近5000平米的“信息工厂”里，人类手把手教机器人“洗盘子”

　　怎样才能教会一个“人”洗碗、信息工厂叠被、近平教机拿东西？人类手xm外汇微型账户

　　对于人类来说，这是把手刻在骨子里的肌肉记忆；但对于一台刚刚制造出来的机器人而言，它可能连拿起一块毛巾的器人力道都无从知晓。

　　3月19日，洗盘第一财经记者走进北京人形机器人革新中心具身智能机器人信息与训练基地一期，信息工厂近5000平米的近平教机空间里，没有冰冷的人类手流水线，而是把手复刻了家庭、商超、器人工业、洗盘医药、信息工厂康养等真实场景。近平教机100多台形态各异的人类手机器人，在人类操作员的“手把手”教导下，正经历着从“笨拙”到“丝滑”的蜕变。

　　没有信息的机器人，就像没有油的车。在这个巨大的训练场里，最忙碌的xm外汇微型账户可能不是机器人，而是背后的一个个配备了采集设备或是身穿动捕服等职业装备的人类操作员和质检团队。人类正在用信息为未来的伙伴“加油”。

　　人类教机器人洗盘子、换尿不湿

　　基地里没有巨大的厂房，而是分隔出了一个个程度仿真的工作、生活切片。人类操作员戴着VR头显或借助遥操作设备，将自己的动作转化为机器人的指令。

　　在“养老院”场景中，一台机器人正小心翼翼地为假人模特盖被子；转角处的“儿童房”，另一台机器则在练习给婴儿更换尿不湿，厨房场景里，机器人正在小心翼翼地清洗餐盘。这些动作看起来简单，但对机器人来说却是高难度的“精细操作”。

　　“你不能只是操作机器动起来，动作必须像人类一样自然、流畅。”现场工作人员介绍道。基地里还有不少在“工业区”忙碌的机械臂，它们正在掌握分拣零件、拧螺丝，甚至为未来的电力巡检做准备。

　　在更为复杂的“综合训练场”，不仅复制了办公桌、卫生间，还特意搭建了冷冻区、烘焙区和酒水区。从家庭厨房的精细操作，到商超货架的自动理货，这里的每一处场景都遵循“真实、泛化、可复用”的原则。

　　据介绍，这些场景并非静态的“样板间”，而是可趋势配置、可组合重构的“信息工厂”。场景内的光照氛围、物体摆放、人员动线均可按需修正，保证采集信息具备充分的泛化能力，能够覆盖算法训练所需的边缘案例与长尾场景。

　　在基地里，这种针对机器人的“沉浸式教学”并非简单的遥控，而是“信息投喂”。工作人员透露，目前基地拥有超过120台设备，日产能达到400小时，正全力为内部算法团队及外部配合伙伴如机器人企业和大模型公司们，“投喂”着海量的训练信息。

　　在这个基地里，最忙碌的是人类操作员。信息采集涉及动作捕捉、多模态同步、人工标注等部分，任何部分偏差都可能产出“低质信息”，低质信息浪费资本甚至误导模型。

　　具身智能机器人信息与训练基地负责人蒋未来告诉第一财经记者，三个月前，这里的信息合格率仅为50%。“那时候我们遭遇各种各样的挑战，比如灯光太亮引起画面曝光，或者机器人手臂不小心碰到了不该碰的道具。”

　　这背后经历了无数次的人员培训、流程创建、难题追溯与质量标准修正，经过几个月的磨合，现在的合格率已经持续在95%。这意味着，每一条被接受的信息，都必须是“示范动作”。

　　尽管信息的“合格率”在攀升，但当记者真正走近这些正在掌握的机器人时，依然能明晰地感受到另一重实际：从“会做”到“做好”，再到“像人一样快”，中间还隔着一段不短的距离。

　　在“婴儿护理”场景中，一台机器人正以明显慢于常人的速度，小心翼翼地给婴儿道具更换尿不湿。如果是在真实场景下，那个哇哇哭闹的婴儿恐怕早就翻身爬走。不远处，正在掌握归纳货架的机器人，每一次抓取和摆放，在效益上还远远赶不上熟练的人类理货员。这些略显“稚嫩”的操作，也映射了揭露了当前人形机器人产业最重点的焦虑——信息量在延伸，但机器人离真正的“干活”，还要持续努力。

　　据介绍，目前这个成立不到半年的信息基地已对外交付近2万小时高质量信息，70% 以上的产能用于服务行业客户，为模型训练、具身大脑研发供给重点信息支撑按照构思，这座基地正向着“100万小时高质量信息”的宗旨迈进。

　　蒋未来透露，目前主流客户的信息要求已经达到“十万甚至几十万小时”的量级，与去年相比“至少乘以10”。

　　“信息孤岛”与“窗户纸”

　　人形机器人想要真正走入千行百业，需要的是海量、多样、高质量的信息“原料”。其中，真机信息能够精准还原力觉答复、触觉信息、氛围干扰等仿真难以复制的具体，这些被称为“物理直觉”的决定性信息只能借助真机采集的多模态信息来训练。更决定性的是，真实氛围中充分的任务闭环，一条简单的“抓取-操作-放置”轨迹中蕴含了大量人类在复杂氛围中的隐性评判，其信息意义密度远高于其他类型的信息。

　　在现场，记者注意到一个具体：在水果相关呈现区，机器人拿取的全部都是假水果。

　　“我们最早是用真苹果训练的，但一天下来要消耗大量苹果，成本太高且浪费。”蒋未来说明道，对于模型来说假水果和真水果差别不大。

　　资产折旧、人员效益、损耗率，这三个因素直接决定信息成本。据介绍，目前真机采集的信息每小时成本在数百元至上千元不等，且涉及资产折旧和人力损耗。

　　此外，随着人形机器人产业的爆发，不同构型机器人之间“方言不通”引起的信息孤岛难题日益凸显。不同品牌的机器人传感器布局、关节自由度、运营接口各不相同，使得采集到的信息往往难以直接跨机型复用。为了打破这一壁垒，信息基地正在布局更多的采集技术路线。

　　行业正在审视几种路径：一是“无本体”采集路线，即借助头显、动捕设备等方式采集人类动作信息，再映射到不同机器人身上；二是世界模型的审视，试图从更底层的逻辑达到信息与机器人构型的解耦。

　　蒋未来对记者透露，目前基地也在审视“无本体”采集和遥操作舱等新模式。其中无本体的采集方式能够在一定程度上解耦信息与特定机器人的强绑定关联，立场上可以补充规模、答复信息孤岛难题，但它的见效性还需要更多审视。一旦跑通并达到与真机同样优异的训练效益，就能极大丰富信息规模，鼓励统一信息交易领域的形成。

　　一边是底层技术的攻关，另一边，人形机器人走向商业落地的路上，还有多层“窗户纸”需要捅破。

　　“去年大家肉眼可见，机器人的全身运控水平上来了。”蒋未来话锋一转，但要真正进厂打工、下地干活，今年要答复几个难题：完全自主的导航，精度要比车高得多——车离一米没难题，机器人要走不到位，动作就完不成；然后是双手的精细操作，灵巧手的持续性、精度、负载能力都需要革新；最后是大脑，能领会氛围、拆解任务、串联逻辑等等。

　　他打了个比方：就像ChatGPT出来之前，没人能推测大模型需要多久革新。对于人形机器人，乐观者觉得1到2年内会有质变，也有人认为需要更长时间。这是一个一层一层捅窗户纸的程序，每一层的革新都需要时间，但一旦革新了，技术扩散的速度会很快。

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人民财讯3月23日电，企查查APP呈现，近日，上海顺新具身智能机器人私募投资基金合伙企业有限合伙）成立，出资额20亿元，经营范围包含：以私募基金从事股权投资、投