走进训练场，机器人正专注于“垃圾回收”：伸展机械臂、拾取空瓶、移动至回收区、轻放垃圾桶，一系列动作流畅连贯；另一台机器人则以轮式底盘灵活移动，顶部夹爪装置精准抓取清洁工具，模拟洗碗、擦桌的完整流程。“这些看似简单的动作，背后是全流程技术体系的支撑。”机器人训练技术创新中心技术人员直言，训练场的核心突破在于“数据与场景的双重落地”。
谈及技术创新，技术人员解读到：“我们首次实现了从无本体数据采集、数据治理、数据应用到模型训练的全流程打通，构建了自动化、规模化、可复用的数据生产体系。”他强调，所有处理后的数据都经过严格验证，“无需适配，可直接用于模型训练，大幅提升了数据到模型的转化效率”。
为了让技术真正适配产业需求，机器人训练技术创新中心在场景搭建上颇下功夫：“我们围绕文旅、零售、生活、养老等领域，按1:1真实比例还原行业场景。”这样的设计暗藏巧思——“可以让模型在机器人训练中心获得的能力直接迁移到行业本身，减少落地调试成本，同时确保训练的任务与行业的需求完全一致，让训练的结果更实用、更贴近实际。”
训练模式上，中心创新采用“无本体采集打底+本体采集微调”的组合方案。技术人员用生活化的语言解释：“先采用大量的无本体数据构建模型的基础能力，再用机器人自身的动作数据进行微调。通俗来说，就是先让机器人学别人怎么做，再学自己怎么做，使其形成稳定、精准、可复现的动作控制。”
目前，两项核心应用已在训练场完成验证：
机器人在餐饮场景下能自主找到盘子，实现抓取、擦拭、放回的连续动作，可承担基础的清洁与整理任务；
在零售场景中，能自动识别货袋、盒装、瓶装等多形态商品，根据材质选择适合的抓法，完成基础的分拣与补货操作。
据透露，“机器人能在夜间完成补货、理货等重复劳动，也能进行多形态商品的拾取、分拣任务，帮助门店减少人工投入，提高运营效率，实现24小时无人化运行。”技术人员展望，未来机器人还将“实现在复杂场景下的长期自主工作，并具备跨场景的迁移能力”。
