nhà máy khai thác dữ liệu nhân viên”

Nhân viên Meta tại Mỹ đã phân phát tờ rơi tại nhiều văn phòng để phản đối việc công ty cài đặt phần mềm theo dõi chuột trên máy tính của họ. Phần mềm này ghi lại chuyển động, cú nhấp chuột, thao tác bàn phím và ngữ cảnh màn hình, với mục đích thu thập dữ liệu cho Sáng kiến Năng lực Mô hình (MCI) nhằm đào tạo trí tuệ nhân tạo. Các tờ rơi kêu gọi nhân viên ký tên vào đơn kiến nghị trực tuyến, viết: "Không muốn làm việc trong 'nhà máy khai thác dữ liệu nhân viên' sao?". Hành động này diễn ra trong bối cảnh Meta có kế hoạch cắt giảm 10% nhân sự (khoảng 8.000 người). Nhân viên lo ngại họ đang gián tiếp huấn luyện hệ thống AI có thể thay thế chính mình. Phong trào được tổ chức một cách hợp pháp, viện dẫn Đạo luật Quan hệ Lao động Quốc gia Hoa Kỳ (NLRA) để bảo vệ quyền của người lao động. Ủy ban Quan hệ Lao động Quốc gia (NLRB) trước đó đã phán quyết một số điều khoản của Meta là vi phạm luật. Tại Anh, một số nhân viên Meta cũng đang hợp tác với công đoàn UTAW để vận động thành lập công đoàn. Meta biện hộ rằng dữ liệu sử dụng thực tế như di chuyển chuột là cần thiết để xây dựng các tác nhân AI có thể hỗ trợ công việc. Công ty tuyên bố chỉ thu thập dữ liệu từ các ứng dụng và trang web được chỉ định, không theo dõi mọi hoạt động, và đã có biện pháp bảo vệ thông tin nhạy cảm. Tuy nhiên, sự thiếu minh bạch về chi tiết kỹ thuật của MCI càng làm gia tăng sự nghi ngờ và bất mãn trong nội bộ nhân viên.

marsbit05/14 10:59

Mỗi lần di chuột đều đang huấn luyện AI, nhân viên Meta “nổi dậy”: Không muốn làm việc trong “nhà máy khai thác dữ liệu nhân viên”

marsbit05/14 10:59

活动图片