与大语言模型依赖海量文本语料不同，具身智能模型必须在真 实或仿真环境中学习动作、语言、视觉等多模态数据，就像教 小孩打球——不能只讲解，还要配合动作示范、纠错与强化， 才能使得智能逐步涌现。 作者： 周悦 封图：受访者供图 导读 肆 || 行业共识已逐步明确：数据是具身智能的核心要素，但围绕什么样的数据质量高、如何采集、如何高效使用等问题，技术路线正在快速分 化。 叠衣服，是千寻智能教机器人做家务的第一课。 在北京海淀的一栋写字楼里，采集员坐在机械臂前，夹起、对齐、折叠、放下——每个动作要重复上百遍，只为让机器人学会"像人一样"进行家务劳 动。 在北京的不同区域，类似的训练正同步展开：向西，石景山人形机器人数据训练中心，上百台机器人在"九年一贯制"训练区与"机器人大学"场景区中， 学习开门、拿取物品、插花等动作；向南，北京经济技术开发区（下称"北京亦庄"）的北京人形机器人创新中心（国地共建具身智能机器人创新中心， 下称"北京人形"），则将厨房、客厅、超市、加油站等空间1:1复刻，打造沉浸式的采集工厂，整栋楼里分布着数百台左右数据采集本体，包括人形、 轮式、机械臂等。 经济观察报走访发现，北京多家企业与机构已布 ...

具身智能数据采集布局 - 北京多家企业与机构布局数据采集中心 包括智源研究院 银河通用 北京人形机器人创新中心 星海图与千寻智能等 规模从三四十人到上百人不等[3] - 千寻智能将整层空间改造成数据工厂 配备机械臂和实时监控系统 每天能采集上千条动作数据 按月形成可调用能力库[5][6] - 北京人形机器人创新中心1:1复刻厨房 卧室 加油站等场景 月均采集超过上万小时动作数据 跻身全国第一梯队[3][7][8] 数据采集技术方法 - 基础动作由采集员完成 复杂操作由工程师佩戴VR设备远程控制 千寻智能训练效率提升近七成 新动作训练从需六七百条数据降至不到百条[6] - 采集任务分为高复用性通用动作场景和企业定制场景 某品牌冷柜标准作业流程采集需上千小时[7] - 星海图科技发布国内首个开放场景真机数据集GalaxeaOpen-WorldDataset 来自50个真实场景 总时长超500小时 涵盖234种任务 发布一周下载量突破8万[18] 资本投入与政策支持 - 千寻智能2024年初成立以来获得近6亿元融资 投资方包括京东 小米系 宁德时代系与中东资本[6] - 星海图完成近15亿元融资 获得美团 今日资本领投 北京机器人基金 亦庄国投跟投[20] - 北京亦庄出台政策对数据采集标杆实训场给予每场所10万元奖励 高质量数据集最高支持200万元 每年发放1亿元"数据券" 单个采购主体年度最高补贴不超过100万元[18] 数据采集人才体系 - 具身智能训练师分为动作采集员 数据审核师和算法工程师三类 采集员日均采集50至200条 熟练者达千条 审核师日审核上千条[22] - 采集岗月薪5000-6000元 审核岗年薪达8万元 核心训练师年薪15万-20万元 算法工程师月薪起薪2万元 最高可达10万元[22] - 采集员入职前需通过VR适应性测试 淘汰率超50% 招聘偏好身高160-170厘米 动作协调 体型标准者[21] 技术路线分化 - 真机数据采集与合成数据两种技术路线并行 银河通用采用"虚实结合"范式 用10亿级合成数据训练 仅用200条真实数据让机器人学会抓取饮用水并泛化到不同品牌[26] - 行业普遍使用仿真数据与真机数据比例约为9:1 北京人形同步构建高保真合成数据 人类视频数据等多元体系[28] - 京东集团高级副总裁何晓冬认为真机采集与合成模拟是互补组合 具身智能企业应尽快让机器人走进现实世界参与工作[28] 应用场景拓展 - 北京亦庄开展"具身智能社会实验计划" 在药房 图书馆 酒店等近百个真实采集点位构建人机协同网络 计划扩展至上千个实景场所[12][17] - 七鲜超市进行补货训练 每天采集20多个微任务 人流密集对采集作业产生干扰但环境还原度最高[14][15] - 北京人形打造国内首个基于真实场景的具身智能训练平台 计划年底前完成20余个真实场景布局 承担采集员培训与认证职能[20]

机器人训练数据路径争议 - Physical Intelligence联合创始人Sergey Levine主张真实世界数据对机器人训练不可或缺 挑战业界用仿真数据替代真机的做法 [1] - 行业面临关键选择：优先依赖低成本快速的仿真数据 或回归真实环境积累高质量真机数据 [1] 仿真数据优先派观点 - 银河通用采用Sim2Real路径 主要依靠合成仿真数据 主张在零真实数据情况下启动训练 [2] - 通过"摇操"采集真人动作数据对创业公司成本高昂 [2] 真实数据优先派观点 - 擎朗智能CEO李通强调需将机器人部署到实际岗位 通过真实任务积累有效数据 [3] - 机器人需在明确岗位达到万级部署量才能积累对模型有效的数据 非百台级别能解决 [3] - 服务业场景底层"动作元素"（抓取、递送、避障等）可泛化 但需足够丰富真实数据支撑 [3] 数据融合技术挑战 - 灵初智能指出仿真和真机数据不能简单混合使用 模型会识别数据来源并分配不同权重 [9] - 灵初方案：仿真用于大规模预训练 少量真机数据完成最终微调 [9] - 北京人形机器人创新中心仿真与真实数据使用比例为7:3 [9] - 国家地方共建人形机器人创新中心真实数据与仿真数据占比为3:1 [9] 真实数据的不可替代性 - 智元机器人100%使用真机数据训练多模态大模型和VLA模型 [10][12] - 自变量机器人COO杨倩指出仿真在"下半身"训练（步态规划等）占主流 但"上半身"精细操作仿真能力有限 [10] - 长链条柔性交互任务（如制作香囊）仿真工程开销巨大 甚至不可完成 [10] - 自变量机器人采用端到端真实数据采集 一周内完成机器人完整制作任务训练调优 [12] 行业实践与投入 - 智元机器人自建专业数采工厂 形成全球最大数据集AgiBot World并开源 [12] - 发布行业首个通用具身基座模型启元大模型 具备"一脑多形"适配能力 [12] - 自变量机器人处于PoC阶段 与酒店、养老等行业联合测试非结构化环境部署能力 [10] 行业现状共识 - 真实和仿真数据孰优孰劣尚无定论 尚未有企业通过单一数据路径跑出通用智能完全体 [4] - 具身智能处于落地早期阶段 高昂的真实数据采集成本是行业必须面对的代价 [10]