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300條數據“撕”出一個新產業,自貢市首筆具身智能數據集市場化交易訂單簽訂

2026年08月28日14:49 |
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在汽車油箱生產線上,有一道難以繞開的工序——撕飛邊。塑料油箱吹塑成型后,合模線處會留下一圈粗糙的飛邊,需人工撕除。活兒不起眼,卻有一定的技術難度:要力度精准,不能損傷油箱表面﹔又要撕得干淨,不能影響后續裝配。

8月19日,在自貢的四川人形機器人多模態數據採集測試中心,150台人形機器人正反復“練習”撕飛邊動作。每一次抓取、撕扯、放置,產生的數據都被它們身上的傳感器記錄下來。

這些數據已經被“打包售出”。7月末,自貢國投集團旗下自貢數據有限公司簽下全市首筆具身智能數據集市場化交易訂單,向無錫優奇智能提供300條“撕飛邊”機器人場景數據集。每條100元,總交易額3萬元。

這筆數據集訂單金額不大,卻助推自貢數據產業市場化邁出第一步。

如何拿下這一單?

可以“獨家定制”,還能就近標注

數據有什麼用?四川人形機器人多模態數據採集測試中心負責人解釋說,企業想用機器人完成撕飛邊工序,但機器人需要數據來訓練“大腦”。

記者在中心的採集現場看到,工作人員穿戴VR頭顯、外骨骼或動捕服,“手把手”教機器人撕飛邊﹔機器人的運動軌跡、力度、視覺信息等數據都被打上統一時間戳,歸檔標注。“簡單來說,就是‘上課’和‘做作業’。”該中心負責人介紹。

據悉,本次交易的300條數據涵蓋視覺、運動、力控和標注信息。其中,視覺數據讓機器人“看見”飛邊的位置和形狀﹔力控數據通過末端六維力傳感器,讓機器人“感受”撕除時的阻力,控制力度﹔運動數據則教會機器人“規劃”最優撕除路徑。

這一系列看似簡單的動作,要讓機器人練習成千上萬次,才能積累出覆蓋各種工況的高質量數據。優奇智能的目標很明確:飛邊去除率不低於99%,本體損傷率不高於0.1%,單件節拍不超過人工的80%,也就是比人工快約20%。

“可以讓模型更快‘學會’干活。”優奇智能相關負責人說,如果靠企業自行採集數據,從硬件部署、場景搭建、數據採集到標注治理至少半年,“產線上新的邊緣案例和異常工況還會出現,后續還要不斷採購數據、優化模型。”

全國數據交易市場上服務商眾多,自貢憑什麼拿下這一單?

四川人形機器人多模態數據採集測試中心的專業性是砝碼之一。該中心由自貢數據有限公司運營,目前中心已建成9個典型場景,覆蓋物流、工業、商超等領域,投運半年累計沉澱高質量數據超150萬條。

“核心則在於‘獨家定制’。”自貢市國投集團數據公司執行董事魏愚說,很多服務商賣的是通用人形機器人和家用機器人數據,像工業裝配“撕飛邊”這種視覺、力控、運動融合的實操數據集,國內供給較少,需要定制化採集。自貢了解到優奇智能的需求后,立即定制搭建場景,匹配其工業打磨機器人的迭代需要。

作為四川省首批人工智能創新發展試驗區和首批數據標注基地建設名單入選城市,自貢已匯聚百度、騰訊雲等頭部企業,形成數據標注產業集聚效應。這為數據交易提供了產業土壤。

數據還能干些啥?

突破“虛實鴻溝”,跑通“數據閉環”

等待這批數據的,除了優奇智能,還有北京交通大學某科研團隊、上海數據發展科技公司。此前,自貢數據有限公司與他們達成三方合作,要用這批數據解決兩個讓機器人“更聰明”的課題。

第一個課題是“機器人怎麼手眼合一,把精細活兒干好”。在該科研團隊負責人看來,撕飛邊正是核心驗証場景——飛邊形態不規則,厚度、位置隨模具狀態和材料批次不斷變化,機器人需要同時把“看到的”和“摸到的”結合起來做判斷。第二個課題是“機器人如何建立‘什麼時候做什麼’的時序邏輯”。撕飛邊是一套連貫動作,背后是長鏈條任務的規劃能力,也是機器人從“會做單個動作”走向“能獨立完成一道工序”的關鍵一步。

“這類數據填補了真實工業精細交互數據的空白。”該科研團隊負責人說,這類制造業典型接觸式精密操作,包含零件形變、力反饋動態變化、復雜遮擋視覺識別等真實物理交互過程,與實驗室仿真數據有本質區別,“能解決‘虛實鴻溝’問題。”

對自貢數據產業而言,首筆數據集訂單更大的意義在於跑通了“數據閉環”。

“交易收益將全部歸集至數據採集測試中心,用於數據採集擴容、標注與合規體系建設、市場拓展和產學研研發。”魏愚說,用交易收益反哺前端採集和技術迭代,可以形成“數據歸集—協同治理—產品交易—收益回補—迭代採集”的可持續循環,讓整個鏈條持續“造血”。

據悉,自貢已圍繞機器人、低空經濟、城市安全、文旅、醫療、政務六大重點賽道,布局專業化數據實驗室矩陣。其中低空無人機、具身機器人、城市安全人工智能、文旅應用示范四大實驗室已正式運行﹔醫療大數據、具身安全人工智能實驗室正加快籌備。

用這300條數據驗証出的模式,還將被復制到彩燈賽道。“我們計劃聯動彩燈大世界和頭部燈企,將扎制、裱糊、彩繪等核心工藝搬上數據採集產線。”魏愚說,中心正通過動作捕捉與遙操作示教,記錄彩燈匠人的手法、力度、工序時序,形成全國稀缺的彩燈非遺工藝多模態數據集——既服務具身智能訓練,也為彩燈非遺工藝的數字化傳承建檔留底。(川觀新聞記者 叢雨萌)

來源:川觀新聞

(責編:章華維、高紅霞)

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