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丁哲章（左一）在采集机器人叠衣服的数据。
受访者供图
广东深圳光明区一间实验室内 ，摆满了各类机器人 、机械臂。数据采集师丁哲章头戴VR（虚拟现实）设备，双手操控手柄在空中指点 。他眼前的虚拟画面，正是机器人“眼中”的世界 。
在一个摆满药品的货架前 ，丁哲章微微抬手 ，按下按钮，身旁机器人的“手指 ”稳稳夹起一个药盒 ，跟随着丁哲章的手部运动轨迹 ，将药盒放入收纳箱中。这正是丁哲章团队每天工作的主要内容：为具身智能机器人的“大脑 ”喂高质量的真实数据 。
“如果把模型训练视为‘做菜’，那么数据就是‘食材’ 。”丁哲章取下VR头戴式显示器 ，接着介绍 ，“我们要做的，就是从‘采摘’到‘清洗’的全流程 ，即数据的采集、标注和管理。 ”
目前 ，具身智能的训练面临一个难题：机器人尚未广泛进入真实场景，缺乏自然产生的行为数据 。
“它不像大语言模型 ，有海量的互联网语料供学习；也不像自动驾驶 ，能从真实路况中积累数据 。 ”丁哲章解释，机器人的每一步动作，早期需要人为引导 、主动采集 ，否则就会陷入“无米下锅”的境地。
为此 ，丁哲章团队研发了一套软硬件结合的真机数据采集系统，包括通用机器人遥操作系统 、具身数据平台、人体数据采集系统等 ，打通机器人大模型训练之前的所有流程 ，为具身智能机器人基础场景数据提供解决方案 。
实验室里，有一片被称作“机器人超市 ”的测试区 。不同形态的机器人——人形的 、轮式的 、机械臂的 ，分布在货架、桌面 、床铺等场景中。几位同事或身穿动作捕捉服 ，模仿武术和舞蹈动作，或通过VR头戴式显示器操控机械臂叠衣 、缝纫等 。
“机器人数据采集有两个关键任务：一是运动控制数据 ，用于训练机器人的‘小脑’ ，实现走、跑 、跳等基础运动；二是真机操作数据，通过遥操作让机器人学会抓取 、摆放等任务 ，训练它的‘大脑’ 。 ”丁哲章说。
说话间 ，抓药的机器人完成了一组训练。“在单一场景下，一个动作可能只需几百条数据，但要让它应对不同的环境变化 ，就需要采集更大规模的数据 。”丁哲章指出 ，机器人不是记住某个固定坐标，而要从大量相似经验中提炼“该怎么抓取”的泛化能力 。
这一庞大需求 ，催生了一个新兴职业：数据采集师。他们要做的 ，并非简单的重复动作，而是需要理解机器人的运动逻辑 ，就像手把手教人写字 。
数据采集仅是第一步 。实验室旁 ，数据标注员正对着屏幕标记动作细节：“何时伸手 ”“抓住何物 ”“是否成功”……这便是“洗菜 ”环节，确保数据干净清晰 ，才能高效“下锅 ”。同时 ，自动化、半自动化的标注工具，还可进一步提升数据批量处理能力 。
这一系列精密严谨的工序 ，构成了具身智能赖以训练的基础 。丁哲章说 ，机器人企业拿到我们提供的“原材料”，便能够“炒菜 ”并“端上桌 ”，投入到市场应用。
2023年5月创业至今 ，丁哲章已带领团队服务国内外上百家机器人企业、科研院所等 ，覆盖60多种机器人形态 。“我们正在帮助行业打破‘没有数据就没法用，没法用就没数据’的死循环 。每一个任务的闭环 ，都在拓展机器人的能力边界。”他说 。
谈及行业未来 ，丁哲章认为当前机器人在成长过程中，需要持续的数据喂养 。随着各地机器人数据采集场陆续建设 ，数据采集新业态加速成形。“我们做的 ，就是通过数据积累，推动行业迭代升级。 ”丁哲章说 。（记者 吕绍刚）
《人民日报》（2026年03月25日 第 10 版）
