让具身智能“有米下锅”（人物故事）

本报记者 吕绍刚

丁哲章(左一)在采集机器人叠衣服的数据。 受访者供图

广东深圳光明区一间实验室内，摆满了各类机器人、机械臂。数据采集师丁哲章头戴VR(虚拟现实)设备，双手操控手柄在空中指点。他眼前的虚拟画面，正是机器人“眼中”的世界。

在一个摆满药品的货架前，丁哲章微微抬手，按下按钮，身旁机器人的“手指”稳稳夹起一个药盒，跟随着丁哲章的手部运动轨迹，将药盒放入收纳箱中。这正是丁哲章团队每天工作的主要内容：为具身智能机器人的“大脑”喂高质量的真实数据。

“如果把模型训练视为‘做菜’，那么数据就是‘食材’。”丁哲章取下VR头戴式显示器，接着介绍，“我们要做的，就是从‘采摘’到‘清洗’的全流程，即数据的采集、标注和管理。”

目前，具身智能的训练面临一个难题：机器人尚未广泛进入真实场景，缺乏自然产生的行为数据。

“它不像大语言模型，有海量的互联网语料供学习；也不像自动驾驶，能从真实路况中积累数据。”丁哲章解释，机器人的每一步动作，早期需要人为引导、主动采集，否则就会陷入“无米下锅”的境地。

为此，丁哲章团队研发了一套软硬件结合的真机数据采集系统，包括通用机器人遥操作系统、具身数据平台、人体数据采集系统等，打通机器人大模型训练之前的所有流程，为具身智能机器人基础场景数据提供解决方案。

实验室里，有一片被称作“机器人超市”的测试区。不同形态的机器人——人形的、轮式的、机械臂的，分布在货架、桌面、床铺等场景中。几位同事或身穿动作捕捉服，模仿武术和舞蹈动作，或通过VR头戴式显示器操控机械臂叠衣、缝纫等。

“机器人数据采集有两个关键任务：一是运动控制数据，用于训练机器人的‘小脑’，实现走、跑、跳等基础运动；二是真机操作数据，通过遥操作让机器人学会抓取、摆放等任务，训练它的‘大脑’。”丁哲章说。

说话间，抓药的机器人完成了一组训练。“在单一场景下，一个动作可能只需几百条数据，但要让它应对不同的环境变化，就需要采集更大规模的数据。”丁哲章指出，机器人不是记住某个固定坐标，而要从大量相似经验中提炼“该怎么抓取”的泛化能力。

这一庞大需求，催生了一个新兴职业：数据采集师。他们要做的，并非简单的重复动作，而是需要理解机器人的运动逻辑，就像手把手教人写字。

数据采集仅是第一步。实验室旁，数据标注员正对着屏幕标记动作细节：“何时伸手”“抓住何物”“是否成功”……这便是“洗菜”环节，确保数据干净清晰，才能高效“下锅”。同时，自动化、半自动化的标注工具，还可进一步提升数据批量处理能力。

这一系列精密严谨的工序，构成了具身智能赖以训练的基础。丁哲章说，机器人企业拿到我们提供的“原材料”，便能够“炒菜”并“端上桌”，投入到市场应用。

2023年5月创业至今，丁哲章已带领团队服务国内外上百家机器人企业、科研院所等，覆盖60多种机器人形态。“我们正在帮助行业打破‘没有数据就没法用，没法用就没数据’的死循环。每一个任务的闭环，都在拓展机器人的能力边界。”他说。

谈及行业未来，丁哲章认为当前机器人在成长过程中，需要持续的数据喂养。随着各地机器人数据采集场陆续建设，数据采集新业态加速成形。“我们做的，就是通过数据积累，推动行业迭代升级。”丁哲章说。

《 人民日报 》( 2026年03月25日 10 版)