零售服務訓練區的人形機器人。

工程師操作機器人進行掃碼結算數據採集訓練。

工程師操作機器人完成貨物抓取配送。

機械臂在工業流水線的傳送帶前精准抓取、裝箱，輪臂式機器人在模擬家居環境中穿梭遞物，人形機器人在零售服務場景完成收銀結算……倘若電影《環太平洋》裡機甲駕駛員與機器人同步動作的畫面照進現實，會是什麼模樣？

距離開學季還有數日，四川天府新區，一所機器人“學校”已提前開啟試營業。

這所學校教什麼？機器人又是如何學習的？記者前往實地探訪。

教什麼？ 內外設置八大應用場景

這所機器人學校名為成都科創生態島機器人訓練場（以下簡稱機器人訓練場），坐落於成都科創生態島W7人工智能與機器人產業特色樓宇的一樓，場地面積不大，但功能配置齊全。

推門而入，不同的功能分區一目了然，部分區域已經有一些機器人在進行訓練。

“機器人訓練場分室內、戶外兩部分，戶外主要設置復雜路面、坡道、文旅場景3個訓練場景﹔室內則圍繞電子皮膚、家庭服務、工業操作、零售服務、康養復健5個典型場景設置訓練區，構建起‘機器人本體+機械臂+感知設備+末端執行器+場景設施+端側算力’的硬件體系。”成都天投集團科創島運營公司相關負責人介紹，機器人訓練場為企業提供多種特色實訓課程，目前設置的場景主要聚焦生產及生活中的通用型場景，支撐多機型、多場景、多任務同時運行。

戶外的3處訓練場景，主要針對機器人面對不同地形環境等訓練通行能力。

室內訓練場景則各有側重。例如，電子皮膚訓練區，面向機器人精細觸覺和力覺感知訓練，重點採集機器人末端與磁性電子皮膚接觸過程中的力覺、觸覺和滑動狀態相關數據。

家庭服務訓練區，還原居家實景，機器人可在模擬家庭日常環境下完成物品取放、跨區域遞送、桌面整理等任務。

在工業操作訓練區內，移動機器人與傳送帶、深度相機、機械臂協同作業，實現上料、裝箱、下料全閉環流程。

零售服務訓練區，模擬超市、便利店等商業場景，復刻“選購—取貨—打包—交付”全鏈路。

康養復健訓練區，人形機器人在輪椅、醫療床之間開展低速陪護和輔助交互訓練。

“所有場景都按真實作業流程設計，並非設備的簡單堆砌，核心邏輯是為機器人打造一所‘實戰學校’。”相關負責人表示，傳統實驗室模擬訓練，難以覆蓋復雜應用場景中的環境變化和人機交互要求。機器人訓練場通過搭建通用性強的真實場景，能夠為機器人企業提供獲取稀缺數據的渠道，彌補行業數據短板，加速機器人的落地應用進程。

作為一個公共服務平台，該訓練點目前已對接超過10家有意向的企業。“企業可以用我們的平台和機器人採集數據、訓練模型，也可以把自己的機器人帶過來，在我們的場景裡做測試。我們也誠邀廣大機器人研發團隊、科技企業登島合作。”機器人訓練場相關負責人說。

各種類型的機器人訓練場正在省內多點開花——位於綿陽的四川省具身智能機器人訓練場、自貢的四川人形機器人多模態數據採集測試中心、宜賓的西南具身智能訓練中心等也陸續鋪開，一張關於機器人的“學區地圖”正在四川形成。

此外，四川還出台政策，鼓勵各方參與到機器人學校的建設中。

四川省“十五五”規劃綱要提到，加快建設大模型訓練場、具身智能機器人訓練場﹔《四川省加快推進“人工智能+”一號創新工程實施方案》進一步明確，加快建設“成都國家級和自貢、宜賓、遂寧、內江省級數據標注基地”“成都、綿陽機器人訓練場”“宜賓、自貢、雅安等地數據採集工廠”等舉措，發展數據採集、標注、合成產業，降低邊際成本。

怎麼學？ 工程師現場“手把手”教學

一邊是真人，一邊是“鐵疙瘩”，跨“物種”的教學如何進行？採訪當天，記者從一場數據採集實驗中找到了答案。

黃星辰是訓練場首批入駐開展訓練的機器人企業——成都人形機器人創新中心的現場工程師，他的主要任務是對電子皮膚這一零部件進行數據採集和測試，讓未來的機器人能擁有與人一樣的觸覺感知能力。

“材料內部布滿磁粉，受外力按壓時，內部磁場會產生變化。它的最高精度可達0.005N，相當於0.5克的感知量級，1平方厘米的面積內可分布約10萬個感應點。”黃星辰說，人的手指因為密布豐富的神經，所以可以根據物體不同的屬性，控制使用多大的力量進行抓取。

但是，機器人無法像人一樣對機械手進行自由控制。例如，用抓木頭的力量抓雞蛋，雞蛋就碎了。所以，需要大量的數據採集，教會機器人把控力度。

“這項技術未來可幫助機器人完成抓取雞蛋、玻璃杯等易碎、易變形物品的精細化操作，甚至可用於工業檢測和幫助燒傷患者恢復觸覺。”黃星辰說。

與黃星辰一樣，徐文杰也是首批訓練企業的現場工程師，他的教學模式更傾向“手把手”示范。

在零售服務訓練區，徐文杰熟練地穿戴好VR設備，完成對機器人的同步連接，就像電影《環太平洋》中的駕駛員一樣，隨著手臂抬起、腦袋轉動，一旁的機器人也做出一模一樣的動作。

這個場景模擬的是商超櫃台。另一位工程師操控一台機器人完成取貨和配送環節，徐文杰控制的這台人形機器人需要接力完成掃碼結算工作。

整個過程並不順利，取貨機器人在從貨架抓取牛奶時，碰倒了其他貨物，抓了兩次才將牛奶取到﹔徐文杰這邊的結賬環節也比較“坎坷”，雖然順利地拿起了掃碼槍，但在轉動商品掃碼時總是對不准，反復調整角度后，才完成掃碼。

對於這項教學任務，徐文杰認為，難點在於人機之間如何保持穩定和同步。“由於機器人手臂、手腕、手指等關節數量眾多，操作主要依靠手腕活動帶動手臂完成對應動作，而機器人的靈活度目前還不及人類手臂，所以需要保持手柄方向和機器人動作方向基本一致。稍有偏差，機器人就會出現動作不同步的情況。”

他表示，失敗也是一種經驗積累。在訓練中，系統會記錄機器人執行任務時的視頻、運動軌跡、關節狀態、力覺或觸覺反饋，以及任務成功、失敗和異常中斷等結果信息。

把失敗樣本與成功樣本進行對比，可以幫助企業分析機器人為什麼沒有抓穩、為什麼出現路徑偏差，或者為什麼沒有把物品放到指定位置，進而優化算法和控制策略，提高機器人完成任務的成功率、穩定性和安全性。（四川日報全媒體記者 曹凘源 文/圖）