中國最大人形機械人訓練場落地北京
近日，國內最大人形機械人訓練場在北京石景山正式投入運營，該訓練場占地面積上萬平方米，年產數據量超600萬條。這一重要基礎設施的落成，既是我國人形機械人產業的「關鍵落子」，也為全國各地訓練場建設提供了「北京樣本」，將加速人形機械人「具身大腦」進化，推動其早日在汽車製造、物流搬運等場景規模化應用，為未來萬億級產業發展奠定堅實基礎。
此前，國務院《關於深入實施「人工智能+」行動的意見》提出，要以應用為導向加強高質量數據集建設，促進數據高效流通與價值釋放。
據悉，訓練場由石景山區政府牽頭，京石科創集團、國內人形機械人領軍企業樂聚機械人聯合運營。區政府在項目建設中充分展現前瞻布局，高效整合政府、產業、高校、研究機構及金融五方資源，為打造自主可控的機械人訓練基礎設施提供全方位支持，旨在擴大高質量數據資源儲備，增強地區具身智能產業競爭力。
「就像教孩子學走路需要大量練習一樣，機器人也需要在多種場景中反覆訓練才能變得更聰明。」項目負責人介紹，「訓練場就是要解決機器人行業目前面臨的數據短缺問題。」
步入訓練場，仿佛提前看到了「未來世界」。上萬平方米的空間內，1:1還原了工業智造、智慧家庭、康養服務和5G融合四大類共16個細分場景。
從中興的智能生產線到一汽集團的汽車車間，從順豐快遞的稱重打包到聯合利華公司的洗髮水裝箱，以及海晨物流的紙箱打包等場景，每一個細節都真實還原實際作業環境。這裡也是國內覆蓋場景最全、仿真程度最高的訓練場之一。
訓練場內，還能看到身高1.66米的「夸父」（Kuavo）人形機械人正在各個場景中刻苦「練習」。通過VR設備、動作捕捉系統等先進裝備，機械人學習着空箱回庫、物料分揀、稱重打包、產品裝箱等實用技能，執行成功率95%以上。目前，這些機械人已掌握20多項原子技能，能夠勝任搬運、巡檢、導覽、配送等多種任務。
據了解，該訓練場每年可產出超過600萬條高質量數據，其數據規模在全國人形機械人訓練場中位居首位。更重要的是，通過全國跨區分布式數采生產，訓練場將與蘇州、濟南、合肥、鄭州等多地訓練場聯動，形成全國數據中樞，預計數據產能達5000小時/月。
負責人表示，該訓練場產出數據全部來源於真機運行，支持跨本體、跨場景遷移使用，有效解決了行業面臨的數據質量差、獲取成本高、遷移難度大等痛點。基於技術團隊自主研發的數采平台，通過採集、清洗、標註、導出四個環節，以及「自動+人工+模型」三重質量評估，實現了數據高質量交付。經專業機構認證，單條數據合格率達到99%。
「以往各企業分散採集訓練，就像『小作坊生產』，數據質量參差不齊。」技術人員介紹，「現在通過標準化、規模化的數據生產，我們能夠為整個行業提供高質量、低成本的數據服務。」未來，依託海量真實數據，團隊還將進一步推進數據標準制定和模型訓練工作，通過交互式訓練等方式，構建從單機控制到群體協作的完整訓練體系。
數據是人形機械人實現智能化的核心要素。當前，具身智能行業面臨着數據質量參差不齊、多模態數據採集門檻高、數據規模與場景泛化能力不足等痛點。儘管視覺語言動作模型（VLA）為機械人實現跨平台、跨場景泛化能力提供了技術路徑，但其性能很大程度上依賴高質量、大規模訓練數據的支撐。同時，仿真數據、合成數據等無法完全復現真實物理交互、傳感器噪聲、環境動態擾動、執行器延遲等細節，而真機數據是模型從「紙上談兵」走向「現實落地」的關鍵橋梁。
據負責人介紹，該訓練場已建立全流程標準化數據體系，正積極推動異構數據融合與開放合作，所提供的數據集可直接用於訓練通用型機械人基模型（Base Model），為行業構建跨本體、跨任務的數據公共基礎，助力我國人形機械人產業實現標準化、規模化發展。
依託先進技術與產業資源優勢，訓練場創新性地構建了「訓練+應用+孵化+科普」四位一體的生態模式，將打造面向全國的具身智能公共數據服務底座平台。在提供高質量數據服務的同時，訓練場與多所高校及科研機構建立深度產學研合作，通過產業基金支持創業孵化與賽事培育，並向社會開放平台資源，積極推動各界參與應用場景開發。
在訓練板塊，平台提供具身語料服務和數據交易支持，推進商業化閉環與行業標準建設；在應用板塊，聯合北京通用人工智能研究院等機構，聚焦工業、養老、商業服務等重點領域，提升人形機械人智能化水平，持續優化「具身大腦」；在孵化板塊，通過資源對接與產業基金扶持，加速垂域初創團隊孵化，並打造「第一屆具身智能操作任務挑戰賽&創業啟航營」，形成「賽孵聯動」創新機制；在科普板塊，培育數據採集、標註、運維等新型職業技能人才，開展研學實踐，推動典型應用的開發與推廣。
該訓練場的建成投用，標誌着我國人形機械人產業邁入規模化、標準化發展的新階段。這座人形機械人「技能培訓學校」，將通過場景化實訓，幫助機械人掌握更多本領，使其不僅「會幹活」，更能「干好活」。未來，隨着越來越多機械人在這裡「畢業上崗」，人們有望在工廠、物流園區、養老機構等更多場景看到它們忙碌的身影，真正實現智能機械人服務千行百業、走進千家萬戶。
