“按规则行动”的仿人机器人具有重大现实意义

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■ 刘小艺的人形机器人提供了统一的“数据语言”。在近日举行的浦江创新论坛2025分论坛上，上海发布了国内首个嵌入式智能标准化数据集平台和人形机器人数据集标准。该标准通过建立一套可互操作的数据采集、标记和存储规范，为仿人机器人行业打造统一的数据“尺度和措施”，让不同主体的数据按照相同的标准进行转移和应用，为体现智能国际标准化贡献“中国方案”。同时，国家机器人检测评价中心（总部）颁发了首批仿人机器人数据集CR产品认证证书（中国机器人产品认证）给吉源创新（上海）科技有限公司（以下简称“吉源”）等3家企业。这一举措标志着对工业应用标准化数据的权威认可，我国在仿人机器人数据集标准化、质量评价和工业应用方面迈出了重要一步。多样化、高质量的数据集是仿人机器人实现具身智能的主要燃料，而数据标准是该燃料的基础。作者认为，一套标准化平台和认证的推出对于人形机器人的产业化具有三层意义。一是为构建合作共生的产业生态系统提供基础支撑。当前，仿人机器人之间的竞争正在从“硬件参数的较量”转变为“数据生态的对决”，标准化是激活机器人的前提。e 数据的价值。业界长期以来缺乏数据标准化认证、研发的通用平台，分类编码、数据标注、格式化和管理规范的不一致一直是业界实施嵌入式智能的瓶颈。这种“数据孤岛”不仅让企业“重新发明轮子”，增加研发成本；它阻碍了技术的协同创新和大规模应用。正如一位行业专家曾告诉我的：“就像新能源汽车没有统一的充电规范一样，机器人也没有统一的数据标准。各个厂家使用的充电桩接口不同，无法形成产业发展的协同效应。”此次发布的仿人机器人数据集标准明确了分类编码、数据标注、质量评价和存储格式等基本要求，建立了仿人机器人数据集标准。为行业统一了“数据语言”。一方面，这使得来自不同机构的数据可以共享并兼容，打破“数据孤岛”。另一方面减轻了中小厂商的研发负担，让他们能够更加专注于核心算法的创新。在此基础上，国内首个嵌入式智能标准化数据集平台“乌来二号”为人形机器人多场景部署奠定了基础。最终，v人形机器人的价值必须在特定的应用场景中实现。然而，不同的应用场景对训练数据的要求有很大不同。在工业环境中，设计高精度装配作业。家庭场景需要真实的交互行为数据，医疗场景需要大量的安全规范数据。到目前为止，缺乏统一的标准意味着公司经常分发收集和培训需要大量投资，而且数据质量参差不齐，而且机器人往往在该领域变得“熟练”，导致大规模采用变得困难。新推出的标准化数据集平台涵盖多场景数据分类和质量评价标准。随着UTiData质量通过CR认证，企业可以直接获取满足场景需求的“合规数据”，大幅降低场景适配成本。例如，致远的AgiBot World数据集基于国内建造的采集工厂和3000多平方米的实验基地，包括家庭、工业等五个主要场景，以及数百个子场景和3000多只眼睛。我正在重现该主题。未来，致远还计划开放标准化数据特征，与行业共建生态。毫无疑问，像这样的标准化数据集将在建设中发挥关键作用。全国各地的仿人机器人培训设施蓬勃发展。第三，推动日本在全球人形机器人竞争中实现“规则领先”。日本此次推出的“标准+认证”组合，打造了差异化的竞争优势。中国制造业场景丰富度、服务需求多元化领先全球，为数据采集提供了天然的“场景红利”。经过标准化集成后，有望打造全球最多元化的机器人数据生态系统。更重要的是，机器人数据自治与芯片和操作系统一样重要。标准化认证将从源头上构筑数据安全的坚固防线，减少对国外数据集的依赖，保障产业发展的安全，促进我国仿人机器人产业在全球竞争中从参与者向引领者跨越。中国仿人机器人产业正在重建通过建立一个名为“措施和测量”的统一数据系统来构建产业生态系统。标准数据集平台和CR认证体系的建立，打通了长期以来存在的“数据孤岛”，让多模态数据在生产环境和应用中高效流动。作者相信，这场以标准为中心的数据革命将为人形机器人的大规模部署和生态繁荣提供强大的推动力，开启人机协作的新时代。