“欢迎来到北京人形机器人创新中心（以下简称‘北京人形’）机器人数据训练基地，这里是我们每天‘上学’的地方。”一台人形机器人一“开口”，就让人瞬间置身于科幻世界。
在这座坐落于北京亦庄、占地近5000平方米的训练基地里，不同构型人形机器人正同时“上课”——学习内容并非“语数外”，而是给婴儿换尿布、为老人洗头穿衣、在厨房里清洗餐盘。操作员手把手地教导，机器人一遍遍地练习，一套动作要重复数百次，才能沉淀为一条有效的训练数据。
近日，《证券日报》记者走进这所“人形机器人学校”，探寻数据采集训练场如何为具身智能产业发展加注“燃料”。
采集海量训练数据
走进机器人数据训练基地的一个仿真训练试验场，记者看到，家居、商超、办公、工业、医药、康养等30多个典型场景被一一复刻。在“儿童房”，操作员正用机械臂给婴儿模型换尿布，动作虽慢，但精准无误；在“养老院”，机械臂正在为老人模型洗头、穿衣服；厨房里，机械臂小心翼翼地清洗着餐盘；商超货架前，人形机器人一遍又一遍地练习分拣理货。
“操作机器时，动作要自然、流畅。”现场工作人员向《证券日报》记者解释。记者随即体验操作一台机械臂，基地数据采集组组长郭明轩在一旁指导：“它的机械爪动作幅度很小，并且会延迟几秒夹紧，你得稍微使点劲。”一套动作虽然简单，但要经过几十次、上百次的采集，才能成为有效的“数据燃料”。
这些场景并非静态的“样板间”，而是可动态配置、组合重构的“数据工厂”。北京人形具身数据负责人孔超向《证券日报》记者表示，目前基地拥有超过120台设备，正全力为内部算法团队及外部合作伙伴（包括机器人企业和大模型公司等）“投喂”海量的训练数据。
在采集数据过程中，最忙碌的是采集操作员。数据采集涉及动作捕捉、多模态同步、人工标注等环节，任何环节出现偏差都可能干扰模型。
据了解，机器人数据采集 是指通过人类操作或自动化手段，收集机器人在物理环境中执行任务时产生的多模态行为数据，用于训练机器人AI模型，使其具备自主感知、决策和控制能力。在人形机器人产业中，数据采集既是决定机器人能否从实验室走向千行百业的底层基石，也是驱动技术迭代、商业化落地的重要引擎。
数据训练基地负责人蒋未来告诉记者：“三个月前，这里的数据合格率仅为50%。那时候我们面临各种各样的挑战，比如机器人手臂不小心碰到了不该碰的道具等。”如今，经过无数次人员培训、流程建立、问题追溯与质量标准优化，整体数据合格率已稳定在95%以上。
从“教机器人干活”到“让机器人自己学会干活”，数据训练基地正在为具身智能的规模化落地，铺下最底层也最为关键的一块基石。蒋未来表示，随着具身智能机器人在更多真实开放场景中实践应用，该基地正迈向全球首个“百万小时数据”里程碑，助力人形机器人技术迭代和规模商用。
迈向全流程标准化
人形机器人要真正走进千行百业，需要的不是几百、几千条“精修”数据，而是海量、多样、高质量的数据“原料”。然而，数据采集之路绝非一帆风顺。
蒋未来坦言，目前数据采集面临三大核心难题：一是场景碎片化，真实环境千差万别，每个变量都在考验算法的泛化能力；二是人形机器人“方言”不通，不同构型机器人的传感器布局、关节自由度、控制接口各不相同，导致数据难以跨机型复用；三是数据质量参差不齐，采集、标注、质检任一环节出现偏差都可能产出“低质数据”，误导模型。
“数据饥饿”带来的“泛化性不足”，仍是阻碍人形机器人进入千行百业的“最后一公里”。“如果大家把具身智能机器人当做一辆汽车来看的话，数据就是汽车所需的燃料——汽油和电。它有助于机器人更好地实现运动控制自动化，具备更强的能力。”蒋未来补充说。
通过打造数据采集基地，各地可以将分散的场景集中复现，对多样的机器人进行统一调度，使采集、标注、质检全流程标准化。例如，作为具身智能“国家队”，北京人形已牵头制定国内首个具身智能数据集行业标准《人工智能具身智能数据采集规范》，通过标准定义采集规范，引领行业发展。
目前，基地已组建起全国构型最丰富的机器人矩阵，拥有超过120台主流机器人设备，涵盖双足人形、轮式、机械臂、复合型等多种形态，还配备了头环式、夹爪式采集设备，动捕服、动捕手套及遥操驾驶舱等专业装备，具备真机遥操作、开放环境采集、动作捕捉采集三大核心采集能力。
孔超表示，标准化的“数据工厂”流程，能让不同构型的机器人并行采集，实现高质量数据的规模化生产。截至目前，基地已为多家头部企业及科研机构交付超数万小时的高质量数据，服务客户覆盖物流、商超、办公、家居等多个领域。
资本竞逐“数据燃料”
当前，高质量数据已成为驱动人形机器人产业发展的战略资源。一场关于“数据燃料”的资本暗战正在全球范围内激烈上演。
人形机器人数据采集训练场、基地正在全国多地涌现。在上海张江，国家地方共建人形机器人创新中心搭建的异构人形机器人训练场里，来自10余家企业的超100台人形和类人形机器人正日夜进行操练。湖北人形机器人创新中心的数据采集场、青岛市具身智能机器人公共训练场也已落地。
此外，宇树、智元、星动纪元等品牌企业也已建设了内部或半公开的私有数据采集场，以持续夯实核心数据护城河。
“数据采集成本主要由三部分构成：资产折旧、人员成本、损耗率。”蒋未来透露，目前真机采集每小时的成本不低，且需要大量人力投入。但正是这种“重投入”，构筑了行业的核心壁垒。他进一步介绍，目前基地70%以上的产能用于服务行业客户，主要用于VLA模型训练和具身大脑研发，客户的数据需求已从去年的“几千小时”跃升至如今的“十万甚至几十万小时”量级。
中国机器人CR教育培训标准委员会委员魏国红对《证券日报》记者表示，数据训练场/基地在各地加速兴起，将助力人形机器人行业突破“小散重复”“后劲不足”等瓶颈，为各地打造全球标志性的人形机器人生态集群提供有力支撑。
产业需求的指数级增长，也正在资本市场催生新的投资逻辑。从硅谷到中关村，从PE/VC到产业资本，纷纷将目光投向“数据基础设施”这一赛道。随着人形机器人在多种场景应用落地，“数据飞轮效应”加速启动，更多场景带来更多数据，更多数据吸引更多开发者与算法模型，进而推动数据需求的指数级增长。
放眼全球，这场围绕“数据燃料”的竞赛已然白热化。特斯拉、微软、亚马逊、Robotis等国际企业均在大力投入机器人数据采集基础设施建设。而中国企业在这场竞争中展现出独特优势。“我们在人力成本、场景多样性及产业配合度上都具备国际竞争力。”蒋未来表示，一旦“无本体”数据采集（具身智能领域中一种新兴的数据采集模式，通过轻量化、便携式设备直接记录操作行为）等新技术路线跑通，就能极大丰富数据规模，推动统一数据交易市场的形成。
资本的涌入也在加速技术迭代。“从去年至今，大家有目共睹，机器人的全身运控水平提升了。”蒋未来话锋一转，“但要真正进厂打工、到田间劳作，今年需要解决几个问题：完全自主的导航、双手的精细操作、环境认知智商。”
这是一个逐层突破的过程，每一层的突破都需要时间，但一旦实现突破，技术扩散的速度会很快。他认为，未来3年至5年内，行业或许会发生质变。未来，谁掌握了高质量数据，谁就掌握了具身智能时代的“燃料定价权”。
随着更多“数据工厂”投入运营，中国人形机器人产业正迎来从“机械执行”到“自主思考”的关键跨越。数据基地的扩容并非一件特别难的事，难的是持续产出高质量数据、构建标准化体系以及打通数据孤岛。国内产业链对“数据油田”的抢占，是在具身智能时代构筑全球竞争力的关键落子。
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