文章核心观点 - 广东省通过举办人工智能与机器人技能大赛，聚焦机器人“训练师”这一新兴角色，旨在解决机器人产业，特别是人形机器人产业化应用的核心痛点：缺乏大量真实场景训练导致能力不足、泛化性差 [1][2] - 行业正从依赖通用大模型数据转向在多元真实场景中进行具身智能训练，以提升机器人的准确性、稳定性和泛化能力，而“训练师”是完成数据采集、算法适配和实现“从离身向具身智能跨越”的关键 [2][4] - 为解决场景和数据问题，广东省创新性地提出并建设“1+1+N”具身智能训练场体系，通过统筹资源、构建生态，旨在加速高质量数据集规模化，推动机器人训练模式创新和产业智能化升级 [8][9] 行业现状与核心挑战 - 当前机器人，尤其是人形机器人的能力尚不足以满足产业化需求，具身智能的进阶速度远落后于大语言模型，核心原因在于缺乏大量真实场景训练 [2] - 行业内许多产品缺乏后半段真实场景训练，数据仍依赖通用大模型，导致机器人无法完全自主应对开放环境及封闭环境中的柔性化需求 [2] - 提升机器人“泛化能力”需要训练师人为“制造变量”，同一动作因物体大小、站位、幅度等不同需反复训练，导致数据需求量发生量级飞跃 [4] - 行业当前核心挑战之一是将人类经验转化为机器人策略，训练师不仅要教“人类如何做”，更要探索“机器人最适合怎么做”，并对学习算法进行适配性调整 [5] 解决方案与创新实践 - 举办训练师技能大赛，通过搭建高度贴合实际工作的环境，考核数据处理、系统搭建、交互设计等环节，引导参赛者提出解决方案，以加速AI技术在传统产业中的渗透和应用 [2] - 企业正探索多种数据采集技术路线，包括遥控操作、AI模型合成数据、视频观看姿态捕捉，而训练师的出现解决了数据获取“从0到1”的问题 [4] - 部分企业如帕西尼感知科技通过自研多维触觉采集设备PMEC和空间视觉矩阵，建设全球最大的具身智能数据采集工厂Super EID Factory，采集包含触觉、视觉、关节角度等全模态数据 [5] - 建设多单位融合的公共训练场平台，可避免企业重复投入，解决行业共性场景训练问题，例如柔性包装产线等通用场景，并能吸引产业链上下游企业聚集形成“10分钟创新圈” [8] 广东省产业布局与战略 - 广东省重磅发布具身智能训练场“1+1+N”体系，包括1个核心枢纽（广东省具身智能训练场）、1个示范窗口（深圳具身智能示范区）以及N个地市、行业细分领域的分训练场 [8] - 该体系旨在发挥各地政府和各类市场主体力量建设训练场，并通过合作机制统筹省内训练资源、数据的联动和融通，以加快高质量数据集规模化，优化资源配置，以数据驱动和异构训练加快迈向通用智能进程 [9] - 真实的工业场景对机器人稳定性要求更高、容错率要求更低，因此训练场既需要更多元场景，也需要更稳定的生态 [9] - 这种“全省一盘棋”的做法希望通过统筹资源发挥协同效应，既赋能具身智能产业，又助力做强做优做大地方优势产业 [9]