मानव क्रियाएँ रोबोट डेटा बन रही हैं रोबोट मानव द्वारा किए जाने वाले कार्यों को करने में बेहतर हो रहे हैं, लेकिन यह जानना कि क्या करना है और वास्तविक दुनिया में वास्तविक रूप से यह करना, इन दोनों के बीच अभी भी एक बड़ा अंतर है। एक रोबोट एक वस्तु को उठाना, इसे दूसरी जगह ले जाना, कुछ खोलना, किसी कार्य का पालन करना, या परिवेश के साथ बातचीत करना सीख सकता है। लेकिन जब कोई कार्य अपरिचित, अव्यवस्थित या कठिन हो जाता है, तो मानव सहायता बहुत बड़ा अंतर पैदा कर सकती है। यहीं से टेलीऑपरेशन दिलचस्प हो जाता है। एक मानव सिमुलेटेड रोबोट हथेली के माध्यम से किसी कार्य का मार्गदर्शन कर सकता है, जिससे सिस्टम को यह दिखाया जा सकता है कि हरकत कैसे होनी चाहिए। ये बातचीत मूल्यवान रोबोट डेटा पैदा करती हैं, जिनका उपयोग बेहतर मॉडलों को प्रशिक्षित करने और समान परिस्थितियों में रोबोट्स के व्यवहार में सुधार करने के लिए किया जा सकता है। @axisrobotics, ब्राउज़र-आधारित रोबोट सिमुलेशन और टेलीऑपरेशन के साथ इसी विचार पर काम कर रहा है, जिससे महंगे हार्डवेयर की आवश्यकता के बिना Physical AI में योगदान देना संभव हो जाता है। बड़ा विचार है कि जब ये योगदान संचयी होते हैं, तो क्या होता है। अधिक मानव प्रदर्शन, अधिक समावेशी (embodied) डेटा इसका मतलब है: बेहतर प्रशिक्षण, स्मार्टर रोबोट। इसीलिए मैं Robotics, Physical AI, Embodied AI, Robot Data, और Teleoperation के प्रतिच्छेदन पर ध्यान दे रहा हूँ। अगली पीढ़ी के रोबोट्स को सिर्फ़ बड़े मॉडल्स की ही आवश्यकता नहीं होगी। उन्हें वास्तविक दुनिया से बेहतर डेटा की आवश्यकता होगी।