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月产能 5000 小时!国内最大人形机器人训练场启用

发布时间: 2025-09-25 11:09:13 来源:新战略人形机器人

核心提示: 它不仅是机器人的“技能培训学校”,更是推动其从实验室走向规模化应用的基石。随着机器人在这里完成“实训”并走向市场,一个智能机器人与人类协同工作的新时代正加速到来。

人形机器人迈向“具身智能”的核心瓶颈——高质量训练数据,迎来了规模化供给。近日,国内最大的人形机器人训练场——人形机器人数据训练中心在京启用,凭借万平空间与年产超600万条数据的能力,为行业注入宝贵“数据燃料”,旨在破解模型从仿真到真机的“现实落差”难题。

图:人形机器人数据训练中心

超万平方米多元场景,搭建未来产业“练兵场”

步入训练场,仿佛提前看到了“未来世界”。上万平方米的空间内,1:1还原了工业智造、智慧家庭、康养服务和5G融合四大类共16个细分场景。

从中兴的智能生产线到一汽集团的汽车车间,从顺丰快递的称重打包到联合利华公司的洗发水装箱,以及海晨物流的纸箱打包等场景,每一个细节都真实还原实际作业环境。这里也是国内覆盖场景最全、仿真程度最高的训练场之一。

训练场内,还能看到身高1.66米、全身40+自由度的“夸父”(Kuavo)人形机器人正在各个场景中刻苦“练习”。通过VR设备、动作捕捉系统等先进装备,机器人学习着空箱回库、物料分拣、称重打包、产品装箱等实用技能,执行成功率95%以上。目前,这些机器人已掌握20多项原子技能,能够胜任搬运、巡检、导览、配送等多种任务。

图:台面清洁

图:垃圾分类回收

政府企业协同,共筑具身智能“数据引擎”

作为落实国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中“加强高质量数据集建设”要求的具体实践,该训练场由石景山区政府牵头,联合区属产业公司、北京银保产业园及人形机器人领军企业乐聚机器人共同运营。项目通过整合政府、产业、高校、科研与金融多方资源,构建协同机制,为打造自主可控的具身智能基础设施提供系统支撑。

“就像教孩子学走路需要大量练习一样,机器人也需要在多种场景中反复训练才能变得更聪明。”项目负责人介绍,“训练场就是要解决机器人行业目前面临的数据短缺问题。”

图:快消品装箱

图:SMT料盘架下料

全流程数据闭环,实现具身智能数据“高质快产”

据了解,该训练场年均可产出超600万条高质量数据,规模居全国人形机器人训练场首位。通过全国跨区分布式数采生产,平台已与苏州、济南、合肥、郑州等多地训练场联动,形成全国数据中枢,预计月数据产能可达5000小时

负责人表示,该训练场所有数据均来源于真机运行,具备跨本体、跨场景的迁移能力,有效应对了行业中存在的数据质量差、成本高、迁移难等痛点。依托自研数采平台,通过采集、清洗、标注、导出四步流程,结合“自动+人工+模型”三重质检机制,实现高质量数据交付经专业机构认证,单条数据合格率达99%

“以往各企业分散采集训练,就像‘小作坊生产’,数据质量参差不齐。”技术人员介绍,“现在通过标准化、规模化的数据生产,我们能够为整个行业提供高质量、低成本的数据服务。”未来,依托海量真实数据,团队还将进一步推进数据标准制定和模型训练工作,通过交互式训练等方式,构建从单机控制到群体协作的完整训练体系

图:小件工装上料

突破数据瓶颈,赋能具身智能产业标准化发展

数据是人形机器人实现智能化的核心要素。当前,具身智能行业面临数据质量参差不齐、多模态数据采集门槛高、数据规模与场景泛化能力不足等痛点。尽管视觉语言动作模型(VLA)为机器人实现跨平台、跨场景泛化能力提供了技术路径,但其性能很大程度上依赖高质量、大规模训练数据的支撑。同时,仿真数据、合成数据等无法完全复现真实物理交互、传感器噪声、环境动态扰动、执行器延迟等细节,而真机数据是模型从“纸上谈兵”走向“现实落地”的关键桥梁

据负责人介绍,该训练场已建立全流程标准化数据体系,正积极推动异构数据融合与开放合作,所提供的数据集可直接用于训练通用型机器人基模型(Base Model),为行业构建跨本体、跨任务的数据公共基础,助力我国人形机器人产业实现标准化、规模化发展。

“训练+应用+孵化+科普”四位一体,打造全国具身数据服务平台

训练场创新构建“训练+应用+孵化+科普”四位一体发展模式,致力打造全国具身智能公共数据服务底座平台。不仅推进具身语料服务与数据交易,同时联合北京通用人工智能研究院等机构加强“具身大脑”研发与应用;通过产业基金支持创新孵化、举办“第一届具身智能操作任务挑战赛”等高水平赛事,并面向社会开展科普教育与人才培养,积极构建开放协同的产业生态。

图:“训练+应用+孵化+科普”

该训练场的投用,为我国人形机器人产业按下了快进键。它不仅是机器人的“技能培训学校”,更是推动其从实验室走向规模化应用的基石。随着机器人在这里完成“实训”并走向市场,一个智能机器人与人类协同工作的新时代正加速到来。

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