高端人形机器人的训练数据，往往依赖最基础的人工采集方式。
据BusinessInsider报道，特斯拉正组建专项数据采集团队，用于训练Optimus机器人的类人动作。在8小时轮班中，采集员需重复上百次标准化动作，如端杯子、擦桌子、拉窗帘等；开工前会收到任务文件与操作手册，确保采集精准性，且每班至少需收集4小时有效视频素材。
与早期依赖动作捕捉服或手动操控不同，特斯拉目前改用摄像头采集数据。今年6月Optimus项目负责人米兰科瓦奇离职后，公司明确调整策略：“不依赖动作捕捉服，能扩大数据采集规模。”
数据采集对体能要求极高：除环境摄像头外，采集员头盔与负重背包上还需额外安装约5台摄像头全程记录。据加州弗里蒙特工厂知情人士透露，他们常佩戴耳机和沉重设备，在传送带旁整理零件，长期劳作导致多名员工因背包重量分布不均出现背部、颈部损伤，部分人因长时间佩戴头显患上晕动症。
团队规模峰值时，特斯拉超100人从事数据收集。背后是马斯克的人形机器人野心：今年三季度财报会议上，他宣布目标实现年产100万台Optimus，并表示未来该业务将占特斯拉整体价值的80%。
数据是提升机器人泛化能力的核心。华创证券指出，多模态训练数据的融合应用能显著增强环境感知与多任务处理能力；数据分真实与仿真两类，真实数据被称为“黄金数据”，训练效果最佳，但采集成本高且格式标准不一；仿真数据虽可低成本大规模生成，却因环境模拟局限导致模型适应性较弱。
“虚实结合”成为行业主流方案。国地共建人形机器人创新中心副总经理刘宇飞表示，已在全国8个省市落地虚实结合训练场景；IDC中国研究经理李君兰判断，行业正构建“海量高仿真物理数据+高质量真实采集数据”的混合数据底座，以加速提升智能系统的泛化能力。
据Research Nester今年9月发布的报告，2025年数据采集系统市场规模将超24亿美元，2035年达39.8亿美元，预测期（2026-2035年）复合年增长率约5.2%，2026年行业规模预计25.1亿美元。
不过，机器人训练正朝着“AI化”方向发展。如特斯拉近日官宣在自研世界模型中训练Optimus。东吴证券分析，当前企业虽采用世界模型、远程操控、仿真迁移及模拟训练等技术路径，但均存在局限，难以实现通用泛化能力，具身智能的训练方法仍需进一步突破。
来源：财联社
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