机器人在这里变“聪明”

跑步、跳舞、写毛笔字，那么有一天，机器人是否可以进入工厂，在某个具体的生产环节中大显身手？近日在浪潮海若具身智能创新实验室，记者看到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，还会是一位可“妙手回春”的工匠。

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而硬核的“远征”：本体厂商所生产的机器人提供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，这样的机器人远远不够。举个简单的例子，一次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的过程中，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透露。在这里，机器人被“打磨”出“聪明头脑”。而这是个相当复杂的“打磨”过程。

“首先是要根据场景需求，在本体机器人之上加装机械臂、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”，而在需要“下工厂”尤其是要实现岗位替代的机器人这里，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。

（训练场会通过模拟产线节拍、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。）

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”。有个经济学术语叫“鲁棒性”，指一个经济系统面对外部冲击仍能保持稳定运行、维持核心功能的能力，机器人就必须要有这种 “鲁棒性”。为此，训练场会通过模拟产线节拍、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。以巡检机器人为例，据了解，半年时间内，浪潮海若具身智能创新实验室大约“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。

为积累数据，目前出现这样一类职业，即根据机器人所需完成的场景任务，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。

训练完成后，正式交付前，机器人还将进入1:1复刻真实工况的半开放验证环境，即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又或者黑灯、高温等环境，进一步进行校准。

“一旦机器人能高效稳定的上岗干活，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很高的行业，机器人落地应用所能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借此实现“双赢”。

记者了解到，今年，培育机器人本体龙头企业的基础上，山东将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。

（大众新闻记者 付玉婷）