一句话定位
MicroAGI 旗下 Shift 应用——以免费 NYC 家居清洁换取清洁工头戴摄像头第一视角录像，为家用机器人训练采集规模化真实任务数据的德国数据基建初创（fact-id: f-pos-2026q2）。
团队
核心人事 (fact-id: f-team-2026q2)
- 法律实体：MicroAGI（德国初创），官网自述 “team of engineers, researchers, and operators on a mission to accelerate embodied AI”（Ars Technica 2026-05-30）
- US 总经理：Harry Kilberg（Ars Technica 2026-05-30 报道，出现在 Shift 推广视频中自称 US general manager）
- Co-founder：Bercan Kilic（company-inbox 原条目来源，2026-05-31；⚠️ 与 Harry Kilberg 姓氏不同 [Kilic vs Kilberg]，Ars Technica 未提 Bercan，身份待交叉验证）
- 总部：德国（MicroAGI）；美国纽约（Shift app 运营）
- 团队规模：未公开
产品
Shift 免费家居清洁服务 (fact-id: f-prod-clean-2026q2)
- 模式：免费提供 NYC 公寓清洁服务（约 2 小时/次），清洁工佩戴头戴摄像头录制第一视角录像用于训练家用机器人（Ars Technica 2026-05-30）
- 预约方式：在线预约，<1 分钟完成，需提供手机号/邮箱/家庭地址/进门方式（Shift 官网 2026-06-08）
- 清洁范围：30+ 项任务，涵盖洗衣叠衣/倒垃圾/扫地/吸尘/擦面/卫浴/厨房/洗碗/铺床/冰箱整理/拖地/镜面清洁/玩具收纳/衣柜整理等（Shift 官网 2026-06-08）
- 清洁师身份：独立清洁专业人员，经合作方审核，非 shift 员工（Shift 官网 FAQ 2026-06-08）
- 预约条件：需提供支付信息；24 小时内取消收费；不到场收费（Ars Technica 2026-05-30）
- 免责条款：Terms of Service 免除平台对财产损失/盗窃/人身伤害的责任（Ars Technica 2026-05-30）
- 开始推广：2026-05-28，通过 X（Twitter）和 LinkedIn 发布推广视频（Ars Technica 2026-05-30）
Shift Contributor 数据采集网络 (fact-id: f-prod-network-2026q2)
- 参与者模型：用户注册为 Shift Contributor，佩戴 “recording headstrap” 录制日常家居或专业任务短视频
- 覆盖规模：10,000+ operators（operator），15+ countries（Shift 官网 + Ars Technica 2026-05-30）
- 支付规模：Q1 FY2026 向 operator 累计支付 >$5M（Shift 官网 contributor 页，Ars Technica 2026-05-30）
- 报酬标准：$20/hour + bonuses（Ars Technica 2026-05-30）
- 数据用途：anonymized → 处理（含外包标注）→ licensed for AI and robotics training；不公开分享、不用于广告（Shift 官网 FAQ 2026-06-08）
- 免费清洁的真实目的：作为 Contributor 招募的获客钩子——推广视频次要展示了 Contributor 招募功能（Ars Technica 2026-05-30）
- 后续场景拓展：plumbing（管道）、cooking（烹饪）、building（建筑）等（company-inbox 2026-05-31，源自 The Verge 报道摘要）
- 招募目标：NYC 大学学生、教师、餐厅/外卖工人、特定社区居民（Ars Technica 2026-05-30）
技术路线
隐私保护技术栈 (fact-id: f-tech-priv-2026q2)
- 端侧脱敏：在智能眼镜/录像设备上运行 “advanced machine learning models”，执行不可逆变换（automated face blurring + identifier obfuscation），数据上传前已完成脱敏（Shift 隐私政策，Ars Technica 2026-05-30）
- 脱敏范围：自动模糊姓名/面部/屏幕内容/ID 卡/纸张/手机等个人可识别信息（Shift 官网 FAQ 2026-06-08）
- 摄像头设计：头戴式设备聚焦清洁工双手和任务操作的第一视角（Shift 官网 FAQ 2026-06-08）
- ⚠️ 风险项：未提及用户可要求从训练数据集中删除视频；无法保证家居环境不被识别（Ars Technica 2026-05-30）
核心业务定位 (fact-id: f-tech-biz-2026q2)
- 核心业务：隐私政策明确 “the core of microagi’s business” = “the collection of data for robotics training”（Ars Technica 2026-05-30）
- 商业模式：采集 → anonymize → process（含标注）→ license to AI/robotics companies（Shift 官网 FAQ 2026-06-08）
- 免费清洁经济学：第一视角清洁数据的价值足够覆盖专业清洁工成本，限时免费（Shift 官网 + Ars Technica 2026-05-30）
商业验证
核心判断：产品刚上线（2026-05-28），商业化信号有限但有规模指标 (fact-id: f-biz-2026q2)
- 上线时间：2026-05-28（X/LinkedIn 推广）
- 运营商模式验证：Q1 FY2026 已向 10,000+ operators 支付 >$5M（Contributor 网络已有付费规模）
- 清洁服务验证：2026-05-29 起接受 NYC 预约，实际服务量未披露
- 媒体反响：6 家以上主流媒体在 2026-05-30 至 2026-06-05 间报道，引发广泛隐私讨论（Ars Technica/Insider/IBTimes/Yahoo Finance/TalkAndroid/LA Times 等）
- 融资状态：未公开；无投资人信息
竞争定位
数据采集层竞争格局 (fact-id: f-comp-2026q2)
- MicroAGI / Shift：免费服务换真实家庭任务第一视角数据（头戴摄像头，15+ 国）
- Encord：AI 数据标注平台，更通用（Ars Technica 2026-05-30 提及）
- Micro1：已在 50+ 国（印度/尼日利亚/阿根廷等）雇佣数千名合同工录制日常任务（MIT Technology Review 报道，Ars Technica 2026-05-30 引用）
- Sunday Robotics Skill Capture Glove：类似概念但依赖专用手套硬件（Shift 无需额外硬件，仅需摄像头）
- Scale AI：通用 AI 数据标注，非专注家用机器人训练
- 差异化：Shift 直接用真实家庭清洁场景（非遥操作/仿真），免费换数据模式降低采集门槛
同类模式对比 (fact-id: f-comp2-2026q2)
| 维度 | Shift / MicroAGI | Micro1 | Encord |
|---|---|---|---|
| 采集方式 | 头戴摄像头 + 清洁服务 | 合同工任务录制 | 数据标注平台 |
| 覆盖国家 | 15+ | 50+ | 全球 |
| 付费模式 | $20/h + bonuses | 未详 | 按项目 |
| 场景专精度 | 家居清洁/家务 | 日常任务 | 通用 AI |
| 隐私处理 | 端侧 ML 脱敏 | 未详 | 未详 |
风险
隐私合规风险 (fact-id: f-risk-priv-2026q2)
- 第一视角录像涉及用户家居环境隐私，端侧脱敏无法完全保证家居不可识别（Ars Technica 2026-05-30）
- 无数据删除权（GDPR/NYC Local Law 要求？），用户无法从训练数据集中移除视频
- 招募清洁师进入私人住宅录制，NYC 地方法规可能要求额外许可
执行风险 (fact-id: f-risk-exec-2026q2)
- 免费清洁可持续性：Q1 支付 >$5M 给 10,000+ operators，免费清洁的获客成本尚未量化
- 数据质量：清洁工录制质量参差不齐，需大量筛选/清洗/标注
- 双边网络效应：NYC 扩展需同时获取足够清洁师和客户
竞争风险 (fact-id: f-risk-comp-2026q2)
- 若家用机器人公司（如 1X/Sunday/特斯拉 Optimus）选择自建数据管线而非外采，Shift 市场空间被压缩
- Micro1 在 50+ 国已有更大规模合同工网络，覆盖更广
融资历史
（未公开融资信息）
动态记录
2026-06-08
Phase 1 深度培育更新。重大发现：公司法律实体为 MicroAGI（德国初创），Shift 为其产品/应用名称。补入 US 总经理 Harry Kilberg（Ars Technica）、Contributor 网络 10,000+ operators / 15+ countries / Q1 支付 >$5M / $20 per hour 报酬标准、30+ 清洁任务列表、隐私技术栈（端侧 ML 脱敏）、商业模式（采集→脱敏→标注→授权）、竞品对比（Micro1/Encord/Scale AI/Sunday Robotics）、6 家主流媒体报道记录。新增 6 条来源（Ars Technica/Insider/IBTimes/Yahoo Finance/TalkAndroid/AOL）。depth_score 10→32。⚠️ Co-founder Bercan Kilic 与 US GM Harry Kilberg 姓名差异待验证。
2026-05-31
新建档。Shift 数据采集平台，以免费 NYC 清洁服务换取消洁工第一视角视频训练数据。已在 15 国付费采集数据。source 来自官网 + inbox 条目。depth_score=10。