□ 本报记者 付玉婷
　　近日，在浪潮海若具身智能创新实验室，一款巡检机器人已进入最后的场景验证阶段：搭载视觉系统与机械臂，能智能避开障碍物，也能完成抓取等采集动作，待交付客户。它能做的将不止于故障识别，它还是一位可“妙手回春”的工匠。
　　从机械臂普及的“第一增长曲线”，到特定场景规模化落地具身智能的“第二增长曲线”，机器人产业的成长速度让人惊叹。正在“长脑子”的机器人，经历了什么？
　　打磨“大脑”是项技术活
　　跑步跳舞到工厂作业，看似简单的场景转换，对机器人而言却是一场漫长的“远征”。本体厂商生产的机器人具备跑跳等通用运动能力，但想精准对接生产节拍，扛起日复一日的作业任务，还远远不够。举个简单的例子，机器人摔倒在舞台上或许是无伤大雅的小插曲，但在高速运转的生产车间，就很可能演变为造成巨额物料损耗甚至安全事故的致命失误。
　　“去年浪潮在建设人工智能工厂时，就已开始着手组建具身智能创新实验室，针对特定工业场景进行语料训练。”浪潮云海若公司副总经理陈艳清介绍。在这里，机器人被“打磨”出“聪明头脑”。
　　“首先要根据场景需求，给本体机器人加装机械臂、摄像机等硬件，丰富机器人的行动能力；接着就进入数据采集、仿真训练阶段。”浪潮云海若公司产品研发部高级工程师田昌英介绍。数据是大模型习得语言逻辑、行业知识、决策能力的“燃料”，而对需要“下工厂”尤其是要实现岗位替代的机器人，数据获取程度被指数级提高。
　　具体来说，语言大模型主要依靠文本数据展开学习，输出也主要采取文本信息的形式；而工厂机器人面对的则是视觉、触觉等与真实工况相关的多维度数据，这类训练数据无法依靠网络获取。
　　如果将目前工厂里常见的机械臂看作是“固定场景”下“可靠方案”的提供者，那么机器人要实现的就是在“灵活场景”下提供“可靠方案”。为此，训练场通过模拟产线节拍、物料特性等，在反复训练中校准机器人的运动精度、抓取力度，并以由此沉淀的海量实操数据反哺算法迭代，最终形成能让机器人在真实复杂环境中自主感知、判断与处置的大模型。
机器人也要岗前训练
　　以巡检机器人为例，半年时间内，浪潮海若具身智能创新实验室“喂”了几十TB、数千小时的模拟训练数据，帮助算法“吃透”工艺细节，校准作业精度。
　　训练完成后，正式交付前，机器人还将在中试场地展开验证。据介绍，这里有与实际产线一致的工位布局、物料流转线路、设备联动逻辑等，也会模拟工厂常见的设备振动或者黑灯、高温等环境，进一步进行校准。
　　为积累数据，目前还出现了这样一类职业，即根据机器人需要完成的场景任务，由真人在重复千百次的实操中采集涵盖关节轨迹、力度反馈、环境参数等数据，以此覆盖各种变量。“组建创新实验室的过程中，我们强化了与香港科技大学、山东大学等高校的技术合作，其中也有基于部分自采训练数据生成更多有效数据的合成技术，以及构建虚拟多样化训练场景的AI3D孪生技术等。”陈艳清表示。
　　系统集成环节后，一个高质量的数据采集训练流程基本完成，机器人从仿真到实操的“现实落差”被一点点“填平”。已能胜任具体场景技能要求的机器人将走上工作岗位，但数据的“旅程”其实刚刚开始。
　　“训练场所积累的高质量数据语料具备跨本体、跨场景的迁移能力，尤其是那些垂直稀缺场景数据，数据价值更呈几何级倍增。”山东数字产业发展研究院副院长蒿云鹏介绍。
　　聪明“大脑”和强健“筋骨”缺一不可
　　“一旦机器人能高效稳定地上岗干活，在企业降本增效方面的效果，是可以直接计算出来的。”在陈艳清看来，汽车制造等自动化程度已经很高的行业，机器人落地应用创造的价值并不明显；反而是一些垂直细分领域或中小企业，如政府、企业能多方协作找准痛点场景，机器人将真正兑现其落地价值，机器人产业与应用端产业也将实现“双赢”。
　　不过，工业场景的严苛性，不仅要求机器人有聪明的“大脑”，还得有强健的“筋骨”。在高温环境下需保持精准，在持续作业中需抗疲劳，在复杂工况下需防止故障……当前，机器人产业估值进一步抬升，资本侧的关注点已从最初的“讲故事”转向看订单、看交付、看复购，训练厂商也从本体采购初期就对稳定性等数据提出了明确要求。这意味着，本体生产厂商如不能在核心零部件与结构设计上持续攻关，不仅将在短期内失去现有客户订单，更将因为口碑下滑而被挤出主流市场。
　　近年来，山东通过省级科技计划支持布局实施30多项重大科技攻关任务，支持临工智能、亚力山大、纽氏达特、珞石智能等龙头企业围绕机器人的控制器、操作系统、关节模组以及整机等开展攻关。目前，一些企业已在谐波/RV减速器、伺服电机等方面迈出关键步伐，如能锚定核心部件补足稳定性短板，建立覆盖高低温、粉尘、振动等复杂环境的测试环境，对标行业标杆持续提升平均无故障时间等核心指标，就能在这个工业与商用落地阶段中进一步站稳脚跟。
　　据了解，今年，山东一方面将加快培育机器人本体龙头企业，另一方面谋划建设省级具身智能综合训练场，市级、企业级的训练场建设也有望获得相关支持。