□川觀智庫研究員 李媛莉

著力點一：做“數(shù)據(jù)糧倉”

大城市做算法，中小城市做數(shù)據(jù)

●在未來，行業(yè)特色、本地特色場景數(shù)據(jù)將成為各地的重要競爭資源。圍繞不同的資源，地方可形成訓練數(shù)據(jù)的特色競爭力

當上海的研究員穿戴高精度光學設(shè)備，為全尺寸人形機器人示范動作時，西北某小鎮(zhèn)一群本地技工，正對著農(nóng)田攝像頭標注玉米秸稈的彎曲角度——兩個看似不相干的畫面，實則勾勒出當前人形機器人發(fā)展的圖景之一：大家都忙著做數(shù)據(jù)采集。

人形機器人要想大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用，需要海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)來訓練和優(yōu)化算法，通過大量試驗和場景訓練提高可靠性和精準性。四川省人工智能研究院高級研究員、四川具身人形機器人科技有限公司首席執(zhí)行官馮振宇直言，就目前技術(shù)發(fā)展趨勢看，數(shù)據(jù)資源就好比是農(nóng)耕時代的土地資源、現(xiàn)代社會的電力資源。

給人形機器人采集的高質(zhì)量數(shù)據(jù)通常在現(xiàn)實世界中獲取，采集方式主要有直接接觸數(shù)據(jù)（真機數(shù)據(jù)）和間接接觸數(shù)據(jù)（人工控制數(shù)據(jù)）兩種。最理想的數(shù)據(jù)采集方式是通過人形機器人本體直接觸達物理世界，讓其準確理解真實環(huán)境，這就是真機數(shù)據(jù)。但是，大規(guī)模真機數(shù)據(jù)的采集成本高昂，需要投入許多人力、物力和時間資源，數(shù)據(jù)標注和采集設(shè)備都存在門檻。與此同時，物理世界的運行規(guī)律錯綜復雜，數(shù)據(jù)的采集往往難以全面反映所有相關(guān)的物理現(xiàn)象與知識。尤其是在復雜的力學環(huán)境中，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集手段難以精準捕捉所有細微的力學變化與影響因素，這將影響到數(shù)據(jù)的完整性和準確性。綿陽樂聚機器人技術(shù)有限公司總經(jīng)理黃珍祥介紹，當前人形機器人領(lǐng)域數(shù)據(jù)集多基于廠商自采集，但存在兩大問題，一是不同廠商的數(shù)據(jù)差異大，二是單個廠商積累數(shù)據(jù)有限。

助力數(shù)據(jù)采集，訓練場應(yīng)運而生。今年1月，位于上海的國家地方共建人形機器人創(chuàng)新中心啟用具身智能訓練場，這是全國首個異構(gòu)人形機器人訓練場。所謂異構(gòu)人形機器人，就是指不同廠家生產(chǎn)的，在形態(tài)、功能、技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用場景等方面存在差異的人形機器人。在這個訓練場里，重點圍繞智能制造、民生服務(wù)以及特種作業(yè)等國家重點領(lǐng)域的場景應(yīng)用，配備先進的傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，在高度還原的環(huán)境中對機器人進行任務(wù)訓練，成為“多機、多場景、多任務(wù)”異構(gòu)人形機器人數(shù)據(jù)采集的重要陣地。

四川也在推動訓練場建設(shè)。日前發(fā)布的《四川省促進人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展若干政策》提出，夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，鼓勵企業(yè)牽頭建設(shè)符合國家相關(guān)標準要求的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。隨后，成都高新區(qū)推出14條舉措支持人工智能（機器人）產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，支持數(shù)據(jù)服務(wù)能力提升。

“現(xiàn)階段確實需要政府支持，需要大廠牽頭?！瘪T振宇透露，四川擬以其公司為執(zhí)行單位，依托川內(nèi)眾多機構(gòu)力量，籌建西部地區(qū)首個高能級的人形機器人數(shù)據(jù)采集工廠。多名業(yè)內(nèi)人士稱，要前瞻部署未來發(fā)展，需要各地早謀劃早行動，為訓練場擴容提質(zhì)。

綜合受訪者的研判，在未來，行業(yè)特色、本地特色場景數(shù)據(jù)將成為各地的重要競爭資源。他們建議，中小城市可以利用土地、人力的低成本優(yōu)勢，做人形機器人“數(shù)據(jù)糧倉”的特色供應(yīng)商。具體來說，中小城市可組織低成本人力團隊，針對本地特色場景如農(nóng)田、中小型工廠、鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道等，進行動作捕捉、環(huán)境掃描等數(shù)據(jù)采集，利用本地現(xiàn)有的工業(yè)廠房、閑置倉庫等資源，開放或改造成為訓練場地，為數(shù)據(jù)采集和人形機器人訓練提供物理空間。

圍繞不同的資源，地方可形成訓練數(shù)據(jù)的特色競爭力。如農(nóng)業(yè)大縣可以關(guān)注農(nóng)業(yè)生產(chǎn)場景，重在采摘力度、土壤感知等交互數(shù)據(jù)，以及山地、梯田等復雜地形的運動數(shù)據(jù)等，也可以與人形機器人企業(yè)合作，建立試驗田，不僅為人形機器人產(chǎn)業(yè)積累獨特的數(shù)據(jù)資源，還能推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化發(fā)展。

“大城市做算法，中小城市做數(shù)據(jù)?！币晃皇茉L者比喻說，這種分工就像技術(shù)落地的“林間套種”。他提醒地方從細微處做出特色，提升數(shù)據(jù)集多樣性，比如對機器人導航數(shù)據(jù)中的障礙物、語音指令中的方言進行標注。

著力點二：做開源社區(qū)

推動數(shù)據(jù)共享與標準化，降低采集成本

●四川應(yīng)做自己的人形機器人開源社區(qū)，重在提供開源創(chuàng)業(yè)基礎(chǔ)資源及設(shè)施，征集優(yōu)質(zhì)開源解決方案，進行財政補貼和投融資支持等

訓練場與開源社區(qū)的緊密結(jié)合，是人形機器人產(chǎn)業(yè)技術(shù)突破和規(guī)?；瘧?yīng)用的重要驅(qū)動力。從實踐看，上海的國家地方共建人形機器人創(chuàng)新中心在啟用具身智能訓練場前，就搭建起了OpenLoong人形機器人開源社區(qū)。該開源社區(qū)可對訓練場中生產(chǎn)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)進行分類分級逐步開源，形成開源數(shù)據(jù)集。這些開源數(shù)據(jù)集提供給所有開發(fā)者用來訓練模型、優(yōu)化算法等，推動人形機器人的技術(shù)創(chuàng)新。

“開源是一種允許用戶自由使用、修改、復制或分發(fā)軟硬件、數(shù)據(jù)與信息原始資源的生產(chǎn)方式?！敝袊畔⑼ㄐ叛芯吭涸朴嬎闩c大數(shù)據(jù)研究所開源和軟件安全部主任郭雪表示，開源是數(shù)字時代的新型生產(chǎn)方式，開源社區(qū)是具身智能時代的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，目前全球總規(guī)模已突破4億個。

四川省人工智能行業(yè)協(xié)會秘書長陳章提到，四川已有130多家大模型相關(guān)企業(yè)，但超九成企業(yè)聚焦技術(shù)層，涉及上下游的數(shù)據(jù)供應(yīng)商相對缺乏。他呼吁搭建開放合作的產(chǎn)業(yè)生態(tài)平臺，推動數(shù)據(jù)共享與標準化，降低數(shù)據(jù)采集成本。

開源社區(qū)在數(shù)據(jù)方面起到重要作用，包括減少重復的數(shù)據(jù)采集，解決數(shù)據(jù)不統(tǒng)一、不兼容的問題，推動人形機器人生態(tài)建設(shè)中的標準化進程等?！敖梃bOpenLoong人形機器人開源社區(qū)的發(fā)展，四川應(yīng)該做自己的人形機器人開源社區(qū)，并爭取進入國家級平臺?！彼拇ㄊ≤浖袠I(yè)協(xié)會副秘書長李勇認為，根據(jù)《“十四五”軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，國家計劃到2025年建設(shè)2—3個有國際影響力的開源社區(qū)，這是四川開展相關(guān)工作的重要政策支撐。

郭雪指出，四川開源體系各要素發(fā)展水平較高，但整體開源發(fā)展依托于OpenHarmony、OpenEuler等全國性開源項目，原創(chuàng)開源項目及分支開源項目發(fā)展相對緩慢，開源商業(yè)化、國際化水平相對不高。

在推進開源社區(qū)發(fā)展壯大方面，政府能做什么？郭雪建議，對全省開源社區(qū)分級分類，并根據(jù)所處階段，提供不同形式的公共服務(wù)。針對人形機器人開源社區(qū)，重在提供開源創(chuàng)業(yè)基礎(chǔ)資源及設(shè)施，征集優(yōu)質(zhì)開源解決方案，進行財政補貼和投融資支持等。

李勇認為，推進開源社區(qū)發(fā)展，全省各地各級政府都有參與空間。比如積極組織本地相關(guān)企業(yè)、高校、科研機構(gòu)加入開源社區(qū)；設(shè)置與人形機器人開源社區(qū)相關(guān)的交流活動、獎項和賽事，吸引用戶；提供場地或資金，支持外來高校、科研院所在本地合作建立數(shù)據(jù)集實驗室之類的平臺，提升社區(qū)的技術(shù)實力和創(chuàng)新能力；通過打造和開放地方特色應(yīng)用場景，吸引人形機器人企業(yè)入駐，促進開源社區(qū)與實際應(yīng)用的結(jié)合。

【觀點】

產(chǎn)業(yè)發(fā)展不要被“人形”二字束縛

2025中關(guān)村論壇年會突出人形機器人應(yīng)用，營造“機器人無處不在”的氛圍，機器人迎賓、交流、表演，將科幻感拉滿。今年以來，國產(chǎn)機器人市場不斷“上新”，人形機器人的熱度更是居高不下。但疑問隨之而來：為什么機器人都要做成1∶1的人形呢？

人形機器人在形態(tài)上并非必須完全是人形

什么是人形機器人？國際上并沒有對人形機器人的直接定義，但國際標準ISO　8373:2021《Robotics-Vocabulary》中有類似人形機器人對仿人機器人的概念：仿人機器人為“外觀和動作與人類相似，并且具有軀干、頭部和肢體的機器人”。全國機器人標準化技術(shù)委員會發(fā)布的《人形機器人標準化白皮書（2024版）》，廣義定義人形機器人是：外觀和行為與人類相似，具有部分或全部人類特征的機器人。

人形機器人在形態(tài)上并非必須完全是人形。翻閱2024世界機器人大會期間，世界機器人合作組織理事長、中國科學院院士喬紅代表主辦方發(fā)布的《人形機器人十大趨勢展望》，發(fā)現(xiàn)趨勢展望未強調(diào)人形機器人外形復刻人類，而是聚焦形態(tài)與控制的協(xié)同優(yōu)化。這種優(yōu)化可能體現(xiàn)為輕量型輪足式機器人的靈活轉(zhuǎn)向，或是電子皮膚賦予的機械臂觸覺感知，本質(zhì)是人形機器人“形似”到“神似”的范式表達。

“形態(tài)是載體，智能是靈魂?！鼻迦A大學自動化系教授、工業(yè)智能與系統(tǒng)研究所所長宋士吉指出，人形機器人是在形態(tài)上模仿生物體形狀的具身智能，“人形”的核心是實現(xiàn)“類人”的能力，可以采用多樣化的人形及類人形設(shè)計。中國工程院院士、浙江大學機械工程學院教授譚建榮進一步提醒，產(chǎn)業(yè)發(fā)展不要被“人形”二字束縛，更需要警惕對“人形”的過度追求。

四川天鏈機器人股份有限公司運營總監(jiān)顏進認為，對于某些特定的應(yīng)用，如服務(wù)機器人、陪伴機器人或者其他需要與人類進行密切交互的機器人，人形設(shè)計是有益的，可以提供更自然的交互體驗，更容易在情感上被人類接納。但在其他許多應(yīng)用中，人形并不是必須的。比如在特種環(huán)境作業(yè)的智能機器人，可能需要更堅固的結(jié)構(gòu)，或更小的體型，或更多的功能部件等。

先實現(xiàn)“類人而優(yōu)于人”的商業(yè)價值

日前，深圳市普渡科技有限公司發(fā)布了全球首款商用場景類人形具身智能服務(wù)機器人。川觀智庫注意到，2024年普渡提出類人形概念，成為機器人行業(yè)首家完成專用、類人形、人形三種形態(tài)全面布局的廠商。截至目前，這家全球商用服務(wù)機器人的隱形冠軍，已用超過9萬臺的累計出貨量證明了“神似”的價值。其印證了一個重要趨勢：當部分企業(yè)在追求復刻人類模樣的“全能”機器人時，已有地方政府和企業(yè)通過聚焦沿途，搶占細分賽道，實現(xiàn)了“類人而優(yōu)于人”的商業(yè)價值。

其實，人形機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展要在不同技術(shù)階段產(chǎn)出多樣化的產(chǎn)品，正所謂“沿途下蛋”。不乏業(yè)內(nèi)人士表示，1∶1復刻人形的人形機器人技術(shù)尚不成熟，處于形成期，而部分類人形機器人已進入成長期。成都人形機器人創(chuàng)新中心負責人張睿睿提到，國內(nèi)外的預(yù)判基本一致，短期內(nèi)先有創(chuàng)新突破的智能機器人可能不是人形，而是“仿人”的部分，如類似手臂的協(xié)作臂、類似腿腳的外骨骼，能更快實現(xiàn)具身智能。

受訪者們建議四川在制定政策時，注重引導和扶持企業(yè)產(chǎn)出可商業(yè)化的階段性成果，可以是類人形、非人形的，應(yīng)用實例包括輕量型人形機器人、輪足式人形機器人、協(xié)作臂、外骨骼等。

正如電子科技大學機器人研究中心的外骨骼機器人產(chǎn)業(yè)化路徑所示，先聚焦“替代人類部分功能”的細分場景，既能突破技術(shù)瓶頸，又能通過商業(yè)閉環(huán)反哺核心研發(fā)。人機智能技術(shù)與系統(tǒng)教育部工程研究中心主任、電子科技大學機器人研究中心主任程洪介紹，他們選擇從人機協(xié)同的中間地帶切入，創(chuàng)立公司，將實驗室的力控技術(shù)轉(zhuǎn)化為外骨骼康復設(shè)備。

這些金屬支架構(gòu)成的機械腿，不僅讓截癱患者重新站立，更在臨床應(yīng)用中積累了海量步態(tài)數(shù)據(jù)，反哺著核心團隊對人形機器人運動控制的底層研究。這種“研發(fā)—落地—反哺”的閉環(huán)，讓看似遙遠的科研目標，在細分場景中找到現(xiàn)實支點。

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