【特稿】交互數據成人形機器人進入「職場」關鍵

機器人「上班」，會否在不遠的將來實現？從「秀場」走向「職場」，人形機器人還要越過哪些障礙？

科大訊飛董事長劉慶峰指出，春晚機器人表演背後是運動控制能力的提升，但機器人要真正進入家庭和工業場景，還需三步走：一是通過模型實現環境感知；二是在感知之後，還要能夠自主規劃運動路線，而不是已經設定好的固定路線；三是對於人類的手勢、表情以及最重要的語音操控，能夠完全理解。

「把這些串起來——新一代的人機交互、新一代的場景理解、新一代的運動整體規劃與設計，再結合運動能力，機器人就可以進入家庭以及工業的各個應用場景。這是一個系統性創新，需要聯動。」劉慶峰說。

倡建國家級數據採集與預訓練中心

從「能動」到「能幹活」，交互數據成為決定機器人智能化水平的關鍵要素。

天娛數科董事長賀晗直言，當前中國人形機器人產業雖熱，卻面臨「展廳熱鬧、工位冷清」的尷尬。原因之一在於數據瓶頸：與通用大模型可借助互聯網數據不同，具身智能需要大量「任務級、過程級」的交互數據，如抓取、裝配、搬運等，數據獲取成本高、標註難。各研究機構的數據採集平台、傳感器接口、數據格式各自為戰，形成「數據孤島」。

為此，賀晗建議建設若干「國家級具身智能數據採集與預訓練中心」，面向典型任務形成可複用數據集，統一數據標準，明確數據權屬與合規邊界，推動跨企業、跨平台複用。

在場景落地方面，賀晗強調，製造、物流、商服、養老等領域的真實需求巨大，但場景碎片化、驗收口徑不一、預算與迭代機制不足，導致企業在「項目制交付」與「產品化複用」之間反覆搖擺。

他建議建立國家級「人形機器人上崗清單」，優先選擇收益可量化、環境相對結構化的場景，如3C裝配、倉儲搬運、危化巡檢等，先形成規模。

「2027年至2029年將是全球人形機器人發展的關鍵窗口期。大部分人形機器人會越來越聰明，少部分會越來越『不像人』。」小鵬汽車董事長何小鵬給出預判，「真正的人形機器人工廠，在未來有部分是自己在製造自己。」

●中新社