机器人北京上学记

在北京，人形机器人正通过沉浸式实验学习诸如开冰箱、倒茶等贴近人类习惯的操作。这些训练发生在多个场景中，包括写字楼里的机械臂重复叠衣服动作，石景山的“九年一贯制”训练区和北京亦庄1:1复刻的生活与商业空间。

8月的世界机器人大会上，“具身智能数据采集地图”展示了北京亦庄正在进行的社会实验计划的一部分。高质量数据是具身智能的核心，依赖大量人力进行采集，由数千名数据采集员完成。行业共识认为，数据的质量和使用效率决定了机器人的实际应用能力。

千寻智能等企业将整层空间改造成数据工厂，基础动作由采集员演示，复杂任务则通过VR设备远程控制。随着技术进步，训练效率大幅提升，从最初的六七百条数据减少到不足百条即可学会新技能。这种自采、自控体系成为融资亮点，吸引了京东、小米等资本支持，并开放真实场景供测试。

北京人形机器人创新中心以厨房、客厅等为舞台，让机器人学习自然且准确的动作。例如，整理冰箱被细化成开门、识别、抓取等多个步骤，确保模型具备泛化能力。同时，针对不同行业的定制化需求，形成独特的“数据配方”，增强落地性。

北京亦庄推出激励政策，如“数据券”补贴机制，鼓励共建公共数据生态。星海图科技发布了国内首个开放场景真机数据集，推动统一标准与开发者生态建设。此外，“机器人学校”也已建成，承担培训及认证功能，探索职业教育体系。

尽管如此，具身智能仍高度依赖人力，数据采集员需反复录入动作，审核师处理海量信息，而算法工程师负责最终调参优化。为了提高效率，一些数据中心引入了远程采集系统，使得三四线城市甚至海外人员也能参与其中。

关于数据采集方式，业界存在分歧：一方主张在真实环境中积累经验；另一方则倾向于利用合成数据降低成本并加速迭代。银河通用采用虚实结合的方法，在少量真实数据辅助下快速掌握多种操作。无论哪种路径，关键在于找到最适合自身发展的平衡点。