人形机器人开启实景实训作业模式各方观点

观点:

观点组1: 创新应用联合体机制是实现产学研用深度协同、加速技术产业化落地的有效组织形态
观点作者：工业和信息化部、国务院国资委
观点内容：支持以用户单位、整机企业为主体，会同供应链企业及科研院所组建创新应用联合体；用户单位开放场景并提供业务数据，整机企业攻关任务规划与人机协作，供应链与科研机构支撑底层迭代，形成攻关指标明确、权责清晰、长效运行的协同机制。


观点作者：项立刚
观点内容：创新应用联合体以真实应用场景为纽带，整合产学研用全链条资源，有效破解供需协同不畅、单点技术突破乏力难题，显著提升场景适配联合攻关效率，是打通技术到产业最后一公里的关键组织创新。


观点作者：王松
观点内容：在石景山训练中心，乐聚机器人与用户单位、算法团队、标注团队紧密配合，单台机器人日均采集4小时数据，100台设备日均完成超12000条高质量动作数据采集，这种联合体模式极大提升了数据生产效率与场景真实性。


观点组2: 实景实训是破解人形机器人数据匮乏与场景适配瓶颈的核心路径
观点作者：黄铁军
观点内容：只有经过这类真实场景的训练与测试，具身智能才能真正走向现实世界。实训场统筹布局被写入“十五五”规划纲要，对当前破解数据难题具有重要意义。


观点作者：赵晓光
观点内容：实训场就像机器人上岗前的“实训课堂”，通过由简到繁的系统训练，让机器人掌握解决实际问题的能力。真实场景训练是实现从感知、动作到决策全链条能力闭环的必要条件。


观点作者：工业和信息化部相关部门负责人
观点内容：实景实训是破解模型算法适配性不足、本体性能待提升、真实场景适配能力弱、真机实操数据匮乏等核心瓶颈的关键抓手，可避免重复建设、降低试错成本，推动产品在真实环境中快速迭代优化。


观点作者：李广宇
观点内容：目前机器人行业最缺的就是高质量训练数据，遥操作采集成本高、效率低；我们打造国内首个基于真实场景的具身智能数据训练基地，通过1:1还原真实环境，打通从实验室到量产落地的‘最后一公里’。


观点组3: 规模化部署需依托‘验证一个、部署一批、带动一片’的推广范式与‘机器人即服务’等商业创新模式
观点作者：工业和信息化部、国务院国资委
观点内容：对验证达标的整机解决方案，推动在用户单位及同类场景、关联领域常态化部署；对成熟的基础软硬件产品，推动在相关整机企业拓展应用，实现‘验证一个、部署一批、带动一片’；鼓励探索‘人形机器人即服务’模式，通过按效用付费、经营性租赁降低用户投入门槛。


观点作者：工业和信息化部、国务院国资委
观点内容：强化整机‘身份证’信息管理能力，健全人机安全协作机制，探索人形机器人保险等政策工具；通过专项资金、政府奖励支持场景开放与应用推广，建立清单化管理与常态化跟踪评估机制，确保规模化部署路径可持续、可复制。


观点作者：项立刚
观点内容：产业真正的突破在于让机器人深度适配各类真实场景、切实提升生产服务效率、实现规模化落地应用；唯有打通从实景实训到商业落地的完整链路，包括验证—部署—复制—金融赋能的全周期支撑，人形机器人产业才能迎来广阔发展空间。


观点组4: 从‘能表演’到‘真干活’的范式跃迁，必须依靠真实场景驱动的作业技能包与高保真数据集建设
观点作者：王兴兴
观点内容：通过模仿学习采集真人数据，机器人有望掌握人类的各类动作；具身智能的发展高度由数据基础设施决定，未来机器人的能力上限很大程度上取决于高质量真机数据的积累规模与维度完整性。


观点作者：廉和
观点内容：人形机器人训练数据分三层：前两层靠互联网视频与仿真数据，成本可控；第三层需本体在真实场景中采集用于模型微调，虽成本高但不可或缺——倒水、叠衣、开锁等日常动作背后是感知、动作、决策的多重技术攻坚。


观点作者：工业和信息化部办公厅、国务院国资委办公厅
观点内容：指导联合体对照真实岗位能力要求，通过实景实训打造可落地、可复制的作业技能包；构建高质量、高保真数据集，提升全身运动轨迹、力位控制曲线、时序逻辑等全维度记录精度，持续丰富空间语义、异常处置、边界工况等真实场景数据。