位于成都未来科技城的天府绛溪实验室1号楼2层，一个充满未来感的“便利店”训练场跃然眼前。天府绛溪实验室机器人训练技术创新中心零售场景临时训练场近日启用。
两台形态各异的机器人正在货架间穿梭作业。一侧，星动纪元的星动Q5机器人正伸展机械臂从货架上取下一件商品，随后平稳地移动到收银台区域，将商品轻轻放下。另一侧，自变量的量子1号机器人用轮式底盘灵活移动，顶部的夹爪装置正在模拟商品补货的场景。机械爪开合间，将商品准确放置到指定位置。
而在收银台，技术人员手戴夹爪，正在货架前进行无本体数据采集。每一个转身、抬手、抓取的动作都被高精度传感器实时记录，为AI训练积累宝贵的行为数据。
天府绛溪实验室机器人训练技术创新中心在成都高新区落地的零售场景临时训练场（以下简称“训练场”），旨在构建真实作业环境为目标，聚焦零售行业典型任务，支撑机器人在“感知—决策—执行”全过程中的技术验证、能力训练和数据采集，将成为推动高新区具身智能机器人核心技术突破的重要平台。
展开剩余78%零售场景凭借覆盖面广、作业流程标准，具备数据密集度高、任务链条长、多模态感知与实时决策并存的特征，成为了机器人训练技术创新中心首批的攻关方向。
机器人训练技术创新中心相关负责人介绍说：“零售场景不仅是智能机器人技术验证的理想场所，也是智能化需求较多的领域。我们在与商超、便利店等业界合作方交流时，对方明确提出了对自助取货补货、导购、收银等场景的智能化需求。训练场的布局设计正是基于这些合作方提供的场景样板和实际需求而构建的。”
数据闭环驱动智能进化 打造机器人“学习中枢”的创新密码
支撑机器人能力成长的核心在于数据—算法—任务—反馈的闭环构建。机器人训练技术创新中心通过部署多种传感器与机器人设备，围绕货架布局、商品识别、操作动作、反馈行为等多个维度开展多模态数据采集，生成真实业务场景下的数据资产。
这些数据将经过清洗、结构化、标注等标准流程处理，形成支持算法训练与模型评估的基础样本，反哺机器人在感知、路径规划、任务执行等关键技术环节的持续优化。同时，机器人训练技术创新中心也将逐步沉淀零售场景的数据资源池与处理流程库，为未来大模型训练、跨平台部署提供支撑。该“从采集到应用”的数据闭环，将推动机器人从单场景适配走向通用性能力构建。
在技术特色方面，机器人训练技术创新中心区别于其他同类平台，推行“无本体采集”创新方案。除传统的遥操作数据采集方式外，机器人训练技术创新中心还采用穿戴动捕服配合手持夹爪的设备方案，使操作者能在日常活动中直接采集动作数据，无需依赖实体机器人。通过传感器优化和算法改进，无本体采集的数据已展现出与传统遥操作相当的性能表现，这将成为训练场重点测试和优化的技术方向。
“一方面，我们能够搭建零售这种真实场景，吸引更多的机器人本体企业来训练场进行相关测试和训练；另一方面，我们能够把数据共享开源，提供给相关企业，服务于他们的模型训练，共同推动具身产业的发展。”机器人训练技术创新中心相关负责人说到。
目前，投入使用的“便利店”训练场仅是机器人训练技术创新中心的零售场景临时训练场。下一步，实验室计划于明年2月陆续落成零售、工业、养老、清洁等多个应用场景；平台将采用合作共赢、协同发展的模式，为具身智能产业生态提供更深入服务。
打通核心算法到实体硬件全链条闭环 绛溪实验室打造具身智能全链条体系
2025年4月起，天府绛溪实验室机器人训练技术创新中心、机器人大脑技术创新中心、交互人形机器人前沿研究中心相继落地。
机器人训练技术创新中心聚焦具身智能数据、训练平台及核心软硬件攻关，构建机器人“学习中枢”，实现多模态机器人的多场景协同实训；机器人大脑技术创新中心联合鼎桥通信，作为国内首个机器人大脑研发平台，驱动算力革命，主攻“感知-决策-控制”技术链，赋予机器人思考能力；交互人形机器人前沿研究中心引入电子科大顶尖团队，专攻人形机器人本体、自然交互与情感认知技术，攻克动态环境适应性瓶颈，赋予机器人行动与感知能力，让机器人“有温度”。
由此，实验室具身智能创新链条进一步完善，逐步构建起三大核心支柱：具有全球竞争力的具身智能“核心零部件+整机”研发生产基地、“数据+场景+训练”一体化服务体系，以及全球首个机器人情感驱动引擎。
“这不是简单相加，而是乘法效应。这种模式一旦成功验证，不仅驱动产业链技术升级，还将孵化一批具身智能领域的专精特新企业，吸引全球产业链资源汇聚成都，助力我国在机器人赛道实现从“追赶”到“领跑”的跨越式发展。”天府绛溪实验室相关负责人介绍。
三大创新主体的集聚，不仅打破了物理空间壁垒，更打通了从核心算法到实体硬件的全链条闭环，形成了天府绛溪实验室首个软硬件深度集成的具身智能创新协同体系，将有力推动具身智能机器人从理论迈向现实应用，驱动机器人产业高端化、智能化升级，加速培育新质生产力。
为支撑三大中心具身智能研究，天府绛溪实验室将建设具身智能实训测试平台，打造“单点技术突破-系统化能力整合”的关键基础设施，加速机器人从实验室迈向规模化应用。
（中国日报四川记者站 赵俊峰 彭超）
来源：中国日报网
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