川观新闻记者 高杲  摄影 郝飞

装满零食、饮料瓶的货架旁，一台人形机器人正在练习货物抓取，它先是识别抓取目标货物，然后调整手臂角度，将货物放到指定位置，一旁的机器人训练师，则专注地记录机器人每一次抓取，不时调整动作幅度。

位于成都高新区的四川省人形机器人训练场B场。（受访者供图）

这一幕发生在位于成都高新区的四川省人形机器人训练场B场，已于近日正式投用并对外开放。四川省人形机器人训练场于去年12月揭牌，由天府绛溪实验室牵头建设，采用“本部—展示—外场”布局，其中，“本部”聚焦具身智能机器人核心研发和训练，“外场”则构建机器人室外验证场，训练场B场是场景展示与示范平台，聚焦智慧健康、工业巡检等垂直场景，推动人形机器人技术成果在真实环境中快速验证与示范应用。

在这座占地面积超1000平方米的训练场中，高度还原了康养陪护、管廊巡检、零售服务等工作与生活场景。机器人将在这里经历“基础动作训练—手把手数据采集——仿真环境应用检验”的完整学习流程，以便于更快走进真实世界。

每天重复数百次，20多名人类老师“手把手”教学

走进训练场，是一个个高度复刻的超市、管廊、复杂地形等仿真场景，每个细分场景中，都有一台或几台机器人，以及它们的专属训练师。

刚大学毕业的张明，是训练师中的一员，他每天的工作是根据不同的任务需求，引导机器人重复抓取、交互等动作。在整个训练场，像张明这样的训练师还有20来个。

这些工作虽然看起来很枯燥，但“张明们”却乐在其中。“通过操控手柄，让机器人动起来，你就感觉在操控另外一个自己。”张明说，这种奇妙的“人机共鸣”，是他们选择成为机器人训练师的重要原因。

在训练场，训练师是机器人的启蒙老师，他们需要“手把手”引导机器人学习，把一个个冷冰冰的机器，训练成掌握多种技能的工作伙伴。

浪漫的想象，建立在日复一日的重复训练上。张明以抓取货物举例，整个任务会被拆解为：识别、抓取、摆放等动作，需要训练师操控手柄控制机器人移动、俯仰、弯折手臂，每个动作每天需要数百次训练，录入成百上千条动作数据。“动作既要准确，还要尽量自然、接近人类习惯。”

训练场内，工程师在调试机器人（郝飞/摄）

为避免机器人学习到个人操作习惯，每个训练师对同一任务进行一段时间训练后，就会和其他训练师进行轮换。“以抓货物来说，有些人喜欢横着抓，有人喜欢竖着抓，大家习惯都不相同。”张明解释说，如果一直让一个人训练，当机器人遇到突发情况时就会难以灵活应变。

此外，训练场景的墙上还会贴上操作规范，明确动作标准、流程等信息，一旁的电脑屏幕上，则会实时显示采集率、误差曲线与系统稳定性等关键指标。

“机器人就像一个小孩子，只有不断配合动作示范、纠错和强化，才能让它学得更快、更稳。”训练场的共建方代表、四川具身人形机器人科技有限公司CEO、天府绛溪实验室交互人形机器人前沿研究中心副主任冯振宇说，训练的核心并不是提升机器人做事的技能，而是产生数据，然后用这些数据去训练模型，提升机器人的适应能力。

从“学会”到“精通”，用数据编写“教材”

在训练场上，一次完整的数据采集，往往需要三类角色配合：第一类是像张明这样的，处于最前线的动作采集员，主要负责演示和录入动作；第二类是守在电脑旁的数据审核师，他们会盯着电脑上的指标，筛选出高质量动作数据；第三类则是算法工程师，会根据数据训练模型，在现场反复验证、调试。

训练中的机器人（郝飞/摄）

“一个三岁小孩，只需要坐过几个凳子，就知道凳子是可以用来坐的。”四川具身科技算法工程师曾易介绍，这是因为人具备通过直接经验快速建立功能关联的能力。

这项能力，也在机器人身上显现。现场，记者摆放了几个不在训练计划中的饮料瓶，当训练师发出抓取指令后，机器人不仅能顺利抓取，还能稳稳摆放在固定位置。

“这是因为‘教材’已经教会了它。”曾易所说的“教材”，是指高质量的动作数据。他打了一个比方，比如平时训练机器人从货架上抓取苹果、梨子等水果，这些数据部署到一个新的机器人上，它依然会抓取苹果、梨子等水果，但当货架上突然多了一个桃子，它之前并没有训练过，但“教材”提示说桃子也是水果，它就会自我判断，重复抓取这个动作，这就是“智能涌现”。“当‘智能涌现’越来越频繁，机器人的智慧化程度也会越高。”

“教材”的出现，让机器人的学习能力更强。“以前机器人学一个新动作，可能需要几天，现在，也许只需要一两个小时。”曾易说，这并不是因为它突然变“聪明”了，而是在“教材”中已经进行了“预学习”，这样到真实场景，仅需要微调就能学会。“以抓水果为例，机器人在学会抓苹果、梨子之后，我们就不用再训练它抓桃子、抓香蕉，只需要纠正它的抓取动作以及放置的位置。”

用真机采集数据来编写“教材”，训练效果最好，但采集速度较慢，教材数量较少，想要让机器人实现从学会一个动作到精通一门手艺，还需要提升数据的数量、质量与成本。

为此，训练场也在构建多元化数据体系，包括高保真合成数据、人类视频数据、无本体训练数据等，同时，也在探索世界模型、机器人自主学习等先进训练范式，提高整体数据规模与训练效率。“真实数据和合成数据‘虚实结合’的方式，能够实现模型训练效率和泛化能力的平衡。”冯振宇。

从“课内”到“课外”，四川开展“学区”试验

四川省人形机器人训练场B场已经正式投用，几十公里外的训练场“本部”建设也在提速。放眼全省，位于绵阳的四川省具身智能机器人训练场、自贡的四川人形机器人多模态数据采集测试中心、宜宾的西南具身智能训练中心等陆续铺开，一张关于机器人的“学区地图”正在四川形成。

与此同时，四川通过出台政策，鼓励各方参与到机器人“学校”建设中。比如，四川“十五五”规划纲要提到，加快建设大模型训练场、具身智能机器人训练场；《四川省加快推进“人工智能+”一号创新工程实施方案》部署了加快建设“成都国家级和自贡、宜宾、遂宁、内江省级数据标注基地”“成都、绵阳机器人训练场”“宜宾、自贡、雅安等地数据采集工厂”等举措，发展数据采集、标注、合成产业，降低边际成本。

这些政策的出台，传递出一个明显的信号：四川将以数据为激励对象，鼓励各地参与共建、共采、共用的数据生态。除了搭建“课内学堂”，四川也将机器人的学习拓展到“课外”，一些机器人产品纷纷走进工厂、养老院、超市等真实空间中采集数据。比如，去年7月，人形机器人在四川富临精工股份有限公司“直播打工”；更早之前，“四川造”养老机器人“小丽”走进成都养老社区，正式“上岗”……

去年5月，《四川省加快推进人工智能场景应用工作方案（2025—2027年）》印发，将每年组织4次以上省级应用场景开放对接大会，新发布不少于150个应用场景，不断拓展机器人的“实景训练”。

“学区”的价值，远不止于训练机器人，更在于构建一个产业整体发展的开放生态。四川省人形机器人训练场B场的所在地——“诸葛空间”人工智能产业生态示范区，汇聚了四川具身科技、越凡创新、华鲲振宇等一批整机、核心零部件、算法模型等企业。“训练场可以为机器人企业提供测试与优化，采集的高质量数据，还可以为算法公司提供宝贵的‘燃料’，训练出更智能、更可靠的模型。”该园区相关负责人说。

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