最近，中国很多地方都开始建设人形机器人的训练基地，给这个产业打基础。尤其是今年，北京、青岛、无锡还有浙江都在这方面做了很多工作，比如揭牌仪式或者试运行。这些地方的努力，都是为了帮助人形机器人从实验室走向现实生活。但是，要真正做到这一点，还有一些难点需要解决。 程宝平是工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会的委员，他说现在的机器人动作控制已经很灵活了，但智能方面还是欠缺。他举了一个例子，比如说机器人拿杯子倒水的时候，要根据水的重量调整握力。这就需要机器人能感受到力量和触觉信息，这不是单一的技术突破能解决的。所以，熊蓉教授说数据是关键。 熊蓉也是工信部相关标准委员会的一员，她指出现在的数据资源还不够充足。大家都知道大语言模型有万亿级别的文本数据支持，但人形机器人能用的高质量多模态数据只有千万级别。这就导致机器人的大脑不能变聪明，能力也提不上去。除了数据问题，还有人才缺乏、场景适配难和成本问题等等。 在这样的背景下，赛训基地不再只是展示竞赛用的场所了。它们变成了支撑产业发展的新型基础设施。比如说刚刚启用的浙江首个人形机器人赛训基地，就很有代表性。这个基地的位置在西子智慧产业园里面，这里面有工厂、商场、体育馆还有住宅区等各种真实环境。机器人在这里能真实体验到日常生活中的各种情况。 浙江人形机器人创新中心也在这个基地里运作。他们把自己的产品直接带到这里来测试和优化。这种做法让他们能够快速收集反馈信息并改进产品。熊蓉教授说现在我们的科研机构在数据采集技术和运动控制等方面都取得了很大进展。但是这些进展还需要在实际环境中进行测试和验证才能发挥出最大作用。 所以多地同时建设训练基地就是为了把这些技术突破放在真实环境中锤炼、集成和放大。这种集中建设反映了中国对未来产业主动权的把握以及对应用数据积累和场景验证的重视。不过这只是开始而已，还需要不断产生高质量数据、孵化出可规模复制的应用场景以及降低整体应用成本。 总的来说中国的人形机器人产业正试图通过夯实数据基础设施、促进产学研用深度融合来走出一条从技术追赶到场景引领的路径。虽然前面还有很多挑战等着我们去解决，但我们已经准备好了为“具身智能”时代的到来积蓄力量。