靈活拿起雞蛋、輕巧擰開瓶蓋、平穩上下臺階——如今的人形機器人，正逐步融入日常生活。作為國家重點布局的未來核心產業，具身智能的發展，離不開海量實景數據的反復訓練。一群擔當人形機器人的“啟蒙老師”的年輕人，用成千上萬次親身示范，為人工智能搭建起感知現實世界的通道。

　　總臺央視記者 何莉：如何訓練機器人，讓它們擁有靈活的肢體和像人一樣的感知能力？答案就藏在這座智能實景數據工廠里。這里沒有轟鳴的流水線，只有一個個我們常見的生活場景——居家廚房、便民超市、洗車行……就像一個個拍電視劇的片場。在這里，一群年輕人身穿數采設備，用他們獨特的方法教機器人如何成為一名合格的“打工人”。

　　2025年，具身智能首次出現在政府工作報告中，全國超過140家企業布局這一賽道。而高精度、多場景的數據供給是行業破局的核心環節之一——缺少足量優質數據的“喂養”，具身智能機器人便難以迭代成長。徐寅淞所在的數據采集與實訓中心，正是智能產業的“數據糧倉”。他們圍繞同一個基礎動作，變換不同角度、點位反復采集，每組動作都要重復數千到上萬次，為智能機器人積累數據。

　　數據采集員 徐寅淞：我是專科畢業，在我印象當中，機器人行業是碩士、博士這些高學歷的人來做的事情，確實沒想到我也能參與這個行業。雖然我做不了更深層次的研發工作，但是我踏踏實實把手上的基礎工作做好了，也是相當于加入了這份行業。

　　采集數據時細微的發力方式、動作細節，究竟是如何被精準捕捉的？答案就藏在專業設備與核心技術體系里。

　　總臺央視記者 何莉：我佩戴的這個數據采集設備，上面密布著3000多個觸點，可以收集80多個維度的信息，比如大小、溫度、軟硬還有表面的紋理。這些信息不僅可以教會機器人學到更細膩的感知，同時也可以訓練它們的行動邏輯。

　　技術負責人 李中治：傳統的數據采集依賴人類遙控機器人，低效昂貴而且不包含觸覺信息，只是機械重復動作。我們的設備就像神經末梢和人類的皮膚，可以從視覺到觸覺收集人類所有的感受。

　　隨著產業不斷升級，機器人必將走進更多生活場景。和徐寅淞協作搭檔的小伙叫葉帥，他的工作是數據審核。

　　數據審核員 葉帥：采集員采集完的數據不一定是百分之百正確的。我們左手做的任務，采集員用了右手或者是動作并沒有做完，會判定為錯誤數據；如果他完美完成了任務，我們就會判定為合格數據。這兩種數據最后我們都會“喂”給具身機器人，這樣機器人就會像小孩子學習一樣，不僅會知道怎么做是對的，也會知道怎么做是錯的。

　　在數據采集工廠里，一大批像徐寅淞、葉帥這樣的年輕人，以耐心打磨細節、用細心堅守標準，共同見證著機器人產業的升級蝶變。

　　眼下，一大批實景數據采集基地，正在全國規模化布局落地。我國在人形機器人的核心傳感、實景訓練、本土數據等關鍵環節持續攻堅，核心零部件國產化率穩步提高。

　　截至目前，全國聯動集群累計沉淀本土化真實數據已突破2000萬條，僅2026年前4個月就新增超800萬條，比去年同期增長120%以上。高質量數據的持續積累也為整個產業擴容和新職業崛起奠定了堅實基礎。預計未來五年，我國具身智能市場規模將達到4000億元，新增數據采集員、機器人群體協同運營師等就業崗位超100萬個。

　　(央視新聞客戶端 總臺央視記者 何莉 王昭順)