服贸会观察:给机器人“喂饭”,是一门怎样的生意

  中新经纬9月12日电 (李自曼)一台机器人正从桌面上拿起一张明信片 ,精准对准印章位置按下,随后将盖好章的明信片投进邮筒,整套动作一气呵成。

服贸会观察:给机器人“喂饭	”	,是一门怎样的生意-第1张图片

  不远处,另一台机器人端坐钢琴前,弹出一段完整旋律 。再往前走 ,还有机器人正有节奏地敲击编钟,发出清脆的声音。

服贸会观察:给机器人“喂饭”,是一门怎样的生意-第2张图片

  这是11日中新经纬在2026年中国世界 服务贸易交易会(下称服贸会)电信、计算机和信息服务专题展看到的几幕。

  机器人越来越聪明 ,动作越来越流畅 ,但让机器人学会这些动作,不仅仅是因为算法迭代,更是因为数据在背后支撑 。数据从哪来?怎么变成机器人能用的“教材”?

  数据量不足实际需求的5%

  机器人要学会这些动作 ,首先得有足够的数据来训练。但现实是,数据远远不够用。

  国金证券2026年7月发布的研报显示,截至2026年初 ,全球高质量真实物理交互数据总量仅约50万小时,而训练通用具身模型至少需要1000万小时的多模态交互数据,当前数据量不足实际需求的5% 。

  中国信通院人工智能研究所等机构于2026年8月联合发布的《具身智能训练场研究报告(2026年)》(下称报告)也指出 ,具身基础模型要迎来“ChatGPT时刻 ”,至少需要千万小时级真实数据,而当前全球可用的高质量真实数据仅为数十万至百万小时级 ,供需之间存在量级差距。

  凌宇科技(北京)有限公司(下称凌宇科技)研发总监张丽强对中新经纬表示,大语言模型有互联网多年的文字积累,可以直接训练;而具身智能需要的是对空间信息的感知和对动作行为的理解 ,这些数据没有成熟积累。“跟大语言模型差距差不多有1万倍 。”张丽强说 ,这也意味着具身智能的数据赛道才刚刚起步,机会很大 。

  数据缺口之外,行业标准也在逐步建立中。

  某运营商工作人员孟凡在采访中介绍 ,上个月在冰丝带落幕的第二届世界机器人运动大会上,公司打造的具身智能管理平台,接入了16个国家 、666支队伍共2056台机器人。该平台收集的156万条运行数据 ,是机器人日常状态的数据反馈,包括位置信息、电量情况、关节温度 、网络接入情况等 。

  “因为各品牌有差异,管理起来比较复杂 ,平台做了统一接入、统一建档、统一运营。”孟凡说,现阶段具身智能行业标准不统〖One〗 、 协议接口各有不同,统一整体运维和管理是行业正在解决的问题。

  上述报告也指出 ,训练场面临场景任务同质化、数据多样性和流通性不足等共性挑战 。不同本体、场景 、机构之间的数据难以互通共享,进一步制约了模型训练效果。

  给机器人配“老师 ”

  缺口已然显现,数据从哪来?

  景辰数智(北京)科技有限公司(下称景辰数智)工作人员师乐姣介绍 ,“景睿”机器人的数据来自石景山人形机器人数据训练中心。训练过程中 ,所有机器人都会有一个“老师”(数据采集员) 。老师会带着机器人学习相应动作,比如盖章的小demo(示范样本)。在示范教学完成后,通过大量样本采集 、标注与多轮质量核验 ,建成高质量数据集,输入模型开展机器人训练。

  “真机数据采集现在缺口比较大,我们对样本合格率、采集成功率的要求很高 。 ”师乐姣说 ,仅盖章这一个流程,从数据采集到模型训练,短程可能在半个月甚至几天就可以完成 ,但是要保证盖章完整以及每次拾取印章与盖章的可达性,还是需要大量的数据输入与强化学习后的验证。

  另一种是便携采集模式。据张丽强介绍,凌宇科技在服贸会期间首次公开发布了一套便携式数据采集设备 ,一天大概能采集8到10小时的工作数据,生产数据量约400G 。

  最困难的是数据处理

  数据采回来,不等于就能直接喂给机器人 。

  北京数据集团智能院旗下北京数据先行区服务有限公司(下称京数公司)技术研发人员刘永辉向中新经纬表示 ,从“有数据 ”到“数据能用” ,中间最困难的是数据处理。

  “原始数据本身没有释放价值,核心在于中间的数据处理环节。”刘永辉介绍,最基础的是清洗 ,把字段不清晰、字段空白等问题找出来,有些筛选掉,有些打回去更新 。清洗完成后 ,关键是标注。

  刘永辉称,标注内容取决于实际应用场景:交通自动驾驶要对图像中的车 、路边、车道线做语义分割和拉框标记;商务交流、展会交流等不同语种交互场景,标注会侧重转写 ,把说话中的所有发声单元如实展现出来。“只有把这些信息赋能到原始数据之上,形成的数据集才有价值 。 ”

  数据从采集到训练再到执行,还离不开底层技术的支撑。

  北京东土科技股份有限公司(下称东土科技)工作人员向中新经纬介绍 ,东土科技全国产化智能机器人通用电子架构由“鸿道操作系统+AUTBUS总线世界 标准+MaVIEW工具软件平台”组成,包含大小脑融合机制 、快速反应的神经网络及确定性控制,可快速开发机器人及应用机器人。

  该工作人员表示 ,东土鸿道操作系统搭配AUTBUS、TSN确定性网络 ,解决机器人数据采集、传输两大痛点:一是时间不同步,二是网络拥堵丢包 、传输时延忽快忽慢 。

(文章来源:中新经纬)

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