上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)全面貫徹落實(shí)《關(guān)于人工智能“模塑申城”的實(shí)施方案》，打造智能算力集群、語(yǔ)料供給體系、虛實(shí)融合訓(xùn)練場(chǎng)、行業(yè)基座大模型四大基礎(chǔ)底座，建設(shè)具身智能訓(xùn)練場(chǎng)。2025年1月21日，由上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)、浦東新區(qū)人民政府共同指導(dǎo)，國(guó)家地方共建人形機(jī)器人創(chuàng)新中心(以下簡(jiǎn)稱“國(guó)地中心”)與張江集團(tuán)共同主辦的國(guó)地中心具身智能訓(xùn)練場(chǎng)啟用儀式在張江模力社區(qū)圓滿舉行。上海市政府副秘書長(zhǎng)莊木弟、上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)主任張英、上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)副主任張宏韜、上海市浦東新區(qū)區(qū)委常委、副區(qū)長(zhǎng)吳強(qiáng)等出席啟用儀式。
啟用首個(gè)異構(gòu)人形機(jī)器人訓(xùn)練場(chǎng)，打造行業(yè)標(biāo)桿
人形機(jī)器人具身智能訓(xùn)練場(chǎng)(以下簡(jiǎn)稱“訓(xùn)練場(chǎng)”)由國(guó)地中心牽頭建設(shè)，位于浦東張江模力社區(qū)，建設(shè)面積超5000平，首期已部署超過100臺(tái)異構(gòu)人形機(jī)器人，是全國(guó)首個(gè)異構(gòu)人形機(jī)器人訓(xùn)練場(chǎng)。其中，國(guó)地中心自研人形機(jī)器人“青龍”開源公版機(jī)小批量規(guī)?；M(jìn)駐訓(xùn)練場(chǎng)，開展基于人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)和基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的具身想象算法研究，增強(qiáng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)性能，通過減少獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)置降低具身小腦的開發(fā)難度。同時(shí)，開發(fā)人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)到機(jī)器人本體構(gòu)型的映射算法，實(shí)現(xiàn)人體動(dòng)作提取與映射，完成基于人體數(shù)據(jù)的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)生成，實(shí)現(xiàn)基于生成數(shù)據(jù)/映射數(shù)據(jù)的全身動(dòng)作模仿訓(xùn)練框架與跳躍、單腿站立仿真訓(xùn)練，機(jī)器人實(shí)機(jī)仿人動(dòng)作學(xué)習(xí)和3.3m/s(約11.88km/h)高速奔跑，以及具備空間、任務(wù)、場(chǎng)景和技能泛化的精細(xì)靈巧作業(yè)能力。通過以上技術(shù)儲(chǔ)備能有效實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、高效、低成本的數(shù)據(jù)采集，賦能人形機(jī)器人操作訓(xùn)練與場(chǎng)景探索，滿足本市人形機(jī)器人企業(yè)基礎(chǔ)實(shí)訓(xùn)需求，推動(dòng)人形機(jī)器人技術(shù)突破和落地應(yīng)用。
供給海量數(shù)據(jù)，突破產(chǎn)業(yè)瓶頸
國(guó)地中心從真實(shí)數(shù)據(jù)場(chǎng)景出發(fā)，完成異構(gòu)機(jī)器人遙操作、動(dòng)作捕捉、便攜式末端、仿真合成4種數(shù)據(jù)采集方式的技術(shù)驗(yàn)證，與交大、華為、松應(yīng)合作構(gòu)建3個(gè)虛擬仿真環(huán)境，配置穹徹、國(guó)地中心2套輕量化采集設(shè)備產(chǎn)品，支撐訓(xùn)練場(chǎng)完成異構(gòu)數(shù)據(jù)的規(guī)?；a(chǎn)。通過虛擬仿真環(huán)境，可完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的自動(dòng)化標(biāo)注，驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化軌跡生成實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)化采集，借助并行仿真實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)合成。數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集的數(shù)據(jù)可以用于不同構(gòu)型的機(jī)械臂上，打破了其他數(shù)據(jù)采集方案中采集數(shù)據(jù)跟策略部署必須是同一構(gòu)型機(jī)械臂的限制，極大提高了數(shù)據(jù)的利用率，降低了采集成本。目前，國(guó)地中心已實(shí)現(xiàn)單臺(tái)機(jī)器人每日采集軌跡數(shù)據(jù)500條以上，打通了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)審核、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、模型訓(xùn)練、模型推理驗(yàn)證、模型真機(jī)部署的完整數(shù)據(jù)閉環(huán)流程。
后續(xù)國(guó)地中心將聯(lián)合智元、傅利葉、中電科21所、庫(kù)帕思、同濟(jì)大學(xué)等企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)，依托訓(xùn)練場(chǎng)，持續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與仿真訓(xùn)練，打造大規(guī)模、高質(zhì)量具身智能數(shù)據(jù)集，賦能模型訓(xùn)練，構(gòu)建“數(shù)據(jù)-模型-訓(xùn)練場(chǎng)”三環(huán)緊扣的技術(shù)矩陣，形成整體技術(shù)的循環(huán)迭代與進(jìn)化。預(yù)計(jì)2025年底將構(gòu)建包含5000萬條數(shù)據(jù)的具身智能語(yǔ)料庫(kù)，打造形成業(yè)界規(guī)模領(lǐng)先的異構(gòu)具身數(shù)據(jù)集，推動(dòng)行業(yè)生態(tài)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新。
覆蓋豐富場(chǎng)景，加速應(yīng)用落地
在訓(xùn)練場(chǎng)中面向智能制造、民生服務(wù)、特種應(yīng)用三大類典型場(chǎng)景，基于“異構(gòu)群智”思想，搭建10類+場(chǎng)景100臺(tái)+異構(gòu)人形機(jī)器人的模擬產(chǎn)線，從物理實(shí)體和數(shù)字孿生仿真兩方面構(gòu)建多場(chǎng)景單位生態(tài)集合，實(shí)現(xiàn)類人形機(jī)器人、全尺寸人形機(jī)器人兩類人形機(jī)器人的典型場(chǎng)景應(yīng)用。面向智能制造場(chǎng)景，國(guó)地中心會(huì)同上海電氣、延鋒汽車等場(chǎng)景企業(yè)，聚焦低精度上下料類、高精度上下料類，以及擰螺絲、零部件裝配、焊接、檢測(cè)等場(chǎng)景，訓(xùn)練人形機(jī)器人抓、拉、放、搬等技能。面向民生服務(wù)場(chǎng)景，國(guó)地中心會(huì)同中國(guó)電信等場(chǎng)景企業(yè)，聚焦智慧醫(yī)療、養(yǎng)老、洗衣干衣等場(chǎng)景，訓(xùn)練人形機(jī)器人精細(xì)操作技能。面向特種應(yīng)用場(chǎng)景，針對(duì)雜質(zhì)剔除工藝和人機(jī)黑需求搭建應(yīng)用場(chǎng)景，模擬人機(jī)隔離應(yīng)用驗(yàn)證。未來將通過數(shù)據(jù)采集與操作訓(xùn)練，持續(xù)提升人形機(jī)器人操作準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性，逐步向?qū)嵕斑w移，實(shí)現(xiàn)真實(shí)場(chǎng)景應(yīng)用落地。
促進(jìn)大模型融合，推動(dòng)技術(shù)攻關(guān)
為滿足訓(xùn)練場(chǎng)人形機(jī)器人多樣化的需求，國(guó)地中心提出“面向生物運(yùn)動(dòng)范式的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)具身行為生成與模仿”技術(shù)路線，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練人形機(jī)器人步態(tài)及全身運(yùn)動(dòng)行為，完成了人形機(jī)器人連續(xù)2圈標(biāo)準(zhǔn)400米跑道上的奔跑，完成了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)端到端模仿學(xué)習(xí)模型的部署與驗(yàn)證，基于訓(xùn)練場(chǎng)海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)完成涉及桌面整理、物品分揀、設(shè)備操作在內(nèi)的多類型任務(wù)，平均執(zhí)行成功率達(dá)到90%以上，構(gòu)建了多模態(tài)大模型決策與監(jiān)督-強(qiáng)化學(xué)習(xí)具身運(yùn)動(dòng)控制-模仿學(xué)習(xí)具身操作的技術(shù)框架，解決了多樣化全身運(yùn)動(dòng)行為生成、雙臂協(xié)同作業(yè)執(zhí)行及端到端認(rèn)知決策難題。
國(guó)地中心搭建了人形機(jī)器人具身智能研發(fā)所需仿真平臺(tái)、部署工具鏈與模型訓(xùn)練框架，借助域隨機(jī)化、執(zhí)行器模型辨識(shí)等技術(shù)攻克了業(yè)內(nèi)人形機(jī)器人模型遷移難題，成功率達(dá)到95%以上。基于異構(gòu)人形機(jī)器人具身智能數(shù)據(jù)集完成機(jī)器人預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型、人形機(jī)器人通用模型的搭建與訓(xùn)練，在不少于6種不同品牌或類型的人形機(jī)器人進(jìn)行適配。國(guó)地中心聯(lián)合華為鴻蒙、清華大學(xué)、上海交大等企業(yè)、高校團(tuán)隊(duì)深度合作，聯(lián)合建立涵蓋具身運(yùn)動(dòng)、具身操作、具身調(diào)度與監(jiān)督的人形機(jī)器人具身智能操作系統(tǒng)。
（來源：世界人工智能大會(huì)）
