北京人形机器人数据基地迈向“百万小时数据”里程碑
3月19日，《中国电子报》记者走访北京人形机器人创新中心旗下的具身智能机器人数据采集与训练基地，了解到该基地正朝着全球首个完成“百万小时高质量具身智能数据”采集的目标稳步迈进。面对场景碎片化、机器人“方言”差异以及数据质量波动等挑战，该基地依托“数据飞轮效应”，正在构建一套高效、标准化的数据生产体系。
基地内高度还原了家居、商超、办公、工业、医药及康养六大核心应用场景，覆盖超过30个典型实体空间。每个区域均按照“真实、泛化、可复用”的原则进行设计，具备动态配置和模块化重构能力，从而实现数据采集的灵活性与多样性。同时，基地建立了标准化的项目管理体系，涵盖数据采集、标注和质检等关键环节，确保从任务分配到成果交付的全流程可控。
随着人形机器人向多行业渗透，高质量数据正逐渐成为推动该领域发展的核心战略资源。相比少量精修数据，机器人要真正胜任复杂任务，亟需大量、多样且具备高信息密度的原始数据。尤其是在具身智能领域，基于真机采集的多模态数据在实现智能落地方面具有不可替代的作用。
专家指出，真机数据能够精准捕捉机器人在实际运行中所面临的力觉反馈、触觉感知和环境干扰等仿真难以复现的细节。这类数据中蕴含的“物理直觉”信息，是机器人实现复杂操作和环境适应能力的关键。更重要的是，通过真机执行“抓取-操作-放置”等任务轨迹，系统能从中提取出大量隐性决策逻辑，其数据价值密度远超其他类型。
此外，真机数据还能有效应对“分布偏移”问题，使机器人具备更强的环境适应力与鲁棒性，从而打破从实验室到实际场景之间的壁垒。
尽管前景广阔，但当前数据采集仍面临多重挑战。首先是场景碎片化问题，真实环境中的变量复杂多样，极大考验模型的泛化能力。其次是机器人“方言”差异，不同构型的本体在传感配置、关节自由度及控制接口等方面存在明显差异，导致数据难以迁移。最后是数据质量波动，涵盖动作捕捉、多模态同步及人工标注等多个环节，任何细微偏差都可能影响整体质量，甚至误导模型训练。
为破解上述瓶颈，北京人形机器人创新中心正加快推动专业化数据采集基地建设，通过集中复现典型场景、统一调度多种机器人构型，并实现数据全流程标准化处理。目前，该基地已向多家行业头部企业与科研机构交付数万小时高质量数据，整体数据合格率长期稳定在95%以上。