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丁哲章（左一）在采集机器人叠衣服的数据 。
受访者供图
广东深圳光明区一间实验室内，摆满了各类机器人 、机械臂。数据采集师丁哲章头戴VR（虚拟现实）设备 ，双手操控手柄在空中指点。他眼前的虚拟画面 ，正是机器人“眼中 ”的世界 。
在一个摆满药品的货架前，丁哲章微微抬手，按下按钮 ，身旁机器人的“手指 ”稳稳夹起一个药盒 ，跟随着丁哲章的手部运动轨迹，将药盒放入收纳箱中 。这正是丁哲章团队每天工作的主要内容：为具身智能机器人的“大脑”喂高质量的真实数据。
“如果把模型训练视为‘做菜’ ，那么数据就是‘食材’ 。 ”丁哲章取下VR头戴式显示器 ，接着介绍，“我们要做的 ，就是从‘采摘’到‘清洗’的全流程 ，即数据的采集、标注和管理 。 ”
目前，具身智能的训练面临一个难题：机器人尚未广泛进入真实场景 ，缺乏自然产生的行为数据。
“它不像大语言模型 ，有海量的互联网语料供学习；也不像自动驾驶，能从真实路况中积累数据 。”丁哲章解释 ，机器人的每一步动作 ，早期需要人为引导、主动采集，否则就会陷入“无米下锅 ”的境地 。
为此，丁哲章团队研发了一套软硬件结合的真机数据采集系统 ，包括通用机器人遥操作系统 、具身数据平台 、人体数据采集系统等 ，打通机器人大模型训练之前的所有流程，为具身智能机器人基础场景数据提供解决方案。
实验室里 ，有一片被称作“机器人超市 ”的测试区 。不同形态的机器人——人形的、轮式的 、机械臂的 ，分布在货架 、桌面、床铺等场景中 。几位同事或身穿动作捕捉服，模仿武术和舞蹈动作 ，或通过VR头戴式显示器操控机械臂叠衣 、缝纫等。
“机器人数据采集有两个关键任务：一是运动控制数据 ，用于训练机器人的‘小脑’，实现走 、跑、跳等基础运动；二是真机操作数据 ，通过遥操作让机器人学会抓取 、摆放等任务 ，训练它的‘大脑’ 。”丁哲章说 。
说话间，抓药的机器人完成了一组训练。“在单一场景下 ，一个动作可能只需几百条数据 ，但要让它应对不同的环境变化，就需要采集更大规模的数据。 ”丁哲章指出，机器人不是记住某个固定坐标 ，而要从大量相似经验中提炼“该怎么抓取 ”的泛化能力 。
这一庞大需求 ，催生了一个新兴职业：数据采集师 。他们要做的，并非简单的重复动作 ，而是需要理解机器人的运动逻辑 ，就像手把手教人写字。
数据采集仅是第一步 。实验室旁，数据标注员正对着屏幕标记动作细节：“何时伸手”“抓住何物”“是否成功 ”……这便是“洗菜 ”环节 ，确保数据干净清晰 ，才能高效“下锅” 。同时，自动化 、半自动化的标注工具 ，还可进一步提升数据批量处理能力。
这一系列精密严谨的工序 ，构成了具身智能赖以训练的基础 。丁哲章说，机器人企业拿到我们提供的“原材料 ” ，便能够“炒菜 ”并“端上桌” ，投入到市场应用 。
2023年5月创业至今，丁哲章已带领团队服务国内外上百家机器人企业、科研院所等，覆盖60多种机器人形态。“我们正在帮助行业打破‘没有数据就没法用 ，没法用就没数据’的死循环 。每一个任务的闭环 ，都在拓展机器人的能力边界 。 ”他说。
谈及行业未来，丁哲章认为当前机器人在成长过程中 ，需要持续的数据喂养 。随着各地机器人数据采集场陆续建设 ，数据采集新业态加速成形 。“我们做的，就是通过数据积累 ，推动行业迭代升级。 ”丁哲章说。（记者 吕绍刚）
《人民日报》（2026年03月25日 第 10 版）
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