超万平方米的人形机器人训练场在京启用

来源：环球网

人形机器人训练场于近日在北京石景山正式投入运营。该训练场占地面积上万平方米。这一重要基础设施的落成，既是我国人形机器人产业的“关键落子”，也为全国各地训练场建设提供了“北京样本”，将加速人形机器人“具身大脑”进化，推动其早日在汽车制造、物流搬运等场景规模化应用，为未来万亿级产业发展奠定坚实基础。

人形机器人数据训练中心

超万平方米多元场景，搭建未来产业“练兵场”

步入训练场，仿佛提前看到了“未来世界”。上万平方米的空间内，1:1还原了工业智造、智慧家庭、康养服务和5G融合四大类共16个细分场景。

训练场内，还能看到身高1.66米的“夸父”（Kuavo）人形机器人正在各个场景中刻苦“练习”。通过VR设备、动作捕捉系统等先进装备，机器人学习着空箱回库、物料分拣、称重打包、产品装箱等实用技能，执行成功率达95%以上。目前，这些机器人已掌握20多项原子技能，能够胜任搬运、巡检、导览、配送等多种任务。

负责人表示，该训练场产出数据全部来源于真机运行，支持跨本体、跨场景迁移使用，有效解决了行业面临的数据质量差、获取成本高、迁移难度大等痛点。基于技术团队自主研发的数采平台，通过采集、清洗、标注、导出四个环节，以及“自动+人工+模型”三重质量评估，实现了数据高质量交付。经专业机构认证，单条数据合格率达到99%。

“以往各企业分散采集训练，就像‘小作坊生产’，数据质量参差不齐。”技术人员介绍，“现在通过标准化、规模化的数据生产，我们能够为整个行业提供高质量、低成本的数据服务。”未来，依托海量真实数据，团队还将进一步推进数据标准制定和模型训练工作，通过交互式训练等方式，构建从单机控制到群体协作的完整训练体系。

突破数据瓶颈，赋能具身智能产业标准化发展

数据是人形机器人实现智能化的核心要素。当前，具身智能行业面临着数据质量参差不齐、多模态数据采集门槛高、数据规模与场景泛化能力不足等痛点。尽管视觉语言动作模型（VLA）为机器人实现跨平台、跨场景泛化能力提供了技术路径，但其性能很大程度上依赖高质量、大规模训练数据的支撑。同时，仿真数据、合成数据等无法完全复现真实物理交互、传感器噪声、环境动态扰动、执行器延迟等细节，而真机数据是模型从“纸上谈兵”走向“现实落地”的关键桥梁。

“训练+应用+孵化+科普”四位一体，打造全国具身数据服务平台

依托先进技术与产业资源优势，训练场创新性地构建了“训练+应用+孵化+科普”四位一体的生态模式，将打造面向全国的具身智能公共数据服务底座平台。在提供高质量数据服务的同时，训练场与多所高校及科研机构建立深度产学研合作，通过产业基金支持创业孵化与赛事培育，并向社会开放平台资源，积极推动各界参与应用场景开发。

在训练板块，平台提供具身语料服务和数据交易支持，推进商业化闭环与行业标准建设；在应用板块，联合北京通用人工智能研究院等机构，聚焦工业、养老、商业服务等重点领域，提升人形机器人智能化水平，持续优化“具身大脑”；在孵化板块，通过资源对接与产业基金扶持，加速垂域初创团队孵化，并打造“第一届具身智能操作任务挑战赛&创业启航营”，形成“赛孵联动”创新机制；在科普板块，培育数据采集、标注、运维等新型职业技能人才，开展研学实践，推动典型应用的开发与推广。

该训练场的建成投用，标志着我国人形机器人产业迈入规模化、标准化发展的新阶段。这座人形机器人“技能培训学校”，将通过场景化实训，帮助机器人掌握更多本领，使其不仅“会干活”，更能“干好活”。未来，随着越来越多机器人在这里“毕业上岗”，人们有望在工厂、物流园区、养老机构等更多场景看到它们忙碌的身影，真正实现智能机器人服务千行百业、走进千家万户。