啟用首個異構(gòu)人形機器人訓練場，打造行業(yè)標桿
 

　　人形機器人具身智能訓練場(以下簡稱“訓練場”)由國地中心牽頭建設(shè)，位于浦東張江模力社區(qū)，建設(shè)面積超5000平，首期已部署超過100臺異構(gòu)人形機器人，是全國首個異構(gòu)人形機器人訓練場。其中，國地中心自研人形機器人“青龍”開源公版機小批量規(guī)?；M駐訓練場，開展基于人體運動數(shù)據(jù)的逆強化學習和基于無監(jiān)督學習的具身想象算法研究，增強機器人的運動性能，通過減少獎勵設(shè)置降低具身小腦的開發(fā)難度。同時，開發(fā)人體運動數(shù)據(jù)到機器人本體構(gòu)型的映射算法，實現(xiàn)人體動作提取與映射，完成基于人體數(shù)據(jù)的機器人運動生成，實現(xiàn)基于生成數(shù)據(jù)/映射數(shù)據(jù)的全身動作模仿訓練框架與跳躍、單腿站立仿真訓練，機器人實機仿人動作學習和3.3m/s(約11.88km/h)高速奔跑，以及具備空間、任務(wù)、場景和技能泛化的精細靈巧作業(yè)能力。通過以上技術(shù)儲備能有效實現(xiàn)精準、高效、低成本的數(shù)據(jù)采集，賦能人形機器人操作訓練與場景探索，滿足本市人形機器人企業(yè)基礎(chǔ)實訓需求，推動人形機器人技術(shù)突破和落地應(yīng)用。
 

　　供給海量數(shù)據(jù)，突破產(chǎn)業(yè)瓶頸
 

　　國地中心從真實數(shù)據(jù)場景出發(fā)，完成異構(gòu)機器人遙操作、動作捕捉、便攜式末端、仿真合成4種數(shù)據(jù)采集方式的技術(shù)驗證，與交大、華為、松應(yīng)合作構(gòu)建3個虛擬仿真環(huán)境，配置穹徹、國地中心2套輕量化采集設(shè)備產(chǎn)品，支撐訓練場完成異構(gòu)數(shù)據(jù)的規(guī)模化生產(chǎn)。通過虛擬仿真環(huán)境，可完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的自動化標注，驅(qū)動自動化軌跡生成實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動化采集，借助并行仿真實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)合成。數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集的數(shù)據(jù)可以用于不同構(gòu)型的機械臂上，打破了其他數(shù)據(jù)采集方案中采集數(shù)據(jù)跟策略部署必須是同一構(gòu)型機械臂的限制，極大提高了數(shù)據(jù)的利用率，降低了采集成本。目前，國地中心已實現(xiàn)單臺機器人每日采集軌跡數(shù)據(jù)500條以上，打通了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)審核、數(shù)據(jù)存儲、模型訓練、模型推理驗證、模型真機部署的完整數(shù)據(jù)閉環(huán)流程。
 

　　后續(xù)國地中心將聯(lián)合智元、傅利葉、中電科21所、庫帕思、同濟大學等企業(yè)、高校和科研機構(gòu)，依托訓練場，持續(xù)進行數(shù)據(jù)采集與仿真訓練，打造大規(guī)模、高質(zhì)量具身智能數(shù)據(jù)集，賦能模型訓練，構(gòu)建“數(shù)據(jù)-模型-訓練場”三環(huán)緊扣的技術(shù)矩陣，形成整體技術(shù)的循環(huán)迭代與進化。預(yù)計2025年底將構(gòu)建包含5000萬條數(shù)據(jù)的具身智能語料庫，打造形成業(yè)界規(guī)模領(lǐng)先的異構(gòu)具身數(shù)據(jù)集，推動行業(yè)生態(tài)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新。
 

　　覆蓋豐富場景，加速應(yīng)用落地
 

　　在訓練場中面向智能制造、民生服務(wù)、特種應(yīng)用三大類典型場景，基于“異構(gòu)群智”思想，搭建10類+場景100臺+異構(gòu)人形機器人的模擬產(chǎn)線，從物理實體和數(shù)字孿生仿真兩方面構(gòu)建多場景單位生態(tài)集合，實現(xiàn)類人形機器人、全尺寸人形機器人兩類人形機器人的典型場景應(yīng)用。面向智能制造場景，國地中心會同上海電氣、延鋒汽車等場景企業(yè)，聚焦低精度上下料類、高精度上下料類，以及擰螺絲、零部件裝配、焊接、檢測等場景，訓練人形機器人抓、拉、放、搬等技能。面向民生服務(wù)場景，國地中心會同中國電信等場景企業(yè)，聚焦智慧醫(yī)療、養(yǎng)老、洗衣干衣等場景，訓練人形機器人精細操作技能。面向特種應(yīng)用場景，針對雜質(zhì)剔除工藝和人機黑需求搭建應(yīng)用場景，模擬人機隔離應(yīng)用驗證。未來將通過數(shù)據(jù)采集與操作訓練，持續(xù)提升人形機器人操作準確性與穩(wěn)定性，逐步向?qū)嵕斑w移，實現(xiàn)真實場景應(yīng)用落地。
 

　　促進大模型融合，推動技術(shù)攻關(guān)
 

　　為滿足訓練場人形機器人多樣化的需求，國地中心提出“面向生物運動范式的數(shù)據(jù)驅(qū)動具身行為生成與模仿”技術(shù)路線，采用強化學習訓練人形機器人步態(tài)及全身運動行為，完成了人形機器人連續(xù)2圈標準400米跑道上的奔跑，完成了數(shù)據(jù)驅(qū)動端到端模仿學習模型的部署與驗證，基于訓練場海量數(shù)據(jù)驅(qū)動完成涉及桌面整理、物品分揀、設(shè)備操作在內(nèi)的多類型任務(wù)，平均執(zhí)行成功率達到90%以上，構(gòu)建了多模態(tài)大模型決策與監(jiān)督-強化學習具身運動控制-模仿學習具身操作的技術(shù)框架，解決了多樣化全身運動行為生成、雙臂協(xié)同作業(yè)執(zhí)行及端到端認知決策難題。
 

　　國地中心搭建了人形機器人具身智能研發(fā)所需仿真平臺、部署工具鏈與模型訓練框架，借助域隨機化、執(zhí)行器模型辨識等技術(shù)攻克了業(yè)內(nèi)人形機器人模型遷移難題，成功率達到95%以上。基于異構(gòu)人形機器人具身智能數(shù)據(jù)集完成機器人預(yù)訓練基礎(chǔ)大模型、人形機器人通用模型的搭建與訓練，在不少于6種不同品牌或類型的人形機器人進行適配。國地中心聯(lián)合華為鴻蒙、清華大學、上海交大等企業(yè)、高校團隊深度合作，聯(lián)合建立涵蓋具身運動、具身操作、具身調(diào)度與監(jiān)督的人形機器人具身智能操作系統(tǒng)。