“数采中心2.0版”落地常州，睿尔曼真实作业场景数据加速机器人理解物理世界
常州具身智能数据实验平台投入运营，部署150台人形机器人执行超千种真实任务。平台通过远程网络将机器人接入工厂、仓储等实际场景，在操作中学习，并构建多场景数据网络，进行高强度可靠性验证，以产出高质量、可泛化的真机数据。未来数据将开源，推动行业进步，服务模型公司及制造业企。
2026年5月11日，常州具身智能数据实验平台在武进国家高新区正式投入运营。这个平台部署了150台RealBOT轮式人形机器人，能够执行超过1000种真实作业任务，建设面积达到3000平方米。更关键的是，它依托睿尔曼的GLN远程作业网络，将机器人直接投放到工厂产线、仓储物流、家庭服务、电力运维等真实物理场景中去“干活”，让机器人在实际操作中理解世界、积累经验。这个被称为“数采中心2.0版”的设施落地，标志着具身智能的数据采集工作，正从过去的“效果演示”阶段，大步迈入“真实场景规模化数据交付”的新纪元。
数采中心2.0版：重新定义高质量真机数据
眼下，具身智能正处在从实验室走向产业化应用的关键路口。然而，一个核心瓶颈横亘在前：真实世界里，机器人作业极度缺乏海量、高质量、多模态的真机数据。可以说，数据就是具身智能时代的“石油”，没有它，一切智能都难以真正落地。
那么，这次推出的“数采中心2.0版”究竟带来了哪些升级？主要体现在三个方面。
首先，是“真场景”的深度接入。睿尔曼将远程操控中心直接接到了工厂、仓库的真实作业环境里。操作员远程指挥机器人完成产线上的具体任务，这意味着机器人的每一次学习，都基于真实的物理逻辑和作业流程，而非模拟环境。
其次，是“广覆盖”的数据网络。中心构建了一个覆盖十大真实场景的数据采集网络，机器人被分布式部署在不同场景中。这样一来，机器人积累的就不再是单一技能，而是跨领域的综合操作经验，这对于智能体的泛化能力至关重要。
最后，是“高强度”的可靠性验证。平台通过在极限工况下进行连续过载实验，来测试机器人的关节耐受性、算法稳定性和整个系统的可靠性。其根本目的，是为了确保机器人真正具备“产线替代能力”——重点不是能“演”，而是能真“干”。
基于这些实践，睿尔曼对“高质量真机数据”给出了自己的定义：它必须来自真实作业场景，具备多模态对齐的特性（如视觉、力觉、动作指令同步），并且是可复现、可泛化的数据资产。这里的每一帧数据，记录的都是一次在真实环境中的成功操作。据悉，这些宝贵的数据资产不仅供睿尔曼自身使用，未来还将向全球学术界和产业界开源开放，旨在推动整个具身智能行业的共同进步。
产学研协同：共筑具身智能数据基础设施
平台运营当天，常州科教城、武进国家高新区等相关负责人实地考察了集中遥操控制中心和真实场景数据采集区，深入了解了其“真实场景规模化数据交付”的生产能力。中科院合肥院智能所常州先进所、龙城实验室的代表，则围绕数据共享与算法联合训练等议题展开了交流。此外，英伟达、先导集团的专家也与睿尔曼团队就如何优化NCP集群的算力调度与模型训练效率进行了深入探讨。
从更宏观的商业图景来看，睿尔曼的核心目标是，以AUTRON奥创产线为制造底座，建设一个可以便捷调用的“万台数采+NCP集群”。这个集群旨在形成全球领先的规模化真实场景数据生产能力。其服务对象非常明确：一是为全球顶级的模型公司提供标准化、可复用的高质量真机数据服务，加速其基础模型的迭代进化；二是重点服务从长三角到大湾区的数以百万计的制造业企业，帮助他们快速构建AI驱动的“硅基工厂”。所谓“硅基工厂”，指的正是以机器人劳动力、智能调度和实时数据闭环为核心的新型制造体系。
平台的正式运营，不仅仅是多了一个机器人测试场。它更像是在为整个具身智能产业铺设一条至关重要的“数据高速公路”。当高质量、规模化的真实数据能够像水流一样持续产生和供应时，机器人的“智能”才能真正扎根于物理世界，从概念走向车间，从演示走向实干。这或许才是“数采中心2.0”更深一层的意义所在。
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