■賈麗

    在北京亦莊的“數據工廠”里，我們見證了人形機器人產業(yè)真實而關鍵的一躍，產業(yè)鏈正從單純的“造機器”，加速向更深層次的“養(yǎng)數據”轉型。

    人形機器人被稱為“制造業(yè)皇冠頂端的明珠”，而高質量的數據，無疑是擦亮這顆明珠的關鍵。當前，全球具身智能行業(yè)的競爭已進入白熱化階段，誰能率先建成高質量、標準化、規(guī)模化的數據體系，為產業(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。

    然而，數據采集絕非簡單的“場景堆砌”，而是一項兼具專業(yè)性與系統(tǒng)性的工程。筆者認為，面對場景碎片化、標準缺失、成本高昂等現實挑戰(zhàn)，人形機器人產業(yè)鏈各方在數據采集與訓練的布局上，需要更精準、更長遠。

    其一，給數據“立規(guī)矩”，推動采集從“憑手感”走向標準化。

    目前，行業(yè)內數據采集多依賴操作員個人經驗，具有一定的隨意性與不穩(wěn)定性，建議行業(yè)加快制定數據采集的工藝標準，將采集動作拆解為標準化的“工序”，引入“工業(yè)級”質量控制閉環(huán)。不僅要關注采集環(huán)節(jié)，更要前置介入場景設計與任務規(guī)劃，并在后續(xù)環(huán)節(jié)加強清洗與標注的自動化水平。

    其二，為數據“修公路”，以統(tǒng)一協(xié)議打通異構“孤島”。

    “方言不通”是目前制約數據規(guī)?；瘡陀玫囊淮蠖曼c。不同構型機器人的傳感器布局、控制接口各異，導致數據難以在不同品牌間流通，造成了一定的資源浪費。建議由行業(yè)“國家隊”牽頭，聯(lián)合產業(yè)鏈上下游企業(yè)，加速推廣統(tǒng)一的具身智能數據采集標準與接口協(xié)議；同時探索建立數據格式轉換的“通用翻譯器”，使得同一套數據能夠“遷移”到不同品牌機器人上進行訓練。此外，各地應鼓勵建設開源開放的公共數據集，在保護隱私與知識產權的前提下，促進數據要素的有序流動與共享，降低全行業(yè)的訓練成本。

    其三，幫數據“造場景”，以虛實共生破解長尾難題。

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

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