| 长按下方图片保存，到QQ扫一扫添加客服好友 |
在当今的在线游戏和棋牌游戏中，作弊问题逐渐成为了玩家讨论的热点话题 。以东游麻将辅助挂是真的吗为例 ，这款游戏因其高水平的竞技性和娱乐性吸引了大量玩家 。然而 ，随着游戏环境的日益激烈，越来越多的作弊行为浮出水面，尤其是通过外挂软件进行的作弊行为 ，成为了行业中的一大顽疾
走进机器人“成长基地 ”揭秘训练师“幕后工作 ”
我给机器人运动员当“教练”
从田径 、足球 、体操 ，到物料搬运、药品分拣、迎宾服务……刚刚结束的2025世界人形机器人运动会上 ，一群特殊“选手 ”大显神通。这些高光表现，离不开“教练 ”的悉心指导。
赛场突破
全自主夺冠军既“能跑”又“好用 ”
21.50秒！2025世界人形机器人运动会100米短跑项目决赛中 ，来自北京人形机器人创新中心(国地共建具身智能机器人创新中心)的“具身天工Ultra ”凭借这一成绩夺得冠军 ，成为人形机器人史上首个百米“飞人” 。在4×100米接力 、400米和1500米比赛中，“具身天工Ultra ”同样表现出色，共斩获三个亚军 、一个季军 。
“‘具身天工Ultra’是全场唯一采用全自主导航系统参加跑步比赛的机器人 ，全程无需人工遥控 ，这是一个巨大的突破。 ”在北京人形机器人创新中心，算法工程师徐志远向记者讲述了背后的技术难点 。“全自主方式意味着机器人不仅要精准识别跑道线 ，还需灵活应对现场的各种干扰因素 。特别是4×100米接力时 ，机器人在识别出前方有障碍物的情况下，需要具备自主避让的能力。”
在徐志远看来 ，全自主的方式才真正契合机器人的最终目标 。“毕竟用户购买机器人 ，并不是为了拿着遥控器指挥它干活，而是希望它具备独立理解任务、主动完成工作的能力 。”
除了竞技赛以外 ，来自北京人形机器人创新中心的“天轶2.0 ”也在场景赛中大放异彩 ，分别获得物料整理赛的冠军 、亚军，物料搬运赛的亚军 、季军和酒店迎宾赛亚军 ，展现出既“能跑 ”又“好用”的综合潜能。
“物料整理赛要求机器人将27枚末端直径仅为8毫米的细长物料准确插入收纳箱的孔洞中 ，考验的是精细物品的抓取能力、稳定性和操作精度 。 ”作为机器人训练师，张子贺在赛前反复进行测试，“比赛时要争分夺秒 ，所以每个细节都要做到完美 ，这样才能保证整个操作流畅 。”
在物料搬运赛中，“天轶2.0 ”依靠通用具身智能平台“慧思开物 ”赋能下的泛化操作能力 ，实现了与大型工业底盘 、协作臂等专用型工业机器人基本一致的运行效率与精度 ，而这也与机器人训练师吴广的努力密不可分。“前期备赛时，要帮助机器人优化动作 ，从而提高效率 。”
从今年4月的人形机器人半程马拉松 ，到今年8月的2025世界人形机器人运动会，北京人形机器人创新中心不断在赛场上突破自我 ，实现一次又一次飞跃 。
“比赛本身就是要用最极致的方式 ，看一看机器人的上限究竟在哪里，这样在实际应用中才能做到‘降维打击’。 ”徐志远谈到 ，备赛时攻克的难点会逐渐积累成核心技术 ，投入到产品研发中，而比赛时展现的技能还会吸引更多合作伙伴，共同推动产品落地。“比如 ，在半程马拉松时 ，需要解决电池快换问题，这套方案就应用到了后来的‘天工2.0’上 。像物料整理和搬运 ，也会在很多实际场景中大有可为 。 ”
训练基地
从大专到博士新职业新机遇
比赛固然重要 ，但并非终点。在北京人形机器人创新中心的训练基地，一台台机器人 、机械臂在机器人训练师团队的带领下 ，正继续解锁更多新技能 。
工业场景中 ，机器人训练师操控同构臂，“手把手 ”地教机器人如何分拣物料；商业场景中 ，机器人训练师正一遍遍训练机械臂夹取冰块 ，并将水倒入杯内；家庭场景中，机器人训练师则引导机器人将床上的杂物放回柜子 ，做好收纳整理……
“通过模拟各种环境 ，可以让机器人在预训练过程掌握一些通用技能，之后可以根据具体需求，快速进行针对性学习 。 ”据徐志远介绍 ，机器人训练师团队中既有大专生 ，也有博士生，分别负责不同环节的工作。“前端人员并不看重学历 ，而是看重动手能力 。他们采集数据以后 ，会由质检团队进行筛选 。清理掉多余动作或者不当操作以后，数据上传至云端 ，由算法团队来做进一步的数据处理。”
他表示 ，经过处理的数据会重新部署到机器人上，从而形成闭环 ，反复调整磨合 。“出现问题的地方 ，会专门练习巩固，类似于根据‘错题本’上的难点各个击破 。”为提升学习效率 ，训练基地采取“人员轮班休息、机器连续运转 ”的方式 ，确保机器人在有限时间内得到尽可能充分锻炼。
“从没想过我能给机器人当‘教练’ 。 ”作为00后，张子贺之前对机器人行业并没有太多了解，“觉得应该很高大上 ，不是我这种大专生能做的 。”去年12月 ，他偶然看到北京人形机器人创新中心在招机器人训练师，学历要求并不算高 ，于是抱着试试看的想法前来应聘。
“我比较擅长玩VR游戏 ，这个爱好居然派上了用场，试岗时我上手很快 ，遥操作适应起来也不难。 ”半年多来 ，张子贺先后在多个场景中指导机器人进行基本操作 。“每个动作都要练习上百遍，一天大概要完成500条到800条动作轨迹采集 。 ”
羽毛球教练出身的吴广 ，同样不曾想过自己能进入机器人行业。“意外发现 ，打羽毛球时对腕关节和手臂力量的掌控经验，可以迁移到机械臂的操作中 ，让动作更精准到位 。”
在数据采集过程中 ，张子贺切身体会到训练的不易 。“想让机器人找到合适的力度其实很困难，比如拿杯子倒水，抓太松的话杯子会滑落 ，抓太紧的话又倒不出来 ，必须反复尝试。 ”对此，吴广也深有感触 ，“像开微波炉 ，机器人操作起来也挺费劲，按键力度轻了没反应 ，重了会直接推走 。 ”
未来图景
提升泛化能力探索走入家庭
如今 ，人形机器人已经在越来越多工业场景中崭露头角，但尚未真正走入家庭 ，而这也是行业下一阶段的攻坚方向 。
“家庭场景是目前最难啃的‘硬骨头’。”徐志远坦言 ，工厂里的零件尺寸 、摆放位置通常都是标准化的，机器人只需按固定程序操作即可 。然而 ，家庭环境中充满“不确定性 ” ，给机器人的算法带来巨大挑战 。
“以整理床铺为例，训练时我们可能会准备十张床，但现实生活中有各式各样的床和床上用品 ，需要机器人具备极强的泛化能力 ，学会‘举一反三’。 ”徐志远指了指卧室场景中形形色色的玩具，“这些玩具大小 、重量各不相同 ，机器人也需要一点点学习如何将它们收拾整理 。”
此外 ，柔性操作对机器人来说也是一大难关 。“特别是在厨房里，机器人需要面临大量的柔性操作 ，比如切肉 ，但目前机械臂刚性都比较大，很难准确拿捏。在取水果时 ，也会有软硬程度不同的情况 ，稍一用力就可能捏坏，松开时机不对也会导致水果掉落。 ”徐志远谈到 ，解决这一问题不仅需要软件提升 ，还需要硬件改进，“最理想的情况是可以做到刚柔并济，这样在做与人接触的服务时 ，也能带来更好的体验 。 ”
据了解 ，北京人形机器人创新中心与河北工业大学共建联合实验室，聚焦养老护理机器人研发、仿生材料及核心元器件攻关 ，推动具身智能技术在养老服务领域的场景应用 。其中 ，双臂移乘护理机器人有望在日常护理场景中实现移乘转运 、搀扶 、端茶倒水等护理任务。
“只要是与人接触，做起来都很难 ，因为人随时会动 ，需要机器人实时计算位置 。”徐志远说，随着技术迭代、人才储备与场景落地的深度融合 ，人形机器人将在未来进入更多领域 ，最终走进千家万户 。
“去年以来，整个行业进入爆发期 ，市场对机器人训练师的需求也日益增加。”徐志远表示 ，在巨大的人才缺口下，这一新兴职业有着广阔的发展空间，“今后 ，有经验的从业人员将很受欢迎 ，待遇也会有所提升 。 ”
本报记者宗媛媛文并摄
发表评论
暂时没有评论，来抢沙发吧~