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全国首个具身智能实景实训空间落地上海:机器人“放生”之后,带回问题清单

全国首个具身智能实景实训空间在上海复兴岛落地,32支团队机器人经压力测试暴露出信号、续航、数据耦合等问题。实训推动城市基础设施与产业链配套需求提上日程,并探索构建统一空间语言体系以解决数据兼容难题,为机器人通用能力发展奠定基础。

上海复兴岛,全国首个具身智能实景空间训练场上,一场特殊的“压力测试”刚刚落幕。过去半个月,全国32支创客团队的机器人从实验室被“放生”到真实世界,带回了一张密密麻麻的Bug清单:太阳暴晒下电池续航骤减,雨季潮湿容易短路,带宽不足任务中断……

当资本为具身智能而狂欢时,一个问题却像房间里的大象般难以忽视——我们的城市,真的准备好迎接这些“新居民”了吗?

说实话,没有一支团队能交出满分答卷。但在一片没有现成标准、也无先例可循的“无人区”,从0到1的每一步试探,以及每个暴露出的新问题,其价值注定比答案本身更为珍贵。上海市人工智能行业协会秘书长钟俊浩透露,目前已有四个场景完成优化验证,未来还将在复兴岛上持续拓展机器人的环境适应边界。


俯瞰复兴岛。

机器人也需要自己的“4S店”

空间创客团队成员时亦文参加了由上海市规划资源局组织的2026上海复兴岛具身智能实景空间实验实训实测平台春训营。首批四个训练场景包括“音乐荟”CityWalk、市集导购、咖啡配送、都市巡河。

在“市集导购”场景中,他的机器人需要在一个嘈杂拥挤的真实环境里担任导购——没有固定货架、没有预设路径,只有真实摊位、随机摆放的商品,还有随时可能打断任务的现场干扰。

当机器人试图夹取一瓶乌龙茶时,遭遇了意想不到的困难。“因为通信存在延迟,夹取动作总是不太利索。”时亦文尝试用物理模型和几何算法去解决,但仍需大量调试验证。

信号问题,正是具身智能从实验室走向街巷所面临的第一道现实难关。很多场景中,人们看到的机器人操作卡顿、意外摔跤,根源都与信号有关。现场工作人员坦言,虽然人在岛上使用手机时感觉信号尚可,但机器人所需的信道传输完全不够。根据专业机构测算,一台机器人工作所需的数据传输量,是普通手机用户使用电子设备时的10倍。为保障训练顺利进行,主办方临时加派了信号设备、重新配置流量,才勉强满足这么多机器人的并发需求。


在户外实训机器人场景。

“未来场景中,城市基础设施能否支撑大批量机器人落地?”钟俊浩的提问一针见血。伴随具身智能的迅猛发展,产业链配套需求应当尽快提上日程。

光有机器人本体远远不够。业内人士提出,应该落地类似汽车的4S门店体系——提供维修服务、配电站(充换电设施)、定期保养等。这是从产业链视角来看,机器人真正进入真实空间所必须配备的基础设施。

解决城市数据与机器人耦合难题

有意思的是,这次实训中最大的意外,反而成了最大的突破点。

复兴岛1.3平方公里区域,是上海市量子城市空间智能创新实验室的全域试验场。近两年时间里,技术团队完成了对整座岛的高精度空间数据采集,原本的设想是,把这些数据作为训练基础,直接“投喂”给机器人,实现“即拿即用”——机器人一登岛就自带地图,无需再经历扫描、建图、训练的过程。

但在落地时,机器人“吃”不进去了。

“我们发现,城市级空间数据与人形机器人训练所需的物理条件数据之间,存在明显的耦合障碍。”一位规划资源部门的工作人员坦言。这些高精度底板数据,到了不同厂商的机器人那里,几乎无法直接识别和部署。每台机器人仍要到现场重新扫描、自行建模、在本地环境里重新训练一遍,才能形成可执行的行动逻辑。


在户外实训机器人场景。

这暴露出一个关键问题,也是当前具身智能领域普遍存在的困境。

“每一家机器人的数据采集系统、训练模型和地图表达方式都是独立的。”清华大学软件学院教授顾明说,不同机器人走入同一栋建筑、同一条街道时,各自“说”的是不同语言。简言之,空间定位的精度不一致,环境描述的方式不统一,数据格式互不兼容——这让机器人面对同一个物理世界时,没有一套通用的语言来描述它。

但这个问题的解决又极为重要。一旦机器人能够与城市空间数据实现无缝衔接,带来的改变将是根本性的。理想状态下,只要有一套统一的城市空间数据,任何机器人拿到后就能直接部署,用统一的空间语言来描述和感知环境。同时,它们在实际运行中持续采集的实操数据,还能反过来实时更新和修正城市地图。这能从根本上缓解当前静态地图更新成本高、滞后期长的问题——类似手机导航中店铺信息滞后于实际变化的场景,将大为减少。

在这个方向上,顾明团队做出了关键突破。他们正在构建一套统一描述物理空间的语言体系,不依赖于任何一家机器人的硬件或系统,而是从空间本身出发,先形成一种“空间智能”的基本能力,再适配到不同本体上。无论哪家生产的机器人,只要搭载这套语言,就能和城市级数据“对上话”。理论上,这套系统可以把定位偏差控制在千分之三以内——在一米距离上,误差仅三毫米,几乎不影响具身智能的日常交互和行为轨迹。

当这套统一语言体系与各类机器人完成耦合,具身智能就会成为整个社会共建的空间数据基础设施的一部分。业内人士呼吁,应尽快沉淀出一套行业标准,确保采集数据的动作一致,从而使数据能被广泛使用。

探索通用能力的边界

经过半个月的实训,参训机器人的综合能力实现了有效提升。

在Citywalk场景中,机器人可灵活适应草坪、步道等复杂地形,长距离巡航稳定顺畅;遇到行人、儿童主动减速避让,理解城市开放空间通行逻辑。在都市巡河场景中,通过迭代环境识别算法与语音联动系统,巡河机器人可精准识别围栏倒地、设施缺失等安全隐患,同步完成抓拍、定位,并将数据实时回传、触发报警,完成智能化巡检闭环。

巡检类机器人在上海公共设施中早有应用,为什么还要重新训练?


在户外实训机器人场景。

“受限于机器人的能力,以前的研发逻辑遵循着‘单点突破’的路子。”钟俊浩解释说。具体而言,先拆解机器人的“原子能力”,包括视觉感知、运动控制、机械操作等基础模块,再锁定某一特定工作场景,为其装配定制化的“技能包”。传统巡检类机器人就属于这一范畴。

“搭载技能包的机器人虽然如鱼得水,但一旦移出既定环境,就寸步难行,需要重新训练、二次开发。”这种模式在技术发展早期是务实的,但绝非终极形态。

对机器人能力的终极追求,是从单点技能走向通用能力。这要求机器人具备环境泛化能力、任务迁移能力和持续学习能力。说白了,我们需要的是一个具备综合能力的智能体,而不是一个只会干一件事的“专才”。

首批训练的四个场景,都具备高重复性通用作业的特点,可复制、可扩展、可落地。而四个场景只是起点,接下来,复兴岛还将探索新场景,比如高危环境下的替代作业——包括地震废墟、火灾现场等模拟场景。预计秋训营会引入消防救援等实战科目,检验机器人在浓烟、高温、障碍物丛生的极端环境下,能否保持感知、判断与行动的完整链路。按照规划,到今年年底,复兴岛将出现十几处机器人与市民协同工作、生活与娱乐的场景,届时将有上百位机器人如同“硅基岛民”生活其中。

原标题:《全国首个具身智能实景实训空间落地上海:机器人“放生”之后,带回问题清单》

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