圖①：訓練中心展廳裡的人形機器人。 　　圖②：訓練中心數據大屏。 　　圖③：機器人正在練習小件工裝上料。 　　圖④：機器人正在練習疊衣服。

　　當前，人形機器人正加速融入生產生活。跟人一樣，人形機器人在上崗前也要先“上學”。在北京市石景山區，有這樣一所人形機器人“專業學校”——北京人形機器人數據訓練中心二期（以下簡稱“訓練中心”），這是目前國內最大的人形機器人訓練場。近日，記者走進訓練中心，探訪人形機器人“課堂”。

　　

　　為什麼要“上學”？

　　訓練中心分為上下兩層，每層都設有數據採集區。數據採集區被分割成許多單元格，每個單元格1︰1還原生產生活場景：線圈分揀、快遞打包、臥室收納、廚房烹飪……單元格可以隨時拆裝，通常幾天甚至幾個小時就會進行更換調整。

　　在訓練中心“學習”的主力機型是身高1.66米的“夸父”人形機器人。“教學”方式為“小班制”，每台機器人配備兩名訓練師。

　　“就像教孩子學走路需要大量練習一樣，機器人也需要在多種場景中反復訓練才能變得更聰明。”訓練中心負責人朱凱向記者介紹，訓練場就是要解決機器人行業目前面臨的數據短缺問題，在場景中訓練得到的數據經過清洗、標注后導出，提供給企業開展大模型訓練。

　　機器人為什麼要在訓練中心“集中上課”？“以往各企業分散訓練，就像‘小作坊生產’，產生的數據質量參差不齊。”朱凱說，現在實行標准化、規模化的數據生產，能夠為整個行業提供高質量、低成本的數據服務。

　　據了解，訓練中心每年可產出數百萬條高質量數據，通過全國跨區分布式數採生產模式，訓練中心將與蘇州、濟南、合肥、鄭州等多地的訓練場聯動。

　　“課堂”上學什麼？

　　在數據採集區，記者看到訓練師史軒煜、韓偉琪正在搭檔訓練一台機器人。韓偉琪頭戴VR設備，雙手各握一隻手柄，操控機器人抓起桌面上的氣泡膜，鋪展在紙盒中，隨后將桌面上的遙控器放入紙盒。

　　史軒煜則坐在電腦屏幕前記錄、監測訓練的數據。訓練幾個小時后，史軒煜、韓偉琪二人的角色會互換。史軒煜向記者介紹，正在訓練的內容叫作“含保護裝箱”，屬於“智慧家庭”場景。在這裡“上學”的機器人需要先選擇“專業”，訓練中心提供了工業智造、智慧家庭、康養服務和5G融合四大類共16個細分方向。

　　史軒煜、韓偉琪是兩名“優秀教師”，他們大約花費七八天時間，就能讓一台機器人掌握一個場景的操作。

　　“訓練師一定要細心、有耐心。”史軒煜說，在訓練機器人將一口炒鍋放到燃氣灶上時，他重復這個動作1250次。每一次嘗試，哪怕是最輕微的顫抖，都會被精准記錄。訓練次數越多，機器人動作越熟練，也更加趨近真人。

　　訓練中心目前有110名員工，00后佔大多數。訓練師上崗前會經過培訓，但在機器人訓練這個新興行業裡，他們遇到的很多問題並沒有現成的解決方案。韓偉琪說，他曾訓練機器人拉上箱子的拉鏈，拉到箱子拐角處時很容易卡頓，一旦卡頓，操作就失敗了，他琢磨、試驗了很久才解決這個問題。

　　“就業”狀況如何？

　　目前，訓練中心的機器人已經掌握搬運、巡檢、配送等20多項技能，執行成功率高達95%以上。學成“畢業”后，它們的“就業”狀況如何？

　　在訓練中心的電子展板上，記者看到了一些“優秀畢業生”的去向：在一汽集團工廠裡擔任搬運工，在深創投公司擔任快遞員，在南方電網公司擔任電力巡檢員，在中關村論壇上擔任導覽員……

　　這些機器人“好就業”的一個重要原因是，訓練中心提供的是場景化實訓。從中興公司的智能生產線到一汽集團的汽車車間，從順豐快遞的稱重打包操作到聯合利華的洗發水裝箱過程，每一個細節都真實還原實際作業環境。

　　朱凱介紹，最近生活服務類“課程”特別多，因為不少“用人單位”正等著這些“畢業生”入職。隨著人形機器人產業進入高速發展期，未來將有越來越多的人形機器人從這裡“畢業”，走進千家萬戶，服務千行百業。

　　

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　　各地的機器人特色“學校”

　　今年以來，一批人形機器人訓練場在多地成立。這些機器人“學校”既有相似之處又各具特色。

　　上海：全國首個異構人形機器人訓練場

　　全國首個異構人形機器人訓練場位於上海市的國家地方共建人形機器人創新中心。人形機器人的“異構”，是指不同廠家的機器人，其形態、功能、技術架構、應用場景都存在差異。來自智元、傅利葉、開普勒等近10家公司的百余台異構人形機器人和類人形機器人在此訓練。

　　山東青島：聚焦海洋等特色場景

　　位於山東省青島市的具身智能機器人公共訓練場深植本地產業，聚焦制造、家居、康養、海洋等特色場景，配置雙足人形、輪式人形、固定和移動機械臂等多種機器人。業內人士指出，青島發展具身智能的優勢在於其豐富的應用場景，可以通過訓練場的產業帶動，將上中下游企業緊密聯結在一起。

　　湖北武漢：形成產業閉環

　　位於湖北省武漢市的湖北人形機器人創新中心，建成了動作訓練場、數據採集場、應用實踐場及人才培養基地。從超市購物到餐廳服務，從家居整理到工業操作，在23個高仿真場景和10多個臨時場景中，上百台機器人同步訓練並採集數據，預計一年可採集超百萬條環境交互數據。創新中心已形成“訓練場+孵化器+產業園”的產業閉環，吸引了10余家企業入駐。

　　（曹雨晨整理）

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