人形機器人正逐漸從科幻電影中的幻想走向現實，成為我們生活中不可或缺的一部分。從最初的摔倒后快速站立，到如今能夠走進家居、零售等多種應用場景，人形機器人的每一次迭代升級都凝聚著技術的不斷突破與創新的智慧。在這背后，數據與算法成為了推動人形機器人不斷“進化”的關鍵驅動力。
數據，作為訓練大模型的基礎，對于人形機器人的發展至關重要。然而，與語言大模型不同，人形機器人在互聯網上難以找到海量的現成數據進行學習。因為對于機器人而言，真機數據的采集是一項復雜而艱巨的任務。一個簡單的“倒牛奶”動作，就需要采集近百條高質量數據，以確保機器人能夠精準地模擬和執行這一動作。這種對數據的極致追求，正是人形機器人得以不斷進步的基石。
為了解決這個問題，多家科研機構和企業正在積極投身于人形機器人數據的采集與開源工作。以上海智元新創技術有限公司為例，該公司研究院執行院長姚卯青表示，他們有意地設計了多種大類的場景，包括家居、零售服務以及工業場景等，以采集多種多樣的數據來訓練機器人的大模型。這種場景化的數據采集方式，不僅提高了數據的豐富性和多樣性，還為機器人的實際應用提供了有力的支持。
值得注意的是，去年12月底，上海智元新創技術有限公司向全球開放了100萬條機器人軌跡的公開數據集。這一舉措無疑為整個具身智能領域的發展注入了新的活力。通過這一數據集的發布，不僅可以推動學術界在具身智能領域的研究進展，還可以促進工業應用上的一些創新實踐。這無疑為人形機器人的未來發展奠定了堅實的基礎。
然而，僅有數據是不夠的，算法才是將數據轉化為機器人智能的關鍵。近年來，隨著人工智能技術的不斷發展，越來越多的算法被應用于人形機器人的研發中。以上海人工智能實驗室和上海交通大學等機構共同發布的一項算法技術為例，該算法能夠使人形機器人從各種狀態下實現快速、穩定地站立。這一技術的突破，不僅解決了機器人起身站立的控制難題，還為機器人的廣泛應用提供了有力的技術支持。
據上海人工智能實驗室青年科學家龐江淼介紹，他們應該是全球第一個完成在可泛化地形、任意地形能夠站起來的算法。之前的這些工作基本是在固定的地形、固定的姿態下進行的，而他們的算法則是通過從交互中學習的技術，使機器人能夠在不同的場景、地形和姿勢下直接站起來。這種算法的靈活性和泛化能力，無疑為人形機器人的廣泛應用提供了更廣闊的空間。
除了算法的創新外，人形機器人的研發還需要借助一套全新的數據采集遙操作設備。這種設備包含上肢外骨骼和下肢腳踏板等組件，操作員的動作能夠在機器人身上精準復現。上海人工智能實驗室聯培博士生賁清煒表示，這種設備能夠使得單個的操作者同時對一整臺人形機器人的上身和下身進行操控，從而提高了數據采集的效率。在未來，這種設備有望應用于一些對人類來說很危險的場景，如火場、有毒氣的場地等，使操作員可以在很遠的地方操控人形機器人進行救援或探測工作。
在人形機器人的研發過程中，企業的參與也至關重要。目前，已經有多家人形機器人企業投入了大量的資源進行數據采集和算法研發工作。以一家位于上海的人形機器人企業為例，該企業在占地2000多平方米的數據采集中心內，部署了100臺人形機器人進行各種各樣的訓練。這些機器人通過不斷的學習和實踐，逐漸掌握了各種技能和能力。同時，該企業還已經對超過100萬條的訓練數據進行了開源，為整個行業的發展提供了有力的支持。
綜上所述，人形機器人的“進化”之路離不開數據、算法與技術的深度融合。隨著技術的不斷進步和創新，人形機器人將逐漸具備更強的智能和自主性，能夠在更多的領域和場景中發揮重要作用。未來，人形機器人將成為我們生活中不可或缺的一部分，為我們的生活和工作帶來更多的便利和驚喜。</p>