Ang pagkolekta ng totoong data para sa physical AI ay may hamon sa privacy na madaling malilimutan. Maaaring kumapit ng detalyadong imahe ng isang warehouse o kalye ang isang phone, pero ano ang mangyayari kapag pumasok ang mga tao at license plates sa frame? Ito ang nagiging interesante sa pagkakasundo ni @vangrid_io. Ang proseso ng pagkuha ay disenyo upang makakita ng mga mukha at platang pampapagdaan sa device at mabulok sila bago ma-encode ang video. Ayon sa dokumentasyon, ang orihinal na hindi mabulok na mga frame ay hindi naglalabas sa phone, at ang mga bumibili ay natatanggap ang reconstructed 3D model kaysa sa orihinal na footage. Ibig sabihin, ang proteksyon sa privacy ay binuksan na sa proseso ng pagkolekta, hindi lang iniwan sa server-side cleanup step. Para sa physical AI, maaari itong gawing mas madali ang pagkuha ng mga kapaki-pakinabang na ground-level views ng mga lugar na kailangan maintindihan ng mga robot nang hindi inilalabas ang mga detalye na maaaring makakilala. Ngunit mahalaga ang implementasyon tulad ng ideya. Maaaring pumasok ang mga mukha sa camera view nang hindi inaasahan, at kailangan ng privacy filter na makahandle nang maayos ang mga sandaling iyon sa buong pag-recording. Isang detalye na patuloy akong naiisip ay ano ang mangyayari kapag pumasok ang isang tao sa frame sa gitna ng isang capture. Nakakadetect ba nang tama at nabubulok ba nito ang tao bago ma-submit ang footage, kahit sa biglaang galaw o mahirap na ilaw? Ito ay mahalagang tanong dahil kailangan gumana ang proteksyon sa privacy sa buong proseso ng pagkuha, hindi lamang sa ideal na kondisyon @quipnetwork