数据采集+模型训练 机器人从“走秀”到“干活”

2026世界人工智能大会展会中的一个亮点，就是具身智能机器人。今年具身智能展区汇聚了超过200多家企业参展，集中展示了从具身模型、整机机器人，到灵巧手、核心零部件的完整产业链。更为重要的是，这些机器人已经从单纯的走秀，开始走向真正的落地场景和应用。总台央视记者张春玲在展会现场，带大家一起看看机器人的本领。

在2026世界人工智能大会的展会现场，机器人们正在眼明手快地做着一项非常具有挑战的工作，协同完成新能源汽车产线中，柔性线束地抓取、布线、插接与装配等关键工作。

记者在现场和机器人体验同一个工作时发现，作为人类，这么灵巧且需要手感的工作都很难一下子掌握，非常考验眼力和耐力。

为什么要让机器人去做这个工种？团队介绍，这个任务需要将柔性线弯折成特定形状，末端精度要达到亚毫米级，同时还要感知触感，即使对人来说也很有难度。而机器人不仅能精准记忆，还能通过大模型训练自主学习、自主适应不同线束。线束被誉为“汽车的毛细血管”，在新能源汽车、家电等领域需求巨大。用机器人替代人力完成高精度线束作业，减轻了人工负担，为产业快速迭代提供了方案。

机器人是如何训练这项技术活的呢？

记者了解到，要学会这个技术活，首先离不开高效的数据采集方式。记者手上拿的夹爪叫umi，看起来像一个螃蟹爪子。它和我们机器人末端操作的夹爪类似，具有摄像和抓取功能。这个数据采集设备应用已经非常广泛，在机器人训练当中占据重要位置。

数据越广泛，机器人的“大脑”就越聪明。但仅有数据采集还不够，因为真实世界的数据量过于庞大且复杂，机器人还需要在虚拟模型中进行更复杂的训练。

在现场，记者把采集到的数据输入模型后，模型会基于这些数据自行“想象”出更多的工作场景和任务。从而让机器人在虚拟世界中不断“复习”和“练习”，直到具备足够丰富的经验和“聪明大脑”之后，才算是具备了初级的通用性。

如果想让机器人真正进入工作岗位，还需要由技术人员对其进行针对性的上岗培训，学习现实中的工人是如何工作的。就这样，从真实世界到虚拟世界，再反馈到真实的物理世界，机器人便实现了一个完整的“干活闭环”。

虽然现在机器人距离真正落地到各行各业还有时间差，还需要很多技术的发展和迭代，但在大会上，在这些各种各样的展位上看到机器人已经在很多脏活、累活、苦活上开始上岗了。随着技术的提升，机器人的出现一定能够让我们生活过得越来越美好。