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百台机器人规模化采集,高效打造数据底座方案

百台机器人规模化采集,高效打造数据底座方案

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2026-01-15

湖北人形机器人创新中心办公区。 刘茜/摄

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  证券时报记者 刘茜

  训练数据的不足,是机器人应用之路上的一大障碍。近日,证券时报记者实探湖北人形机器人创新中心。走进这个占地1.2万平方米的空间,仿佛步入一个微缩的“人类世界”:仓库、超市、住宅、餐厅等23个高仿真场景被还原,让这里成为目前国内规模最大、场景最丰富、机器人款式最多的人形机器人公共训练平台。

  “从2024年下半年开始,上海、北京、广州等多地,都在积极建设人形机器人训练场。”湖北人形机器人创新中心COO刘传厚向记者表示,这背后的直接驱动力来自于科研界和产业界的共同呼声——缺乏高质量数据,算法研发就无法迭代。湖北人形机器人创新中心的差异化优势在于平台化定位,核心是“公共服务”,致力于成为产业链的连接器与撮合平台。

  打造“数据基座”破解行业瓶颈

  走进湖北人形机器人创新中心,整个中心分为机器人集中展示区、动作训练场、数据采集场、应用实践场等,上百台机器人同步开展“基础动作训练—手把手数据采集—仿真环境应用检验”的完整学习流程。

  在超市场景区里,一台机器人正在练习商品抓取。它先识别货架上的饮料瓶,再调整手臂角度,然后稳稳抓起。一旁的训练师紧盯屏幕上的实时数据流,时而快速记录,时而上前微调机器人的关节幅度。

  刘传厚介绍,人形机器人的产业化路径明确:先制造业,再特种行业,最后是家庭场景。中心搭建23个仿真场景的首要目的,正是系统化采集“抓、拿、放、移动”等基础动作数据,用以训练一个通用的“基础模型”,其核心价值在于提升机器人的泛化能力。“这好比互联网通用大模型,解决普适问题后,再到特定场景中用私有数据做微调。”

  为提升数据的“泛化”能力,该中心制定了细致规则,如规定每位训练师对同一任务的数据采集不得超过20条。一位训练师向记者解释,这是为了让机器人从有限样本中“举一反三”,而非记忆固定路径,最终目标是让其能自主完成一连串复杂任务。

  “目前,数据稀缺是制约模型泛化能力的关键瓶颈。”刘传厚指出,由于人形机器人存量有限,导致高质量训练数据的获取成本高昂、规模不足。而数据不足,则难以训练出成熟可用的大模型,进而拖慢机器人的商业化落地步伐;落地应用受阻,又使得数据回流与模型迭代缓慢。

  为破解产业“数据不足—落地困难—迭代迟缓”的困局,头部企业与机构正以不同路径积累数据资产。如谷歌联合高校开源了超百万条的真实机器人轨迹数据集,国内企业智元也发布了百万级真机数据集开源项目。

  在此背景下成立的湖北人形机器人创新中心,正以规模化、平台化的方式加入这场“数据竞赛”,为行业训练更强大的“基础模型”。该中心每天可产出2.4万条有效数据,年采集量预计近千万条,旨在为行业训练更强大的“基础模型”,提供持续、高质量的数据供给。

  差异化道路成就产业撮合器

  值得注意的是,从2024年下半年开始,一场以“训练场”为标志的基础设施竞赛在国内多个城市展开。北京、上海、郑州、苏州等地纷纷加快建设人形机器人训练场,试图为机器人产业的数据困境提供源头活水。

  在刘传厚看来,湖北人形机器人创新中心的差异化优势在于平台化定位。北京、上海的中心更侧重于自有本体研发,而湖北人形机器人创新中心的核心是“公共服务”,致力于成为串联产业链上下游的连接器与撮合平台。

  记者从多位业内人士处了解到,虽然已有部分头部人形机器人公司开放数据集,但这些开放的数据集因与特定机器人本体深度绑定,在当前硬件形态不一的情况下,难以被行业直接复用,训练数据难以互通。

  这一瓶颈不仅存在于人形机器人领域,也是数据要素化进程中待解的普遍难题。为此,国家数据局在2024年底表示,根据《可信数据空间发展行动计划(2024—2028年)》,到2028年,我国将建成100个以上可信数据空间,形成一批数据空间解决方案和最佳实践。

  瞄准这一方向,湖北人形机器人创新中心正着力构建一个多维平台体系。其中,建设“可信数据空间”被置于关键位置。刘传厚介绍,可信数据空间旨在促进行业数据的流通与交易。“单一公司采集的数据有限,我们希望通过平台汇聚全行业数据,形成更大规模的数据集,同时为数据提供方创造变现渠道,盘活数据资产”。

  同时,该中心还将建成中试平台,服务机器人从实验室“手搓”样机到规模化量产的关键过渡环节。刘传厚表示,这是验证产品可靠性、一致性和工艺可行性的必要步骤,也是目前政策和产业急需补齐的短板。

  在供应链方面,该中心正努力打造“产业链平台”,目标是构建和优化本地化的供应链体系。刘传厚认为,湖北的高端精密制造基础虽不如长三角,但拥有深厚的工业基础,大量零部件供应商有潜力转型进入机器人赛道。“我们的角色就是识别、筛选并推动这种跨界融合与协同,降低产业链整体成本”。

  除了硬件与数据,人才是支撑产业的另一基石。在人形机器人这个专业高度交叉的领域,行业正面临一个结构性矛盾——机械自动化人才通常缺乏AI算法知识,而AI算法人才又不熟悉机械原理。

  刘传厚介绍,依托湖北丰富的科教人才资源,湖北人形机器人创新中心将人才培养作为激活华中地区产业生态的关键。

  一张蓝图下的系统构建

  值得注意的是,湖北人形机器人创新中心的发展,正是整个湖北人形机器人产业奋起直追、系统布局的缩影。

  记者梳理发现,2024年4月,《湖北省人形机器人产业发展突破工程实施方案》发布,定下“一年起步、三年见效、五年成势”的清晰目标,剑指千亿级产业集群。

  在政策强力驱动下,2025年6月,由武汉东湖高新区管委会联合省内院士专家团队、高校及科研院所、企业共同建设的湖北人形机器人创新中心揭牌,并快速启动孵化器,以“三年免租”和对接百亿规模湖北人形机器人母基金等举措,精准吸引创新要素聚集。目前,创新生态初步成型,15家企业已在其周边落户,一个涵盖整机、零部件、算法的“15分钟创新圈”正在形成。

  同时,预留的制造基地与正在建设的行业首个开放架构触觉训练中心,提前布局了从前沿研发、中试验证到规模生产的完整路径,确保创新能快速走向市场。

  而从全省范围来看,湖北已涌现出荆楚、光谷华汇、启灵、光谷东智等9家整机企业,在核心零部件领域布局的企业超过90家,关联性企业已近千家。

  产业的最终价值在于应用。2025年11月,在武汉东湖高新区开业的光谷人形机器人7S店,在借鉴传统汽车销售4S店“销售、零配件、服务、信息反馈”模式的基础上,融入“个性化解决方案、展示、培训”三大模块,共同组成一个完整的产业与生活服务生态。

  “7S店的短期目标是引流与市场教育,长期则是摸索出一条可自负盈亏的商业模式,为整个平台的可持续运转探路。”刘传厚坦言,人形机器人这个赛道充满机遇,“只要我们的技术方向和产业路径清晰,就有条件将先发优势转化为实实在在的产业成果。”

来源:https://www.163.com/dy/article/KJ9TULK0053469RG.html
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