湖北日报全媒体记者 黄洁茹 训练室里，一个人形机器人笨拙地模仿着人类的动作。它的每一次尝试，哪怕是最轻微的颤抖，都会被准确记录下来，并成为它了解“如何像人类一样行动”的宝贵数据。这些看似粘人的时刻背后，是机器人训练师为机器注入的“灵魂初稿”。 在人形机器人产业蓬勃发展的同时，“机器人训练师”等新职业也在悄然兴起。一群2000年后出生的年轻人开始成为机器人的“第一任老师”，一步步教会它们如何认识世界。 培训师：收集大量数据并将其“输入”大型人工智能模型 徐善涛是机器人的训练者。 2025年4月，这个2002年出生、学旅游经理的孩子从奶茶店店员转行到机器人训练师。他万万没想到，有一天他会走在科技的最前沿，成为“小学教师”。“机器人幼儿园”里的她”。 “当时我在招聘软件中看到‘数据标注器’，上面写着‘央视报道’、‘机器人操作’。我觉得很酷，所以就来了。”徐善涛公开表示，来这里之前，他对机器人训练器“一无所知”，只是因为男孩子对机器人有“天生的兴趣”，才决定尝试一下。 他所在的地方是湖北仿人机器人创新中心，全国最大的仿人机器人创新中心，面积12000平方米：一期7000平方米的空间内，设有动作训练、数据采集和应用技能三大功能领域，埃文尼同时也是人才培养基地； 5000平方米的孵化器充满活力。不仅是大学生在课堂上接受实践训练，还有产业链和配套的金融机构和服务。他们共同构建了从技术验证到完整的生态系统产业孵化。 在这里，像徐善涛这样的培训师有三十多名，平均年龄二十多岁。他们都是刚刚步入社会的“2000后”学生或大学毕业生。 当你打开训练室的门时，你感觉自己进入了一个“科幻场景”：有人戴着VR眼镜，在虚拟场景中一遍又一遍地模仿“叠被子”和“把食物放进冰箱”；一个人站在真实的机器人旁边，引导它完成“倒水”、“送食物”等动作。他们的任务是使用真实的机器一遍又一遍地重复人类的日常行为，收集数据，并将其“输入”到大型人工智能模型中，以学习“自行移动”。 审核员：删除不合规数据，完善标准内容 “机器人现在就像一个孩子，你必须一步一步地教它。”徐善涛说，一个看似简单的动作，比如“把水放在桌子上”，可能要花半个月的时间练习，重复上百次。每天红色几次。即使是最完美的动作也需要数千条数据供人工智能记住。 徐善涛说，一开始觉得很无聊，但慢慢就习惯了，“你看它不知道做不到一个动作，那老师看到学生进步，就感觉很有成就感。” 除了标准动作训练之外，还有一个主要目标，就是提高机器人的“泛化能力”——学会从例子中汲取信息，而不仅仅是在特定情况下工作。因此，训练者不得不人为地“创造变量”：对于同一个倒水，杯子的位置、桌子上的物品、机器人的位置，甚至手臂的不同幅度都构成了新的训练。当一个动作首次被掌握并变得灵活多用时，所需的数据量会猛增一个数量级。 “即使一项行动正确完成，也可能需要数千或什至审计员姚彦斌透露，这直接决定了工作强度。他解释说，分析简单数据时，一天可以分析两三百项，而对于步骤较多、复杂且相互关联的任务，一天只能分析二十多项。这意味着培训师和审计员的工作量将随着这些细微的变化而大幅增加，从数百次的初级采集到数千次的迭代和验证。 事实证明，这些机器人不仅有操作它们的培训师，还有检查数据的审核员。他们也堪称“机器人幼儿园”的队长。他们分析培训师每天获得的大量数据，删除不合规的数据，并改进标准内容。 “这就像每天检查孩子们的午餐情况一样。如果发现孩子不吃蔬菜，你应该及时通知父母，避免挑食。”姚彦斌笑着说。 完全真实的机器采集，用数据教机器“理解”世界 在训练领域，数据采集的方式主要有两种：模拟环境中的虚拟采集和真实场景中的真机采集。前者效率很高，成本低，每天可以收集5000件；虽然后者一天只能收集500枚，但对于AI“消化”现实世界来说却是一顿“难吃的饭”。 “仿真是基础，真机是灵魂。”工业园负责人胡龙丹解释说，真实的发动机数据更接近真实场景，是不可替代的“优质零部件”。目前，湖北仿人机器人创新中心已采用全机采集方式。从家庭组织到餐厅管理，从工业搬运到商业理货，培训师为机器人“备课”处于 23 个栩栩如生的场景中。 徐善涛负责的项目从最初的简单抢夺，扩展到了煮咖啡、送饭等持续性任务。 “如今机器人技术正在以肉眼可见的速度进步。” 各种行业需求正在推动机器人训练模型的创新。 今年10月，为了完成具体的数据订单，团队设计了VR训练系统：训练者不需要能够操作实体机器人，而是直接在虚拟环境中用人手模拟机械抓手。这种模式带来了独特的“人机融合”体验。 “我挥杆的时候带着机器人的特点，但也有自己的行为，我时常感觉自己已经融入到机器人里了。”新项目培训师姚中元在小说中讲述了这段经历。新的数据收集模型使人与机器之间的理解和联系比以往任何时候都更加紧密。 见证人唱响一个行业从0到1，新职业充满未来 虽然作品内容没有科幻电影里那么酷，但许善涛还是感觉未来感十足：“机器人操作的精度可以达到零点几毫秒，几乎是零延迟。你能感觉到，真的是在学习。” 他对未来的愿景是务实的：“机器人并不是要取代人，而是要接管部分工作，让人们做更有创意的事情。” 家人起初并不理解他的工作，但看到相关新闻报道后，他们感到很自豪。有朋友想知道：“机器人现在能做什么呢？”徐善涛会告诉他们：“这是学习……而我们是它的老师。” ” 随着仿人机器人产业进入快速发展期，机器人训练师、数据标注员、徐善涛等机器人运维人员等新岗位正在成为年轻人新的就业选择。 他们的工作本质上是翻译物理人工智能的校准世界。他们将人的自然常见含义——力量、角度、顺序——去除为机器可以理解的数据语言，从而完成了人工智能的行为。 “我们不只是创造工作，我们还参与一个行业从零到一的过程。”徐善涛说道。他从奶茶店走到机器人训练场。而他手中的数据，就成为了未来智能世界的“第一课”。 徐善涛职业生涯的转变，只能证明湖北作为科教大省，正在努力将人才优势转化为产业成功。通过创新中心与高校的合作，湖北不仅为2000后提供了尖端劳动力，也让仿人机器人这一战略性新兴产业真正“培养”了当地土地和产业链的人才。
