戴上VR头显，手握动作捕捉控制器，人类“带教老师”抬手、拧转，手把手示范教学，机器人跟着重复动作，在真实世界中完成拧螺丝、搬箱子、洗衣做饭、分拣零件等工作。

　　在合肥市具身智能机器人数据采集预训练场上，这一幕时刻在上演。

　　在合肥专为机器人打造的这所“大学”里，人类经验被“翻译”成看不见的数据，源源不断注入后台，成为机器人智能成长的养分。数据采集是连接物理世界与赛博世界的桥梁。它既是机器人感知环境的五官，也是学习人类技能、适配场景的指南、优化性能的依据。

　　通过持续的数据采集，再对采集到的数据进行清洗，随后交由人工智能大模型学习和优化，具身智能机器人完成从跟学模仿到自主学习适应的过程，逐步成长为能灵活应对复杂现实的“智能体”。

　　7月15日，
 

　　合肥具身智能机器人数据采集预训练场的机器人 具身智能机器人有了“真”场景

　　合肥市具身智能机器人数据采集预训练场是国际先进技术应用推进中心”）牵头建设的智能机器人公共服务平台之一，国先中心机器人事业部负责人孙丹丹向7月15日下午，国先中心机器人事业部方面人士介绍，区别于传统合成数据，训练场按照线搭建：开放式厨房、汽车装配台、物流分拣线、超市货架一应俱全。

　　该人士介绍，因为前期投入大，单一企业往往很难自建完整训练场，通过打造这样一个平台，能够降低初创企业的早期投入。

　　来到这里的每一台机器人，都带着特定任务。在700平方米的预训练场地上，多台形态各异的具身智能机器人被放置在不同的应用场景中，多名工作人员忙碌着在机器人与计算机之间来回调试。

　　在聆动通用机器人训练场地上，分拣零件的机器人身上附加的多组高速相机每秒能够拍摄近200张照片。它的双手是一对夹子，力觉传感器同步记录抓握力度，后台算法计算出物体空间6D位姿，形成多维度数据集。“数据采集会持续进行，每天采集的400条左右有效数据后续会进行模型训练和推理，评估具身智能模型质量，观察它的学习状况。”现场工作人员介绍。

　　“带教老师”利用遥操作系统示教机器人 江淮前沿技术协同创新中心的机器人则正在完成汽车轴孔的装配，这对机器人来说是一项挑战，精细化对孔需要机器人拥有较高的操作精准度。中科深谷的人形机器人则需要完成30~50公斤负载范围内的箱体搬运。

　　国先中心机器人事业部相关人士介绍，训练场并不仅从事数据采集工作，未来还会进一步扩大规模，“随着发展，我们会支持企业开发一些垂直领域的模型，这些模型是小模型，主要用于特定市场”。

　　预训练场有三种主要运营模式

　　在合肥，半导体、汽车整车制造、人工智能等先进制造业孕育产业“雨林”让机器人产业有了真实可落地的场景。

　　7月16日，英伟达创始人黄仁勋在演讲中指出，AI的下一波浪潮将是机器人系统，它具备推理与执行能力，并且能够理解物理世界。在未来十年中，工厂将由软件和AI驱动，协调人机协作的机器人团队，生产由AI所主导的智能产品。

　　训练场一楼摆放十多台即将参赛的乐聚机器人

　　数据采集是机器人认识物理世界的第一步。政府主导开展具有公益性质的训练场，赛博生命之间的共创共建共享，让数据的火花迸发出灵感。通过增强机器人在真实环境中的泛化能力，帮助机器人走入万千工厂。

　　当下，预训练场处于规划的初期阶段。孙丹丹介绍，预训练场的运营模式主要有三种。

　　“第一，联合运营模式，由建设主体与机器人企业合资成立专业数据运营公司，共同开展特定场景运营。第二，独立运营模式，支持机器人本体企业在保持经营独立性的前提下参与平台运作，通过数据价值变现等市场化方式实现成本覆盖，为技术型企业提供灵活参与路径。第三，服务赋能模式中，平台开放通用训练场景、算力资源及数据采集服务，机器人企业可按需购买专业服务进行算法迭代，平台通过合理收取服务费用维持运维，形成良性循环。”

　　“这种多层次的运营架构，既满足了不同发展阶段企业的差异化需求，又通过市场化机制保障了平台公共属性的实现，真正构建起政府引导、企业主导、多方共赢的产业生态。”孙丹丹说。

　　预计到今年年底，训练场面积将扩建到5000平方米，应用场景将扩展到20个以上，并面向全国征召100个以上的机器人。未来，训练场集群将集成50个以上应用场景，并征召1000个以上机器人。