机器人“会跳舞”，不等于 “会干活”。人类习以为常的抓取、摆放，机器人却需要通过大量操作数据学习。在东西湖区，有一座特别的工厂，专门记录人的真实操作，为机器人“生产” 动作数据，被称作机器人的“启蒙学校”。
近日，长江日报记者走进帕西尼武汉具身智能超级数采工厂（以下简称“帕西尼武汉工厂”)，探访机器人学习干活背后的数据生产。
帕西尼武汉具身智能超级数采工厂。
人的日常动作被采成数据，经模型训练后应用于机器人
帕西尼人工智能科技（北京）股份有限公司是具身智能领域独角兽企业，客户包括国内头部具身机器人企业、京东、比亚迪等。去年底，帕西尼与东西湖区签约，在国家网安基地核心区，落地武汉数据采集工厂与技术研发中心，今年8月底启动试运营。
这栋10层高的写字楼建筑面积约1.5万平方米，实际数采区超过1万平方米。记者乘坐电梯来到5楼的采集车间，听不到机器轰鸣，只看见每个房间里都有数据采集员穿戴设备，各自安静地完成任务。
数据采集员坐在操作台前进行数据采集。
有人在1:1还原的客厅、卧室等生活化场景中擦电视、扫灰尘，也有人坐在操作台前，抓取、收纳红酒瓶、眼镜盒等物品，或拼装文件框。除居家场景外，车间还可拓展汽车制造、3C装配、医疗康养等上千种任务场景。
看似普通的日常操作，都在被设备同步记录：头戴设备拍下画面，手套上的触觉传感器记录接触位置、力度和方向，关节处的 “磁编” 记录手指弯曲角度。
这种由人佩戴设备示范、不必操控实体机器人的方式，称为“无本体采集”。帕西尼武汉工厂厂长李中智解释，这是企业自己研发的“以人为中心”全模态高精度实采数据体系。传统数据采集大多只记录视觉画面，类似“无声电影”；这套系统如同“4D 沉浸式教学”，同步收录触觉等多维度信息，采集效率提升3—6倍，大大降低机器人模型的训练成本。
其中，高精度触觉感知数据十分稀缺，而触觉感知曾是制约国内机器人发展的瓶颈。过去国内高端触觉传感器九成依赖进口，帕西尼自研的多维触觉传感技术实现自主可控，能够解析材质纹理、温度等15个维度类人触觉信息。
据介绍，武汉工厂的数据采集手套，便搭载了这套新技术。因为摩擦、材质变化等细节难以完全仿真，真实数据能提供补充，经过处理用于模型训练，训练后的模型再应用于机器人。
采集员入门门槛并不高，但每个动作都有专业要求
为机器人采集操作数据，入门门槛并不高。手能贴合采集手套、完成基本操作，经过培训便可上岗。但采什么、怎么采，背后有算法团队设计“配方”：使用哪些物品、怎样摆放、改变哪些条件、采集多少次，都有讲究。
李中智打比方，学一万遍“1＋1＝2”，也不会因此懂得高等数学，数据采集同样不能只堆数量。
帕西尼武汉工厂厂长李中智向记者介绍数据采集手套。
操作台前，数据采集员徐丹妮正按照VR眼镜里的步骤拼装文件框。戴手套完成精细动作不如徒手顺当，她花了约一周才适应。
这项拼装须在2分20秒至4分40秒内完成。拼好也不能拿起来欣赏。“拼上去以后不要动它。”她解释，展示会增加任务之外的动作。
一天需要按照任务要求，完成不同物品的拆装、摆放等动作。她坦言“枯燥是肯定的”，但也有小插曲。她以前抓鸡蛋，遇到过鸡蛋失手落地。同事听见动静便问：“又咋了？”“鸡蛋掉了。”从日常物品的抓取到精细的拆装操作，数据采集既考验操作的熟练度，也要求采集人员保持专注。
动作出错要调整，设备“标红”得请组长排查，采集完成后还要经过审核，检查视频是否掉帧、动作与画面是否对齐。“我们就像是天天升级打怪，而且每天怪兽还不一样。”徐丹妮笑着说。
采集团队扩容，科研团队接着进场
随着机器人行业的快速发展，帕西尼武汉工厂正在不断扩容。上个月约30名数据采集员，记者探访时已增至约50人，企业计划下个月增至约100人。
数据采集员在生活化场景中进行数据采集。
看似简单的采集，背后需要多个团队配合。算法人员设计任务，设备人员维护机台，审核人员检查数据。除了安排人员和机台，还要兼顾采集效率、记录完整性，以及数据用于模型训练的实际效果。
帕西尼有关负责人介绍，武汉工厂选择落户国家网安基地，不仅看中这里的算力资源丰富，还因为从基地输出的数据安全更有保障，让客户安心采用。
目前，工厂处于试运营阶段，正式投产后将年产出数亿条数据。同时，楼内两层楼规划用于科研，这里的数据采集不仅仅是生产“原料”，还要向高质量数据加工、研发和应用延伸，打造具身智能产业数据供应链。
编辑：张靖