模擬傳送帶上，零星分布著規格不一的快遞包裹，機器人訓練師頭戴VR頭顯，身穿外骨骼設備，手握操作手柄，站在工作間一角。隻見他隔空做出抓取動作，一旁的Walker S2機器人依樣畫瓢，完整復刻。就在這一瞬間，安裝在機器人指尖和眼部的設備開始記錄數據。這是記者近日在位於自貢市的四川人形機器人多模態數據採集測試中心（以下簡稱“數採中心”）看到的場景。

人形機器人應用日益廣泛，越來越像人的機器人也需要學習。數採中心擁有150位機器人學員，它們在訓練師“手把手”示范下，學習不同工作場景下的操作技能，完成真機多模態數據積累。

“你可以把我們這裡看作‘機器人職校’，機器人在此進行‘崗前培訓’，產出相應數據。這些數據用來訓練需求企業的AI大模型，幫助企業的機器人在真實生產線中高效完成各類實操。”四川人形機器人多模態數據採集測試中心有限公司董事長魏愚介紹。

要產出高質量的數據，需要機器人學員“吃透悟深”每一個動作。數採中心借助VR虛擬技術模擬真實的工業場景，通過關節力矩傳感器、多模態視覺系統（RGB‑D攝像頭）、激光雷達等先進設備，捕捉機器人在執行任務過程中的視覺、觸覺、力覺、姿態等多模態數據。

沖泡咖啡是一項精細活兒，訓練師示范各類咖啡調制步驟，機器人模仿學習，在成千上萬次實操中逐步“見多識廣”，學會“舉一反三”，產出高質量數據。

目前，數採中心擁有文旅、工業搬運分揀、智能工廠作業等150多個場景，日均高質量數據產量達到1.5萬條，年產能預計達到300萬條。如何讓這些數據合規流入市場、成功變現？數採中心嘗試打通“數據採集—標准化治理—市場化交易”全鏈路。

訓練場內的一間工作室，上百名工作人員正在對採集到的數據進行審核、標注，保障數據合規。真實工廠環境下採集的數據往往夾雜商業場景細節、工藝特征，存在泄露企業商業秘密的風險。同時，這類數據權屬模糊，未經合規處理，企業無法對外交易共享。為破解“數據握在手裡，卻流轉不出去”的困境，數採中心組建專業團隊，對虛擬工業場景下採集的真機多模態數據開展清洗加工，形成符合人工智能訓練需求的數據集，再合規授權給需求企業使用，實現數據流轉變現。

目前，數採中心已經打造“數據歸集—協同治理—產品交易—收益回補—迭代採集”的閉環。採購數據集的企業無需自行對接工廠場景、採購機器人、聘請訓練師，可直接使用中心產出的數據。“就在上個月，我們簽下一筆具身智能數據集市場化交易訂單，為合作企業提供300條撕飛邊機器人場景數據集，同步敲定兩筆與北京交通大學、上海數據發展科技公司的三方合作訂單，預計本月完成交付。”工作人員介紹。

打造人形機器人多模態數據採集測試中心，是自貢市培育新質生產力的關鍵戰略抓手。作為傳統老工業基地，當地肩負產業轉型升級的迫切使命。“我們立足自身資源稟賦，‘換道超車’，不拼算力拼數據、不拼總部拼場景、不拼研發拼生態，深耕‘數據+場景’賽道，走差異化發展之路。”魏愚表示，通過搭建行業級數據平台打破“數據孤島”，推動四川從“機器人制造”向“機器人智造”轉型。

當前，自貢人工智能數據標注產業發展勢頭強勁，當地集聚百度、騰訊雲、火山引擎等一批上下游企業，推動人工智能產業從單個項目落地向產業生態構建轉變。今年3月，帕西尼感知科技、樂森機器人、九識智能無人車等具身感知方向企業相繼落地自貢，為智能產業板塊拼上一塊塊拼圖。“未來，我們這座‘機器人職業學校’，將助力工業場景下的智能機器人越來越聰明、越來越能干。”魏愚說。（實習生蔡雨心 龍向祺參與採寫）