机器人上学堂 在真实场景练出真本领_新浪财经_新浪网

□四川日报全媒体记者 曹凘源 文/图机械臂在工业流水线的机器经新传送带前精准抓取、装箱，人上轮臂式机器人在模拟家居环境中穿梭递物，学堂人形机器人在零卖服务场景完成收银结算……倘若电影《环太平洋》里机甲驾驶员与机器人同步动作的真实真本画面照进现实，会是场景什么模样？距离开学季还有数日，四川天府新区，练出领新浪财浪网一所机器人“学校”已提前开启试营业。机器经新这所学校教什么？人上机器人又是如何学习的？记者前往实地探访。教什么？学堂 内外设置八大应用场景这所机器人学校名为成都科创生态岛机器人训练场（以下简称机器人训练场），坐落于成都科创生态岛W7人工智能与机器人产业特色楼宇的真实真本一楼，场地面积不大，场景但功能配置完备。练出领新浪财浪网推门而入，机器经新不同的人上功能分区一目了然，部分区域已经有一些机器人在进行训练。学堂“机器人训练场分室内、户外两部分，户外主要设置复杂路面、坡道、文旅场景3个训练场景；室内则围绕电子皮肤、家庭服务、工业操作、零卖服务、康养复健5个典型场景设置训练区，构建起‘机器人本体+机械臂+感知设备+末端执行器+场景设施+端侧算力’的硬件体系。”成都天投集团科创岛运营公司相关负责人介绍，机器人训练场为企业提供多种特色实训课程，目前设置的场景主要聚焦生产及生活中的通用型场景，支撑多机型、多场景、多任务同时运行。户外的3处训练场景，主要针对机器人直面不同地形环境等训练通行能力。室内训练场景则各有侧重。例如，电子皮肤训练区，面向机器人精细触觉和力觉感知训练，重点采集机器人末端与磁性电子皮肤接触过程中的力觉、触觉和滑动状态相关数据。家庭服务训练区，还原居家实景，机器人可在模拟家庭日常环境下完成物品取放、跨区域递送、桌面整理等任务。在工业操作训练区内，移动机器人与传送带、深度相机、机械臂协同作业，实现上料、装箱、下料全闭环流程。零卖服务训练区，模拟超市、便利店等商业场景，复刻“选购—取货—打包—交付”全链路。康养复健训练区，人形机器人在轮椅、医疗床之间开展低速陪护和辅助交互训练。“所有场景都按真实作业流程设计，并非设备的简单堆砌，核心逻辑是为机器人打造一所‘实战学校’。”相关负责人表示，传统实验室模拟训练，未便覆盖复杂应用场景中的环境变化和人机交互要求。机器人训练场通过搭建通用性强的真实场景，能够为机器人企业提供获取稀缺数据的渠道，弥补行业数据短板，加速机器人的落地应用进程。作为一个公共服务平台，该训练点目前已对接超过10家有意向的企业。“企业可以用我们的平台和机器人采集数据、训练模型，也可以把自己的机器人带过来，在我们的场景里做测试。我们也诚邀广大机器人研发团队、科技企业登岛合作。”机器人训练场相关负责人说。各种类型的机器人训练场正在省内多点开花——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也陆续铺开，一张关于机器人的“学区地图”正在四川形成。此外，四川还出台政策，勉励各方参与到机器人学校的建设中。四川省“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》进一步明确，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。怎么学？ 工程师现场“手把手”教学一边是真人，一边是“铁疙瘩”，跨“物种”的教学如何进行？采访当天，记者从一场数据采集实验中找到了答案。黄星辰是训练场头版入驻开展训练的机器人企业——成都人形机器人创新中心的现场工程师，他的主要任务是对电子皮肤这一零部件进行数据采集和测试，让未来的机器人能拥有与人一样的触觉感知能力。“材料内部布满磁粉，受外力按压时，内部磁场会产生变化。它的最高精度可达0.005N，相当于0.5克的感知量级，1平方厘米的面积内可分布约10万个感应点。”黄星辰说，人的手指因为密布丰富的神经，所以可以根据物体不同的属性，控制使用多大的力量进行抓取。但是，机器人无法像人一样对机械手进行自由控制。例如，用抓木头的力量抓果儿，果儿就碎了。所以，要求大量的数据采集，教会机器人把控力度。“这项技术未来可帮助机器人完成抓取果儿、玻璃杯等易碎、易变形物品的精细化操作，甚至可用于工业检测和帮助烧伤患者恢复触觉。”黄星辰说。与黄星辰一样，徐文杰也是头版训练企业的现场工程师，他的教学模式更倾向“手把手”示范。在零卖服务训练区，徐文杰熟练地穿戴好VR设备，完成对机器人的同步连接，就像电影《环太平洋》中的驾驶员一样，随之手臂抬起、脑袋转动，一旁的机器人也做出一模一样的动作。这个场景模拟的是商超柜台。另一位工程师操控一台机器人完成取货和配送环节，徐文杰控制的这台人形机器人要求接力完成扫码结算工作。整个过程并不附带，取货机器人在从货架抓取牛奶时，碰倒了其他货物，抓了两次才将牛奶取到；徐文杰这边的结账环节也比较“坎坷”，虽然附带地拿起了扫码枪，但在转动商品扫码时总是对不准，反复调整角度后，才完成扫码。对于这项教学任务，徐文杰认为，困难在于人机之间如何保持稳定和同步。“由于机器人手臂、手腕、手指等关节数量众多，操作主要依提手腕活动带动手臂完成对应动作，而机器人的灵活度目前还不及人类手臂，所以要求保持手柄方向和机器人动作方向基本一致。稍有偏差，机器人就会出现动作不同步的情况。”他表示，失败也是一种经验积累。在训练中，系统会记录机器人执行任务时的视频、运动轨迹、关节状态、力觉或触觉反馈，以及任务成功、失败和异常中断等结果信息。把失败样本与成功样本进行对比，可以帮助企业分析机器人为什么没有抓稳、为什么出现路径偏差，或者为什么没有把物品放到指定位置，进而优化算法和控制策略，提高机器人完成任务的成功率、稳定性和安全性。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

(责任编辑：时尚)