
近日,隨著WRC、機器人運動會的召開,關于“機器人”的眾多話題,再次引發了行業的熱烈探討,如“機器人什么時候可以走入日常生活”、“機器人可以替代哪些行業的工作”等,既讓大家期待又讓大家擔心。
正好借由石景山人形機器人數據訓練中心開放日活動,速途網受邀參觀了石景山人形機器人數據訓練中心,并對該中心的負責人、睿爾曼創始人鄭隨兵進行了采訪,對于大家關注的機器人相關問題,他做了詳細的解讀。

圖:睿爾曼創始人鄭隨兵
從實驗室走入日常生活機器人還需要多久
速途網在參觀石景山人形機器人數據訓練中心的時候,發現機器人旁邊都會有一個真人,而像家政清潔、傳送帶零件分揀、折疊衣服等,正是這些真人場景化的大量數據采集,才有了可以實際應用的動作?!斑@些場景化的動作應用,按照行業的標準,如機器人疊毛巾或者是做清潔等,至少需要1萬小時的真機數據,在真機數據基礎上再去做強化,再強化出來2萬、3萬小時的數據量,才能形成一個比較好的動作應用?!编嶋S兵如是說。

而具身智能想要落地,第一步一定是沒有智能,在沒有智能的情況下,或者說完全有人、沒有智能的情況下,機器人還能海量地應用起來,在應用起來的過程中,不斷地去給它疊加、去附加智能,更好的去用起來。
第二步,能夠輔助人去實現半自主。在兩到三年的時間會產生很多半自主的,人去跟機器人配合足夠簡單的東西,如L2,L3級別的這些輔助駕駛,五年的時間,會產生像L4,L5這樣能夠完全自動駕駛的,或者說足夠智能的機器人。
而這個階段先用的,一定是有剛性需求的這些行業,先從L0走到L5這一步,然后一些沒有太多需求的這些場景,可能會比這個場景滯后一到兩年。
再下一步,則是真正叫走入生活的狀態。所以具身智能真正走入生活需要三步,如果單論一個機器人走入生活,我覺著已經來了,2025年將是機器人走入生活的元年。
機器人優先進入的場景:一定是從業工種人數最多的
對于人形機器人數據訓練選取場景的邏輯,鄭隨兵則表示,我們人形機器人數據訓練選取場景的邏輯,是先在用工難、用工荒的地方,比如醫療廢棄物,一些危險的、對人有毒有害的,或者是一些養殖、農牧這些環節里邊對人的要求很高的工作。
這個可以直接參考人社局里從業工種人數最多的,從業人數最多的現在是沒有被機器人替代,在這個基礎上再看對人體有危害的這些場景,或者對人的學歷,對人的性別、年齡有要求的,這些高附加值的場景是優先去落地應用的。
所以訓練數據的這些場景也是分階段的,機器人落地就像自動駕駛一樣,首先有了L0才有可能有1、2、3、4、5這些事情。L0是什么?就是要有大量的汽車在生活中去用,用的過程中,我們花錢買了車,本身這事就滿足出行的要求,就能產生價值。在產生價值的基礎上再不斷地去獲取應用數據,有了這些應用數據,再更好地去輔助駕駛,才有了L2輔助駕駛。之后會有更海量的數據,就會有更多的智能,可能就會到L3,慢慢隨著應用可能會到L4這么一個過程,這是具身智能走下去的唯一一條通路。
數據采集中心的質量標準:能賣錢賣高價
對于行業里面大家都在建訓練場,但是各建各的,采集了這么多數據,能不能通用?鄭隨兵則表示,真正的高價值數據,一個是數據本身的質量高,模型公司都能直接運用起來。第二個代表高價值的是,賣的數據價格非常高。

雖然現在國內有很多數據中心也在采集數據,但是他們大部分都是自用,并不能實現高價銷售,根本沒有把整體商業做閉環。而睿爾曼的數據除了給自研的機器人以及國內的合作伙伴,也在做數據出口,而且在海內外應用量都會比較大,包括大家所熟知的OpenAI、DeepMind、Skild AI等。
而石景山人形機器人數據訓練中心的定位,更多的是把它作為一個共性的基礎平臺,也作為一個國際化的技術交流的平臺,這個平臺里邊不限于睿爾曼的產品,但是這有一個特點,就是睿爾曼本身的市場占有率足夠高,所以這也是為什么我們采出來的數據能夠賣出去。
而采集的數據真正高價賣出去,則可以負擔訓練場采集、場地各方面的成本,這件事不是虧的,才能保證訓練場持續健康的運營下去。
大家都做大模型和上游 硬件是否重要?
在談及行業里面大家都在積極做模型、大腦、交互或運控,對于“做硬件到底重不重要”?鄭隨兵則表示,很多人都做一個me too的事情,別人能干,我也能干,所以世界機器人大會上,我們看到大量雷同的,光跑步機器人都是長得都差不多的。
很多機器人只能揮揮手,干不了活,如何追求更高?比如身體能夠有更高的性能,如負載自重比,甚至是一些特性的參數,比如精度、一致性、力控、皮膚,這些東西是走入生活非常重要的硬件環節,只是現階段大家在基于一些開源的方案上,都在跳舞秀demo。
所以很多人會覺得硬件好像沒有什么,但是真正把機器人應用在生活的各個場景里邊,對硬件的質量、一致性各方面又會有很高的要求。
真正讓機器人在應用過程中產生社會價值
最后在介紹睿爾曼發展具身智能和機器人訓練場這一項目時,鄭隨兵表示,首次投入的108臺的機器人是種子,一臺機器一天24小時,采集的數據量其實也是非常有限的,而真正的具身智能去應用的時候,數據反而是海量的。

所以接下來睿爾曼會兩條腿走路,訓練場的108臺在今年會擴到500臺,然后在這個訓練需求的基礎上,會把機器人用到各個應用場景里邊去,在場景里邊去用的過程中采集更多更真實的數據,這個才叫稀有的,稀缺資源。
預計到明年,睿爾曼會到5萬臺的整機的一個產能。
在鄭隨兵看來,我們今天造機器人一定不是為了造一個人,而是真正的在具體場景能干活的這么一個工具。
睿爾曼文化的第一句話叫:價值驅動。所做的這個事情如果不是為了產生真正的讓機器人在應用過程中產生社會價值,我們就都不做。我們真的是去做變革這個時代,讓機器人真正走入生活,去用起來這件事。