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揭秘人形机器人训练营:24小时端茶、煎蛋、拖地…
揭秘人形机器人训练营:24小时端茶、煎蛋、拖地…揭秘人形机器人训练营:24小时端茶、煎蛋、拖地…
位于上海浦东的智元数据集采厂，总面积达3000多平方米
在上海浦东，一个3000平米的机器人“训练基地”里，一百多台人形机器人日日夜夜地接受超高强度的集训。
这些机器人像懵懂的人类幼仔一样，通过触摸、试错感知物理世界：在卧室区叠裤子、烫衣服，在厨房炒菜、榨果汁、刷盘子，在客厅插花、拖地板、整理杂乱的桌面……每个机器人身边都配备了一名“导师”——头戴VR设备的数据采集员，他们用手柄远程示范动作，给机器人示范动作，抓、握、提、拉、倒，一个小动作要不厌其烦地重复200遍左右。
数据集采员耐心“教授” 机器人每一个动作
这是智元的数据采集超级工厂，也是全球唯二规模化的机器人数据采集中心。整个工厂分为5大类场景：家居、餐厅、工业、商超和办公，总共有100位采集员分日班和夜班教学，此外，还有30多位数据审核员和10位数据运营管理人员，确保数据的有效性。
一天下来，工厂能够生产3万到5万条真机数据——即通过机器人实操采集到的环境感知、动作轨迹、力学反馈等包含多维度信息的数据。
有时候，机器人也会“开小差”，水壶没拿稳、炒菜调料撒多了、花瓶打翻了……数采员就会耐心地给它们纠错。
机器人在练习刷马桶
这些机器人训练成果如何？姚卯青介绍：“现在仍处在比较早期的阶段，一个机器人在它见过的桌面上倒水，有90%左右的成功率。”对于它没见过的场景和物品，机器人可能就会措手不及。另外，这些动作主要还是一些单点的能力，还不太能串起来多种动作。
为了让机器人拥有在不同场景里“举一反三”的泛化能力，采集员要不断地调试环境，比如改变光线和光源位置，倒水时更换不同造型的水杯，调整物体摆放的位置等等。
数据采集，是构建机器人“AI能力”（“脑力”）的基础工程。通过收集视觉、触觉、关节运动轨迹等多维度物理交互数据，然后再给多模态大模型提供认知养料，最终才能被部署到机器人本体，完成从数字认知到物理执行的闭环进化。
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还没人说话啊，我想来说几句
在上海浦东，一个3000平米的机器人“训练基地”里，一百多台人形机器人日日夜夜地接受超高强度的集训。
这些机器人像懵懂的人类幼仔一样，通过触摸、试错感知物理世界：在卧室区叠裤子、烫衣服，在厨房炒菜、榨果汁、刷盘子，在客厅插花、拖地板、整理杂乱的桌面……每个机器人身边都配备了一名“导师”——头戴VR设备的数据采集员，他们用手柄远程示范动作，给机器人示范动作，抓、握、提、拉、倒，一个小动作要不厌其烦地重复200遍左右。
数据集采员耐心“教授” 机器人每一个动作
这是智元的数据采集超级工厂，也是全球唯二规模化的机器人数据采集中心。整个工厂分为5大类场景：家居、餐厅、工业、商超和办公，总共有100位采集员分日班和夜班教学，此外，还有30多位数据审核员和10位数据运营管理人员，确保数据的有效性。
一天下来，工厂能够生产3万到5万条真机数据——即通过机器人实操采集到的环境感知、动作轨迹、力学反馈等包含多维度信息的数据。
有时候，机器人也会“开小差”，水壶没拿稳、炒菜调料撒多了、花瓶打翻了……数采员就会耐心地给它们纠错。
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这些机器人训练成果如何？姚卯青介绍：“现在仍处在比较早期的阶段，一个机器人在它见过的桌面上倒水，有90%左右的成功率。”对于它没见过的场景和物品，机器人可能就会措手不及。另外，这些动作主要还是一些单点的能力，还不太能串起来多种动作。
为了让机器人拥有在不同场景里“举一反三”的泛化能力，采集员要不断地调试环境，比如改变光线和光源位置，倒水时更换不同造型的水杯，调整物体摆放的位置等等。
数据采集，是构建机器人“AI能力”（“脑力”）的基础工程。通过收集视觉、触觉、关节运动轨迹等多维度物理交互数据，然后再给多模态大模型提供认知养料，最终才能被部署到机器人本体，完成从数字认知到物理执行的闭环进化。
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