隨著具身智能走向產業化，對真實物理世界數據的需求成為關鍵。記者直擊北京石景山全國最大的人形機械人數據訓練中心，數百台機械人正在接受從工業製造到家居服務的全場景系統化訓練，以採集高質量數據驅動具身智能模型的發展。
本文核心內容：
- 北京石景山人形機械人數據訓練中心是全國最大的人形機械人訓練場，佔地上萬平方米，年產近2000萬條高質量數據。
- 今年上半年，內地人形機械人出貨量達2.3萬台，但能穩定承接實務工作的產品佔比不足5%。
- 截至去年底，全國已建成至少30座具身智能數據採集場，覆蓋京津冀、長三角、珠三角等多個經濟圈。
- 訓練一個成熟的具身智能模型需要數千萬小時量級的數據，但目前全球累積的優質數據僅約50萬小時。
從「表演花瓶」到實戰練兵
中心總經理朱凱指出，現時人形機械人產業中，運動控制等基礎「小腦」技術已趨成熟，競爭重心正轉向認知決策、環境感知等「大腦」能力的比拼。機械人語言大模型或可理解指令，但欠缺對物理世界的真實感知，高質量真機數據的稀缺嚴重制約了其迭代升級。
「手把手」教學與數據採集
在訓練中心內，數百台人形機械人分班進行抓取汽車零件、分揀快遞、擺放藥物、抓取食材、疊衣物等訓練。每台機械人身旁都配有數據採集員作為「教練」，通過遙操設備引導其完成標準化動作，並同步採集關節轉動、抓取力度等運行參數。一項看似簡單的基礎技能，往往需要數千組數據支撐。
「無本體採集」模式興起
為填補龐大的場景數據缺口，「無本體採集」模式產業鏈悄然崛起。採集員無需實體機械人，只需穿戴傳感及攝錄設備，在工廠、超市、家庭等真實場景中重複日常動作即可完成數據採集。這些經過加工的數據，便成為「餵養」機械人模型的核心「燃料」。