文｜南都记者 杨柳
金融工程专业出身的姚祺（化名），如今的工作是每日与机器人“共舞”。在北京通州一座占地 6000 平方米的数据采集基地内，他正通过真机遥操，牵引机械臂完成蜡烛放置等精细动作。机械臂腕部相机捕捉的实时画面同步传输至显示屏，这些由人类示范产生的数据，经质检标注后，将成为训练具身智能机器人模型的关键燃料。
在北京人形机器人创新中心旗下具身智能机器人数据与训练基地，数采员面前的显示屏
数采基地的价值争议与行业现状
此类数采场被视为解决机器人数据短缺瓶颈的关键方案之一。据中国信通院统计，截至 2026 年 6 月底，全国已建成启用超 70 家机器人训练场。然而，近期北京首个人形机器人数据训练中心停运事件，引发了业界对数采场运营现状及前景的审视。
部分企业如睿尔曼智能在撤出合作后，转向远程真机遥操模式。其理由在于，实验室环境下光照固定、场景单一，导致数据泛化能力不足；而将机器人直接投放至工厂、物流等真实场景，能覆盖更全的工况要素。
对此，北京人形机器人创新中心（下称“北京人形”）基地负责人夏华林指出，在人形机器人规模化落地前，集中式数采场仍具核心价值。它不仅用于验证从数据、算法到本体的闭环，更能在快递分拣等结构化场景中实现快速落地。目前，基于该基地数据训练的“天工”机器人已在某物流分拣中心投入实战。
场景化采集：从样板间到真实需求
北京人形数采基地年产能达 18 万小时，内部搭建了家居、工业、商业、康养等六大类场景样板间。年轻的数据采集员在此反复教导机器人完成拾放鸡蛋、擦拭台面、测量血压等动作。夏华林强调，所有场景均源于算法团队及客户的实际诉求，避免盲目囤积无效数据。
在北京人形机器人创新中心旗下具身智能机器人数据与训练基地，一名数采员操作一只机械臂拾放鸡蛋，另一只同构型的机械臂同步复刻其动作轨迹
尽管承认数采场可能是过渡形态，但夏华林认为过渡期远未结束。在当前技术阶段，直接将机器人置于复杂真实场景可能导致产线延期，客户接受度低。因此，受控环境下的数据采集仍是保障任务成功率的必要环节。
技术演进：“无本体”与众包模式的兴起
行业共识认为，未来数采将走向“中心训练场 + 分布式实景点位”的协同布局。除远程真机遥操外，“无本体数据”采集模式正在兴起。该模式摆脱了对昂贵机器人本体的依赖，采集者仅需佩戴头环或手持夹爪，即可在真实场景中低成本、大规模地获取数据。
数据显示，一小时真机数据成本约为五百至一千元，而无本体数据仅需几十至两百元。业内观点指出，海量无本体数据适用于模型预训练，而高精度的真机遥操数据则专注于上岗前的后训练，二者互为补充而非替代。
在北京人形机器人创新中心旗下具身智能机器人数据与训练基地，一名无本体数据的数采员戴着头环数采设备，录制手部操作动作
北京人形基地已引入百余台无本体采集设备。采集员需遵循严格标准，如确保双手骨骼被完整记录、视野内无干扰等。为突破地域限制并丰富场景，公司正通过众包形式将设备发放至外部，进入真实的工业和家庭环境。
夏华林表示，基地内的采集工作更多定位为“样板示范”，旨在建立标准工艺流程供外部参照。回流的数据将经过自动化质检与人工抽检，剔除不合格样本，最终产出高质量训练数据，推动具身智能技术的实质性落地。