行业分歧声中，探访机器人数采场：谁在采？为谁采？如何采？

尽管大学修的是金融工程专业，姚祺（化名）如今却每天与机器人打交道。

9月初的一个午后，在一间复刻的简易家居样板间，姚祺正在训练机器人把蜡烛放到烛台。他右手握住身前一只机械臂末端的“手”，缓慢牵引移动。夹住蜡烛的另一只同构型的机械臂同步复刻他的动作轨迹。当蜡烛移至烛台上方，姚祺稍微泄力松开手指，那只联动的机器臂随即张开二指夹爪，蜡烛落入烛台托盘。整个操作过程中，机械臂腕部相机捕捉到的画面，实时呈现在他面前的显示屏上。

在北京人形机器人创新中心旗下具身智能机器人数据与训练基地，数采员面前的显示屏。

这些借助真机遥操而形成的数据，每段时长数十秒。它们被上传到专门的数据管理平台，完成质检和标注等流程后，最终用于训练机器人的智能模型。

姚祺工作的地方，是位于北京通州的一座数据采集基地，占地6000平方米。作为应对机器人数据短缺瓶颈的解法之一，此类数采场早已遍及全国各地。据中国信通院不完全统计，截至2026年6月底，全国建成启用超70家机器人训练场，在建或规划中的训练场46家。然而，近期受北京首个人形机器人数据训练中心停运事件影响，数采场的运营现状及其前景引发外界审视，行业内的分歧亦随之浮现。

那家被停运数采中心的合作方睿尔曼智能撤出之后，转向通过远程遥操在真实工作场景中的机器人完成数据采集。因为该公司认为，数采基地实验室环境下操控机器人采集数据时，环境参数可控、光照固定、场景相对单一，导致机器人的环境泛化能力一般。作为替代方案的远程真机遥操，则能将机器人直接投放到工厂产线、仓储物流、家庭服务、电力运维等真实物理场景中，数据维度更完整，覆盖真实工况全要素。

北京人形机器人创新中心（下称“北京人形”）运营上述通州数采基地，该基地负责人夏华林向南都等媒体表示，在人形机器人规模化落地之前，数采场依然有重要的价值。搭建起来的数据和产线能力，可以用来验证从数据、算法到机器人本体的闭环，也就是将采集好的数据用于模型训练，最终部署到机器人身上。

夏华林认为，尤其对于快递分拣这类结构化场景，现阶段通过真机遥操数据能实现快速落地。据其透露，基于数采场采集的物流分拣数据，北京人形旗下天工机器人已经在北京某物流分拣中心“实习”。

北京人形介绍，该基地数据年产能18万小时，除了供内部使用，也向外部头部客户交付。一位具身数据企业的创始人指出，数采生意当前面临的一大问题在于，供需双方都没想清楚该采什么、怎么采，比如甲方的需求文档有时写得很粗糙，缺乏可落地性。夏华林对此称，北京人形数采基地在近一年的运营中积累了一定经验,可以引导客户设计场景所需的数据采集方案。

在北京人形机器人创新中心旗下具身智能机器人数据与训练基地，一名数采员操作一只机械臂拾放鸡蛋，另一只同构型的机械臂同步复刻其动作轨迹。

北京人形的数采基地内，搭建了家居、工业、商业、康养、医药、办公六大类的场景样板间。一群看上去二十来岁的年轻人置身其中，反复教导机器人完成一些对人类来说轻而易举的动作：将鸡蛋拾入蛋托、擦拭收银机台面、分拣快递包裹，甚至给假人道具测量血压……夏华林表示，所有的场景搭建，都来源于内部模型算法团队及外部客户的实际诉求，而不会盲目采一堆没用的数据囤积起来。

夏华林不否认数采场可能作为过渡形态而存在，采集数据最终要走向真实场景。但他认为过渡期远没有结束：如果现在把机器人放在其他复杂场景，可能它也干不了什么活，还会导致整个产线延期，“没有客户愿意让你把机器人放在那边”。

中国信通院在8月的一份报告中提到，集中式的数采场虽便于统一管理，但难以完整覆盖真实环境的复杂性与多样性，数据的真实性和任务的泛化价值受到制约。未来数采场将走出封闭场地，把数据采集、模型训练与系统验证能力下沉到工厂生产线、家庭住宅、商业门店、医疗康养等真实场景之中，形成“中心训练场+分布式实景点位”的协同布局，保障数据与真实应用需求的一致性。

分布式数采方案当中，除了睿尔曼智能选择的远程真机遥操，还有今年行业兴起的“无本体数据”采集模式。后者摆脱了真机遥操数采对机器人本体的依赖，分散在各地的宝妈、工人等群体，仅需佩戴一副带有相机的头环、或者一对手持夹爪，就能在真实场景边工作边采集数据。其好处是能快速扩大数据规模，且成本更低。夏华林介绍，由于任务难度、场景等存在差异，一小时真机数据的价格约五百至一千元不等，而无本体数据的价格在几十到一两百元的之间。

按照业内的常见说法，规模庞大的无本体数据可以用于具身智能模型的预训练，而真机遥操数据的一大用武之地在于上岗部署前的模型后训练环节。二者并非完全的替代关系。

北京人形旗下的数采基地也引入了无本体数据采集业务，拥有100余台无本体采集设备。记者看到，在一间厨房样板间内，一名采集员启动头环设备后，先是将双手的手背朝上平摊，静置数秒，随后打开微波炉，推入一盘菜，拧开加热档位。整个过程和日常使用微波炉并无区别，但采集员的操作速度明显更缓慢，每一步的动作也稍显刻意。

在北京人形机器人创新中心旗下具身智能机器人数据与训练基地，一名无本体数据的数采员戴着头环数采设备，录制手部操作动作。

基地内一名无本体数据的采集员说，他们一天工作8小时，需完成3.5小时的有效时长指标。数据合格的标准一般包括，必须把手露出，确保头戴相机能录上双手的骨骼；不能有其他人进入操作视野等。在他看来，完成每日的工作量并无太大的挑战性。

不过，为确保规模化和场景的丰富度，无本体数据的采集更多依靠众包形式扩展，而非局限在数采基地。夏华林介绍，北京人形近期也对外发放了几十套无本体数采设备，进入真实工业和家庭场景中采集。

“我们不可能在北京招几千人，建N个数采场去干这个事情。”夏华林更多地将北京人形数据基地内的数据采集定位为样板示范。公司在此基础上，形成了一套标准工艺流程，供外部的采集人员参照执行。采集完成的数据回流后，会经历自动化质检与人工抽检，不合格数据被剔除，最终产出训练模型所需的高质量数据。

采写：南都N视频记者 杨柳 发自北京

编辑：黄莉玲