“目前機器人其實可以學習人的任何動作?！?/p>
前不久，在北京舉辦的2026人形機器人與具身智能標準化年會上，宇樹科技創(chuàng)始人王興興用“任何動作”，概括機器人的能力邊界。而要實現(xiàn)這一效果，需提前采集真人數(shù)據(jù)進行訓練。
在機器人的“成長”過程中，采集真人數(shù)據(jù)為何如此關鍵？海量數(shù)據(jù)又如何賦予機器以“人”的靈性？這些問題的答案，正隨著一座座數(shù)據(jù)采集訓練場的落地而逐漸清晰。
訓練場上：1250遍“手把手”陪練
春日的青島嶗山區(qū)，國家高端智能化家用電器創(chuàng)新中心里，正緊鑼密鼓地推進一項關鍵項目：機器人的真機數(shù)據(jù)采集與“崗前教育”。
今年1月，青島市人形機器人數(shù)據(jù)采集訓練場在此啟用。整層室內(nèi)環(huán)形訓練場被錯落切割為廚房、商超、汽車制造等7個實景，每塊置景內(nèi)均有1—2位真人“老師”，耐心地“手把手”教導31個名為夸父的機器“學生”。
均齡20出頭的年輕數(shù)采師頭戴VR設備，緊握手柄，耐心而小幅度地比劃著行走、蹲起、抓取等基礎動作。銀黑相間的“夸父”們則略顯生澀地同步扭動關節(jié)，嘗試完美復刻。
這里鮮有言語聲，偶爾，“咚”的一聲悶響會打斷這份安靜——新手老師動作過急，嘗試練習平穩(wěn)行走的機器學生便笨拙栽倒。
這些動作并非隨性編排，而是遵循嚴格的工業(yè)標準。小組長劉文碩告訴記者，訓練流程一般是甲方提出需求，位于北京的研發(fā)部門將其拆解為具體動作步驟，最終“發(fā)包”至各地訓練場。
訓練師們領到的任務通常是10秒至2分鐘長的演示視頻，他們須在時限內(nèi)高精度還原視頻動作，并重復單一任務至少1250遍，以便機器學生完美復刻?！皠幼鞑坏轿痪褪菬o效數(shù)據(jù)，直接作廢?！眲⑽拇T說。
與沉默的機器學生為伴，每日枯燥地重復單一動作，“老師”秦小杰仍顯得興致勃勃，“一想到未來大街上的機器人都是自己親手教出來的，還是很有成就感的?！?/p>
然而，看似簡單的動作，卻屢屢讓滿身前沿科技的金屬身軀“翻車”，“比如拿個杯子，機器人的手掌有時會整個翻轉(zhuǎn)，非常別扭。”
靈巧手，在業(yè)內(nèi)被認為決定著人形機器人的功能上限。秦小杰有時會握住“學生”這雙分布著數(shù)百個感應點的修長鐵手，感受相似形態(tài)下悄然生出的親密。
人類從具備抓握功能到熟練使用工具，走過了逾百萬年的漫長進化；而今，這一進化歷程則被壓縮至以月、年為單位的“商業(yè)催熟”中。
靈巧手并非唯一的關卡?？ㄗ∪诵螜C器人商業(yè)化步伐的，更多的是一顆能獨立決策、應對未知的聰慧“大腦”。
因此，海量訓練的深層目標，是賦予機器人舉一反三的“泛化能力”?！皵?shù)據(jù)能夠幫助機器人學習環(huán)境變化規(guī)律和自身行為策略。”山東大學控制科學與工程學院教授王元哲解釋。
“結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集被喂給大模型后，將迭代出更智慧的機器‘大腦’。”青島市人形機器人數(shù)據(jù)采集訓練場總經(jīng)理李彥杰進一步介紹，目前，業(yè)界突破主要聚焦兩個方向：負責決策感知的“大腦”與負責運動控制的“小腦”。
沿循這兩個方向，業(yè)界分化出不同研發(fā)重心：一派專注硬件動作表現(xiàn)，被稱作“本體派”；另一派致力于提升其智商，即“AI派”。
巧婦難為無米之炊，受限于數(shù)據(jù)短缺，AI派遲遲未能迎來自己的革命性進化。正如王興興所言，“誰能把機器人用的大模型做出來，誰就是全世界最厲害的AI和機器人公司?！?/p>
公共空間中：讓數(shù)據(jù)走出“孤島”
對高質(zhì)量數(shù)據(jù)的渴求，已成為行業(yè)的共同訴求。盡管自家機器人已在簡單動態(tài)場景中表現(xiàn)出一定的自主心智，松延動力負責人仍表示：“當前產(chǎn)業(yè)的最大瓶頸，在于缺乏高質(zhì)量的真實場景數(shù)據(jù)集。任何實質(zhì)性突破都依賴于此，但行業(yè)尚未形成規(guī)?；e累?！?/p>
大型訓練場的出現(xiàn)，恰恰是為了實現(xiàn)“規(guī)?；姆e累”。山東大學控制學院機器人工程系副主任張國騰說，“這是把數(shù)據(jù)采集從‘手工作坊’升級為更標準化的‘數(shù)據(jù)工程’?！?/p>
當下，不同品牌、構(gòu)型的機器人，僅遵循各自軟硬件體系，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，未形成通用的數(shù)據(jù)語言，各家形同小小“孤島”，直接制約著行業(yè)發(fā)展效率。
公共訓練場的價值在于，它為各類機構(gòu)提供了一個可以互動、達成通約的平臺性空間，從而避免重復建設，并最終走出“各自為戰(zhàn)”的封閉敘事?！拔覀円呀?jīng)開源了部分數(shù)據(jù)集，期待能激發(fā)更多創(chuàng)新?！崩顝┙苷f。
即便訓練失敗，在此亦有價值——失敗能暴露傳感噪聲、接觸動力學、控制飽和、軟硬件延遲等真實問題，往往更有含金量。
進入2025年后，各地對于建設訓練場的熱情逐步迸發(fā)。去年1月，上海浦東新區(qū)率先落子，建成全國首個異構(gòu)人形機器人訓練場；北京、合肥、無錫等地步伐緊跟。在山東，除青島外，濟南平陰縣于去年12月亦宣布啟用面積達4000平方米的訓練場。
“我們的核心目標之一，是實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)場景的落地?！崩顝┙鼙硎?，青島這座訓練場定位清晰，即面向具有本土特色的海洋、康養(yǎng)、新零售等產(chǎn)業(yè)開展實訓，精準服務一線需求。
當市場尚就“人形”是否必要爭論不休時，部分“夸父”機器人已悄然現(xiàn)身服裝、汽配等場景中，開啟了進廠“打工”生涯。
實驗室里：在仿真中“窮盡可能”
為了讓機器人“耳聰目明”，在山東大學創(chuàng)新大廈內(nèi)，另一條技術(shù)路徑正在探索中：構(gòu)建于仿真世界的推演訓練。
這里同樣孕育著激動人心的成果。7層的機器人中心實驗室孵化出了“優(yōu)寶特”這一山東名片；5層的視覺感知與智能系統(tǒng)實驗室則與宇樹科技成立了人形機器人聯(lián)合實驗室，攻關雙足機器人關鍵技術(shù)。
“企業(yè)提供機器人作為硬件平臺，我們就在其中刷程序，調(diào)優(yōu)軟件性能?！睆垏v認為，高校受限于資金，難以購買昂貴的算力和硬件，企業(yè)恰好可以提供這些重資產(chǎn)，以換取智力支持。
更重要的是，在行業(yè)通用標準尚未確立的當下，哪家機器人能夠作為高兼容的“底座”支撐更多軟件開發(fā)，誰就可能在未來的標準之爭中占得先機。
與訓練場不同，實驗室里少有完整的機器人，取而代之的是拆得七零八落的零部件。來自機器人工程、電子信息、物理等專業(yè)的碩博學生埋首仿真軟件，一遍遍修改參數(shù)、切換視角、調(diào)試細節(jié)，以使模擬空間無限逼近物理現(xiàn)實。
“現(xiàn)有的人形機器人，空間理解能力比較差，這是很大一塊短板。”張國騰舉例，面對一張低矮的桌子，小貓小狗都知道低頭穿過，機器人卻會將其視為整塊障礙物而選擇繞行。
仿真訓練的本質(zhì)，是一種“窮盡可能性”的探索。機器人工程專業(yè)大三學生趙凱濤解釋：“我們會在仿真環(huán)境里創(chuàng)建任何可能出現(xiàn)的地形，讓機器人一遍遍試錯，摔倒就懲罰，成功就獎勵。”
憑借這套虛擬的獎懲機制，仿真世界中成百上千個機器人正日復一日“變聰明”，這常讓整個實驗室興奮不已。
那么，實景與仿真訓練，孰優(yōu)孰劣？
張國騰認為，兩者并無高下之分。仿真訓練更靈活、方便、低成本，但虛擬環(huán)境與現(xiàn)實世界始終存在鴻溝。實景數(shù)據(jù)則是縮窄這道鴻溝的最佳標尺。
一個更務實的策略是：仿真用于快速篩選方向，少量高質(zhì)量的真機數(shù)據(jù)，則用于最終的校準與驗證。
“最希望具身智能大模型從‘讀萬卷書’過渡到‘行萬里路’?！睂ξ磥?，張國騰不免暢想，在充沛數(shù)據(jù)的支持下，擁有聰明“腦袋”的機器人，終將走出實驗室，與人類一同前行萬里。
（大眾新聞記者 張瑞雪 金芮宏 趙浩然 白曉）