北京 RealMan 人形机器人数据训练中心——在这个大型中心，108 个机器人正在为我们的日常生活学习——创意图片：Xpert.Digital
中国的总体规划：北京希望通过该中心成为全球人形机器人中心
### 不止代码：“具身人工智能”如何教会机器人理解现实世界 ### 转折点已到：为什么人形机器人将在 2025 年改变职场 ### 机器人取代护工？中国新建培训中心正在培养人形机器人，用于老年人护理 ###
从 80,000 美元到 55,000 美元：人形机器人的价格正在下降——这对我们意味着什么
人形机器人时代已不再遥不可及，它正在开启。中国公司瑞尔曼机器人在北京开设了一个开创性的数据训练中心，旨在弥合实验室研究与实际应用之间的差距。该中心占地3000平方米，108个不同设计的机器人在十个逼真的模拟场景中进行训练——从老年护理到零售再到汽车生产。其目标是生成大量高质量的多模态数据，从而大幅加速所谓的“具身人工智能”的发展。
这项技术使机器人能够通过与环境的物理交互进行学习，并适应不可预测的情况——这是迄今为止机器人技术面临的最大挑战之一。该中心旨在解决一些核心问题，例如，学习到的知识无法迁移到新情境，以及模拟与现实之间的差距。该项目不仅是一个技术里程碑，也清晰地表明了中国到2029年成为全球机器人卓越中心并引领下一场工业革命的雄心壮志。它标志着一个新阶段的开始，在这个阶段中，人形机器人将日益塑造我们的工作和生活环境。
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什么是 RealMan 人形机器人数据训练中心？
瑞尔曼为何选择在北京设立这样的中心？答案在于人形机器人技术的快速发展，该技术目前正从实验室走向实际应用。中国公司瑞尔曼机器人于2025年8月24日在北京正式开设了人形机器人数据训练中心。该中心的成立标志着该技术从实验环境走向日常和工业应用的重要一步。
该中心是一个创新枢纽，将研发与基于场景的应用测试、操作员培训和生态系统协作相结合。作为核心技术和设备提供商，RealMan Robotics 在该中心的建设和日常运营中发挥着至关重要的作用。该项目旨在推动人形机器人技术在日常生活和工业领域的应用。
该中心的技术规格是什么？
该中心规模有多大？包含哪些设施？数据培训中心占地 3,000 平方米，战略性地划分为两个主要区域：培训区和应用区。这两个区域既可用于理论培训，也可用于在真实场景中进行实践测试。
开幕时，已有108台不同设计的机器人投入运行。这支令人印象深刻的机器人队伍涵盖了各种类型的机器人，适用于不同的任务：用于搬运任务的双臂机器人、轮式人形机器人、无人机辅助机器人以及四臂机器人平台。种类繁多的机器人可用于测试不同的应用场景并收集多模态数据。
该中心模拟了哪些应用领域？
该中心可以重现哪些现实场景？为了确保数据质量并提供实际场景，该中心复制了十个真实的应用领域。这些精心构建的环境涵盖养老康复、零售、汽车生产、智能餐饮、特种作业等领域。
这些场景的选择具有战略意义。它们代表了人形机器人能够发挥最大实际效益的领域。例如，在老年护理领域，可以测试机器人协助老年人的能力；在零售领域，可以测试机器人的客户互动和商品处理能力。
中心如何生成和使用数据？
该中心生成哪些类型的数据？这些数据用于什么用途？该中心旨在支持大规模多模态数据生成。预计各种场景每年将生成超过一百万个高质量数据点，用于训练高级人工智能模型。
这种数据生成对于具身人工智能的发展至关重要。多模态数据涵盖各种类型的信息，例如视觉、听觉、触觉和运动数据。这种多样性使人工智能系统能够更全面地理解其环境，并更灵活地应对不同情况。
中心要解决哪些根本问题？
该中心旨在解决机器人技术的哪些弱点？该中心致力于解决工业机器人技术的三个根本弱点，这些弱点迄今为止一直限制着人形机器人的开发和部署。第一个弱点是缺乏跨场景的数据泛化能力。在特定环境中训练的机器人通常难以将其知识迁移到其他情境。
第二个主要挑战是模拟与现实条件之间的差距。许多机器人是在受控的模拟环境中开发的，但在不可预测的现实世界中却无法发挥最佳性能。第三个问题是缺乏标准化的数据格式和高效的闭环迭代。没有统一的标准，机器人技术很难取得系统性的进步。
Eric Zheng 对于机器人的未来有何展望？
人形机器人数据训练中心主任看到了哪些挑战？人形机器人数据训练中心主任郑文斌在开放日发表了题为“探索机器人技术的终局”的主题演讲。他在演讲中指出，机器人在应用于日常生活之前必须改进的三个关键领域是：可用性、标准化和成本效益。
郑强调，传统工业机器人笨重且价格昂贵，而服务机器人的设计仍然非常简单，而且大多数缺乏人类在复杂环境中的适应性。设计周期长、缺乏针对具体应用的适应性，再加上高昂的成本，这些因素继续限制着其普及。
RealBOT 具身智能开放平台将如何运作？
RealMan 的新平台有何特别之处？RealMan 旨在通过“RealBOT 具身智能开放平台”为克服已发现的缺陷奠定基础。该平台专为高质量数据收集而开发，旨在通过与远程控制系统的深度集成，创造人机协作的新范式。
该平台代表着机器人技术从“依赖人类”到“支持人类”，最终到“赋能和解放人类”的进化历程中迈出了重要一步。这种进化方式展现了未来几年人类与机器人关系的演变趋势。
具身人工智能在现代机器人技术中扮演什么角色？
“具身人工智能”是什么意思？它为什么重要？具身人工智能是指集成到物理机器人或设备中，并在现实世界中运行的一种人工智能形式。该概念假设人工智能系统配备了物理“躯体”，并通过与环境的物理交互进行学习和操作。
这种物理交互能力对于需要人类技能（例如感知、运动技能以及对不可预测情况的反应）的任务尤为重要。具身人工智能有望在机器人技术、医学、医疗保健和许多其他领域发挥核心作用，使机器人和机器能够在现实环境中灵活而动态地行动。
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全球人形机器人发展如何？
2025年，哪些趋势将塑造人形机器人？国际机器人联合会已将人形机器人列为2025年五大机器人趋势之一。最大的挑战在于如何让人形机器人在经济上可行，因为目前的制造成本仍然很高。如果能够实现这一点，人形机器人将彻底改变机器人技术。
研究预测，到2030年，全球将有2000万台人形机器人投入使用，主要用于工业领域。考虑到目前全球工厂中约有430万台工业机器人和协作机器人投入使用，这一数字令人印象深刻。人形机器人技术进步迅速，预计在2023年至2025年间将提升35%至40%。
第一波可能有哪些用途？
如今，人形机器人已经能够执行哪些任务？专家表示，在第一波浪潮中，人形机器人将主要执行物流任务，例如分拣、运输、暂存，或将零件装入机器。该领域已有数十种应用实现量产，但目前仅限于产量高、差异化程度低的公司。
人形机器人已经能够实现高达40%的当前手动任务的自动化。此类投资的回收期估计不到0.56年，这使得人形机器人对企业来说是一项颇具吸引力的投资。初步的工业试点项目已经证明，投资人形机器人可以快速收回成本。
第二波计划进展如何？
2028年以后，将会有哪些可能？第二波浪潮（2028年至2030年）预计即使是高度多样化、流程复杂且对运动技能要求高的任务，例如装配，也能由人形机器人处理。尤其是在汽车等高度工业化的行业，使用人形机器人可以显著提升效率。
试点项目已使流程效率提升高达350%，质量提升超过90%。这些效率提升主要得益于机器人可以全年365天、每天24小时不间断运行。此外，人形机器人还可以彻底消除人为错误。
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多模态人工智能：自主机器人技术的关键
什么时候可以实现完全自主的机器人？
我们还要等多久才能看到真正自主的类人机器人？尽管进展迅速，但大多数供应商仍处于原型阶段，只有少数公司已经具备工业化生产能力。拥有高度精细运动技能的完全自主类人机器人要到2030年才能广泛普及。
然而，首批可供工业使用的市场化模型预计最早要到 2025 年才会出现。至少有五家制造商（美国的 Agility、Figure 和 Tesla，以及中国的 Unitree 和 Fourier）将在 2025 年开始批量生产。这标志着一个新时代的开始，人形机器人将越来越多地离开研究实验室，进入现实世界的工作环境。
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人形机器人开发成本如何？
人形机器人会变得更便宜吗？未来几年，人形机器人的成本将大幅下降。2025年，机器人模型的初始购置成本平均为8万美元，但预计到2030年将降至约5.5万美元。成本的下降得益于竞争加剧、技术效率提升以及大规模生产的规模经济效应。
这种价格趋势对于人形机器人的市场渗透至关重要。它们的价格越低，越多的公司能够将其整合到自己的运营中。成本下降和性能提升的结合，使得人形机器人在某些领域成为越来越有吸引力的人工替代品。
中国在全球机器人发展中扮演什么角色？
中国为何在机器人技术发展方面处于领先地位？中国已成为全球机器人技术发展的驱动力，并在人形机器人发展中发挥着核心作用。中国目前已是全球最大的机器人市场，在工业机器人应用方面已超越德国。中国每万名员工拥有470台机器人，机器人使用量正呈现快速增长趋势。
北京已将人形机器人技术列为战略重点。2024年1月，中国工业和信息化部发布了《人形机器人创新发展指南》，规划了产业创新路线图。目标明确：中国力争到2029年成为机器人技术的“全球卓越中心”。
中国政府如何支持机器人技术发展？
中国正在采取哪些措施来推动机器人技术的发展？中国政府正在持续推动人形机器人的发展。这使得整个产业链能够发挥协同效应——供应链、研发等各个环节都得到了协调。这使得中国能够专注于快速发展的机器人技术。
北京设立了一项总额达1370亿美元的基金，用于支持人工智能和机器人领域的初创企业。此外，还有许多地方支持项目。到2025年初，包括北京、山东和深圳在内的十多个省市已将人形机器人纳入地方经济规划。中国正在大力发展以人形机器人为重点的产业集群，尤其是在深圳和杭州周边地区。
多模态AI对于机器人来说有何意义？
为什么多模态人工智能对机器人技术发展如此重要？多模态人工智能是一种能够结合多种类型或模式的数据，从而做出更准确的观察、更深刻的结论或更精准的预测现实世界问题的人工智能。多模态人工智能系统可以使用视频、音频、语音、图像和文本数据以及一系列传统的数值数据集进行训练。
多模态人工智能对于机器人开发至关重要，因为机器人必须与现实世界环境、人类以及各种物体（例如宠物、汽车、建筑物及其入口）进行交互。多模态人工智能利用来自摄像头、麦克风、GPS 和其他传感器的数据，深入了解环境，并更成功地与其交互。
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多模式人工智能系统的训练是如何进行的？
哪些技术能够实现机器人的多模态人工智能？多模态人工智能系统由各种必须协同工作的组件组成。自然语言处理技术提供语音识别、语音转文本以及语音输出。用于图像和视频捕捉的计算机视觉技术能够实现物体识别（包括人体检测），并区分跑步或跳跃等活动。
集成系统使多模态AI能够跨不同数据类型匹配、组合、优先排序和过滤数据输入。这是多模态AI的关键，因为集成对于制定情境和基于情境的决策至关重要。用于数据挖掘、处理和结果生成的存储和计算资源对于确保高质量、实时的交互和结果至关重要。
在护理领域有哪些可能的应用？
人形机器人能帮助护理吗？过去十年，德国需要护理的人数翻了一番。到2030年，全国养老院和门诊将需要新增13万名护理人员，到2040年，这一数字将上升到25万。因此，机器人有望接管部分护理工作，例如补充药品、送茶或协助转运重症患者。
在德国，研究团队正在开发应用范围广泛的人形机器人和其他护理机器人。弗劳恩霍夫研究所的 Care-O-bot 目前已发展到第四代，正在护理领域进行测试。该机器人可以根据需要配备不同的工具和功能，使其能够灵活地在私人家庭和护理机构中使用。
护理机器人的发展还存在哪些挑战？
护理机器人面临的最大障碍是什么？人形机器人尚未应用于护理领域，因为它们经常出错，而且稳定的Wi-Fi并非随处可见。护理机器人的要求比工业应用复杂得多。预编程流程就足够了，但在护理领域，适应性才是关键：每一个动作都必须根据具体情况和个人情况进行精准定制。
机器人必须抓握牢固，但不能太紧。它必须能够在不造成伤害的情况下提供帮助。因此，像 AIREC 这样的现代护理机器人采用了一种学习系统，该系统利用传感器和深度神经网络来分析动作、提前规划并精确施加必要的力度。开发人员预计最早在 2030 年上市，起售价约为 7 万美元。
人机协作将如何发展？
机器人技术的发展经历了哪些阶段？机器人技术的发展可以分为不同的阶段，RealMan 旨在通过 RealBOT 嵌入式智能开放平台推进这些阶段。第一阶段是“人为依赖”，机器人完全依赖于人类的引导。第二阶段是“人为辅助”，机器人开始协助人类完成任务。
最后一个阶段是“赋能与解放人类”，机器人将人类从重复性或危险性的工作中解放出来，让他们专注于更具创造性和价值的活动。这一发展路径展示了人类与机器人之间的关系如何从依赖演变为合作，最终走向解放。
需要考虑哪些安全方面？
在处理人形机器人时，如何确保安全？可以预见，必须为仿照阿西莫夫机器人定律的具身人工智能的活动设定限制，以保障人类安全。例如，为数字人工智能定义某些防护栏，以确保基本的生成模型不会产生有害结果。
尽管中国正在巩固其作为机器人技术中心的领先地位，但在智能机器人的使用方面，安全、伦理和互操作性方面的问题依然存在。尤其是在医疗保健等敏感应用领域的应用，这仍然是一项重大挑战。制定适当的安全协议和伦理指南对于人形机器人成功融入社会至关重要。
这一发展对全球有何影响？
机器人技术的发展将如何影响全球经济？人形机器人的发展有可能引发颠覆性变革。这些机器人不再像以前那样简单地执行重复性任务，而是能够以类似人类的水平解决各种环境中的复杂任务。这使得智能机器人成为具有颠覆性应用范围的通用工具。
北京的瑞尔曼数据训练中心不仅仅是一个研究机构，它代表着全球机器人技术发展的转折点。它融合了全面的数据收集、逼真的测试场景以及先进的人工智能集成，可以成为全球类似设施的典范。这里收集的洞见和开发的技术很可能对人机交互的未来产生重大影响，为具身智能的新时代铺平道路。
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