人形机器人这么秀，但是你了解硅基生物的训练数据吗？

2025年以来，人形机器人领域可谓惊喜不断。先是宇树科技的G1 机器人出道春晚舞台，随后机器人领域更加热闹，上演前空翻、侧空翻，秀功夫，秀舞姿等表演，同时众擒机器人展示的斧头帮舞蹈，让我们看到了机器人的娱乐属性。

这些乍舌的能力让我们越来越相信机器人的无限潜力，我们知道AI离不开数据，今天带你了解人形机器人的训练数据。

需要哪些数据

人形机器人所需要的数据往往是多模态的，通常有视觉数据、听觉数据、雷达数据、触觉数据、姿态数据等。

（人形机器人训练所需数据）

视觉数据可以让机器人识别物体和场景，例如，机器人在家庭环境中训练时，会收集客厅、卧室等不同房间的场景图像，以及家人的面部图像和日常活动的视频。

雷达数据构建地图，帮助机器人了解自身所处的空间布局。

听觉数据提供了机器人声音信号的输入，可以让机器人理解人的语音。

触觉数据包括压力、触摸、温度等信息，对于机器人感知与物体的接触、把握物体的力度以及避免碰撞等非常重要。

姿态数据由机器人的关节角度传感器、惯性测量单元等设备提供，描述了机器人身体各部分的位置和姿态信息。

数据如何获取

传感器采集

通过摄像头、激光雷达、麦克风、力传感器，让机器人通过这些等传感器感知周围环境，识别物体的形状、颜色、位置、声音来源等信息。

（人形机器人传感器）

真机数据

动作捕捉是通过在人体或物体上放置标记点，利用多个摄像头从不同角度拍摄，记录下标记点的运动轨迹，从而获取动作数据。将这些数据应用到机器人身上，就能让机器人模仿人类或物体的动作。

比如，在电影制作中，常常会使用动作捕捉技术来让虚拟角色的动作更加逼真。同样，在人形机器人的训练中，动作捕捉技术可以让机器人学习到人类自然流畅的动作模式 。

遥操作机器人则是操作人员通过手柄、控制台等设备，实时控制机器人的动作。在这个过程中，机器人的运动数据、传感器数据等都会被记录下来，成为宝贵的训练数据。

例如，在一些危险环境中，如核辐射区域、火灾现场等，操作人员可以通过遥操作机器人进行探测和救援工作，同时获取机器人在这些复杂环境中的运行数据，用于后续的机器人训练和优化。

合成数据

合成数据是利用计算机图形学、人工智能等技术，在虚拟环境中生成的数据。通过构建虚拟场景，模拟不同的光照、天气、物体材质等条件，可以生成大量多样化的图像、视频和传感器数据。

与真实采集的数据相比，合成数据具有成本低、可重复性强、易于控制等优点。可以根据需求生成特定场景和条件下的数据，弥补真实数据在某些方面的不足。

比如，要训练机器人在极端天气下的应对能力，通过合成数据就可以轻松模拟出暴雨、暴雪、沙尘等恶劣天气场景，为机器人提供丰富的训练素材 。

互联网视频数据

互联网上蕴含着海量的视频资源，这些视频涵盖了各种各样的场景和行为，如日常生活、工业生产、体育运动等。例如，从一些烹饪教学视频中，机器人可以学习到如何切菜、炒菜等动作；从一些舞蹈视频中，机器人可以学习到不同的舞蹈动作和节奏 。

同时，互联网视频数据的多样性也能够让机器人接触到更广泛的场景和情况，提高其对复杂环境的适应能力。

（人形机器人常见数据获取方式）

获取数据之后的处理

获取数据只是第一步，后续还要经过数据清洗、标注，使用数据训练模型与评估模型等复杂过程，最后将训练好的模型部署到具备运动性能的机器人身上，你才能看到能完成复杂动作的机器人。

以上就是全文内容

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