五指山pvc排水管专用胶水 具身智能数据“狂飙”，但还未实现模型验证

近日五指山pvc排水管专用胶水，多具身智能企业发布了数据采集的阶段成果。

如智元机器人旗下觅蜂科技宣布累计生产过100万小时质量本体数据。北京人形机器人创新中心（以下简称“北京人形”）发布并开源RoboMIND具身智能数据集，全球下载量过2000万次，目前年产能可达18万小时等等。今年以来，还有多企业都开发出了数采相关设备和案。

具身智能大模型的“进化”离不开训练数据，而人类与物理世界的交互数据直存在较大缺口。相比于往年，行业数据规模实现了明显增长。但数据量的增长能否转化为有的模型验证，仍有待真实场景应用的检验。

数采工厂先跑通闭环链路

北京人形的机器人训练数据主要来自于其旗下的数采基地。近日，财经记者在实地探访时看到，该基地内部搭建复刻了居、商、工业、医药等域典型场景，同时还建有业光学动作捕捉场地。

北京人形数据基地 五指山pvc排水管专用胶水

数据采集员们通过业设备遥操真机或者佩戴头环等完成任务，他们基本都是在固定区域内工作，时长在8个小时左右。例如，在厨房场景下，数采员遥操控制机器人用夹爪抓起抹布、擦拭灶台等，这系列动作可能就几十秒时长，但他要重复数次。

“数采员要摆道具、收拾场景，天采集数据总时长差不多在6个小时，经过三道质检程序后有数据时长差不多在三四个小时。”北京人形数采基地负责人夏华林表示，这也是基地采集数据质量较的大原因。他举例称，今年上半年基地给头部客户交付项目，验证通过率能够达到95以上。

据介绍，该数采基地既服务于天工机器人的训练，同时也会服务于其他外部客户，目前已对外交付近3万小时质量数据。该基地拥有过150台主流机器人设备，100余台本体采集设备。这种“真机+本体”“跨场景”“多任务”同步开展的模式也被称为是矩阵式的采集。

北京人形数采基地还通从数据采集、清洗、质检、标注、模型训练、真机评测、模型部署、数据回流完整闭环链路，其中多个环节借助了AI工具。比如，质检环节可以通过平台实现24小时自动化处理，仅需要员工进行少量抽检，数据生产、交付率有了提升。

夏华林讲述称，“白天采集完的数据，上传后晚上会在云上自动化处理，二天就可以交付给客户。”他还表示，数据基地的愿景是造百万小时的质量数据集。

记者注意到，除了北京人形数据基地之外，星海图、光轮智能、京东等都在冲刺类似的目标五指山pvc排水管专用胶水，近期觅蜂科技还宣布已累计生产过100万小时质量本体数据。

夏华林提到，目前还不清楚用如此大量的数据进行训练是否能得到个很好的模型验证，果究竟如何还要在真实落地场景中进行判断。现阶段，集中式的采集可以快速提升数据规模，至少能先帮助验证整个闭环。

真实场景是终考场

为了提升模型的泛化能力，多企业在训练时也会采用多类型的数据，不局限于数采工厂。

多受访机器人企业表示，从他们接触的情况来看，目前行业供应的数据质量存在参差不齐的问题。界动力创始人兼CEO张玉峰介绍，公司大模型的预训练以本体、互联网以及真机遥操等数据为基础。他以本体数据举例称，PVC管道管件粘结胶不同厂商标注的手部关节数据的、信息密度等情况不，这些都会影响到训练的果。

受访对象表示，这背后与数采标准不、人员业素质等有关。星动纪元联创始人席悦也观察到类似的情况。他介绍，为了保证质量，公司会先给到供应商数据采集的标准和格式。

张玉峰还补充称，公司的真机数据部分来自于数采工厂五指山pvc排水管专用胶水，但数量不多。“相比于真实场景，数采工厂的真机数据有定局限。这是因为数采员缺乏像工厂、商业场景下的产能驱动，完成动作的速度比较缓慢。”他还提到，数采工厂复刻的场景也缺少真实环境中的随机。

在张玉峰看来，数据采集、训练以及验证还是须延伸至真实场景。比如机器人进入咖啡店上岗，只有在真实场景下部署机器人，团队才会发现泛化、安全的问题。

“虽然目前质量数据没有定论，但我认为有价值的数据是让模型在每个场景里面能够落地并产生很好果。”夏华林表示。

真实作业环境下的数据，被不少行业人士认为是质量数据，而这类数据的获取并不容易。

席悦在接受采访时提到，目前些公司有进行POC验证的想法，但如果只是通过两台机器人采集又很难达到Scaling Law。他表示，要实现多台真机进入作业环境中采集数据，要前提还是要保障机器人具备定的能力，客户才可能真正愿意作。

“开始可能就要让机器人的能力达到70分，部署进入到真实环境中再提升至90分甚至是100分。”席悦介绍，他们公司的机器人已经进入到多个快递物流场景上岗。其中，和客户的作，从POC验证到慢慢上量，这中间的周期长达几个月。“工”天，机器人的准确率还不，但后面段时间有了明显提升。

他认为，真实场景下积累的数据能够带来个正向的数据飞轮循环，之后机器人在类似快递工厂场景的部署时间或能以周计。 举报 财经广告作，请点击这里此内容为财经原创，著作权归财经所有。未经财经书面授权，不得以任何式加以使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。财经保留追究侵权者法律责任的权利。如需获得授权请联系财经版权部：banquan@yicai.com 文章作者

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