■賈麗

    在北京亦莊的“數(shù)據(jù)工廠”里，我們見證了人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)真實(shí)而關(guān)鍵的一躍，產(chǎn)業(yè)鏈正從單純的“造機(jī)器”，加速向更深層次的“養(yǎng)數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)型。

    人形機(jī)器人被稱為“制造業(yè)皇冠頂端的明珠”，而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，無疑是擦亮這顆明珠的關(guān)鍵。當(dāng)前，全球具身智能行業(yè)的競爭已進(jìn)入白熱化階段，誰能率先建成高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?；臄?shù)據(jù)體系，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展輸送源源不斷的“養(yǎng)料”，誰就能在未來競爭中牢牢掌握主動權(quán)。

    然而，數(shù)據(jù)采集絕非簡單的“場景堆砌”，而是一項(xiàng)兼具專業(yè)性與系統(tǒng)性的工程。筆者認(rèn)為，面對場景碎片化、標(biāo)準(zhǔn)缺失、成本高昂等現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈各方在數(shù)據(jù)采集與訓(xùn)練的布局上，需要更精準(zhǔn)、更長遠(yuǎn)。

    其一，給數(shù)據(jù)“立規(guī)矩”，推動采集從“憑手感”走向標(biāo)準(zhǔn)化。

    目前，行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)采集多依賴操作員個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，具有一定的隨意性與不穩(wěn)定性，建議行業(yè)加快制定數(shù)據(jù)采集的工藝標(biāo)準(zhǔn)，將采集動作拆解為標(biāo)準(zhǔn)化的“工序”，引入“工業(yè)級”質(zhì)量控制閉環(huán)。不僅要關(guān)注采集環(huán)節(jié)，更要前置介入場景設(shè)計(jì)與任務(wù)規(guī)劃，并在后續(xù)環(huán)節(jié)加強(qiáng)清洗與標(biāo)注的自動化水平。

    其二，為數(shù)據(jù)“修公路”，以統(tǒng)一協(xié)議打通異構(gòu)“孤島”。

    “方言不通”是目前制約數(shù)據(jù)規(guī)?；瘡?fù)用的一大堵點(diǎn)。不同構(gòu)型機(jī)器人的傳感器布局、控制接口各異，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以在不同品牌間流通，造成了一定的資源浪費(fèi)。建議由行業(yè)“國家隊(duì)”牽頭，聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，加速推廣統(tǒng)一的具身智能數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)與接口協(xié)議；同時(shí)探索建立數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換的“通用翻譯器”，使得同一套數(shù)據(jù)能夠“遷移”到不同品牌機(jī)器人上進(jìn)行訓(xùn)練。此外，各地應(yīng)鼓勵建設(shè)開源開放的公共數(shù)據(jù)集，在保護(hù)隱私與知識產(chǎn)權(quán)的前提下，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素的有序流動與共享，降低全行業(yè)的訓(xùn)練成本。

    其三，幫數(shù)據(jù)“造場景”，以虛實(shí)共生破解長尾難題。

    縱觀行業(yè)發(fā)展，面對現(xiàn)實(shí)世界中無窮無盡的變量，單純依靠真機(jī)采集數(shù)據(jù)，成本高企且效率有限，尤其是在工業(yè)?；?、高空作業(yè)等高危、極端場景中，真機(jī)采集更是難上加難。建議產(chǎn)業(yè)鏈各方加大對仿真引擎與生成式AI技術(shù)的研發(fā)投入，發(fā)展“合成數(shù)據(jù)”，通過構(gòu)建高保真的物理仿真環(huán)境，在虛擬世界中批量生成海量、低成本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，重點(diǎn)覆蓋現(xiàn)實(shí)中難以遇到的長尾、邊緣場景。以“虛實(shí)結(jié)合”的方式，讓機(jī)器人在虛擬世界中完成“通識教育”，再通過真機(jī)實(shí)訓(xùn)完成“專業(yè)深造”，大幅提升訓(xùn)練效率與泛化能力。

    數(shù)據(jù)之爭，本質(zhì)上是未來智能生態(tài)的入場券之爭。唯有把數(shù)據(jù)根基扎得夠深、夠牢，人形機(jī)器人這棵大樹才能枝繁葉茂。從北京亦莊的“數(shù)據(jù)工廠”，到全國各地的數(shù)據(jù)基地，正為具身智能的發(fā)展蓄力賦能，推動中國人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)加速跑。