世界光谷·追光者㉒ 丨“00后”机器人训练师杨心怡:带领50多人给机器人当老师,租30套房给机器人“练手”,中介以为遇到了骗子……如今机器人已从摔碎烧杯到轻捏豆腐不碎
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世界光谷·追光者㉒ 丨“00后”机器人训练师杨心怡:带领50多人给机器人当老师,租30套房给机器人“练手”,中介以为遇到了骗子……如今机器人已从摔碎烧杯到轻捏豆腐不碎
楚天都市报极目新闻记者 叶文波 摄影记者 黄士峰 实习生 徐资颖 为了教机器人做家务,22岁的杨心怡干了一件让房产中介摸不着头脑的事:一口气要租30套房子,每套只住一周左右。 “你租这么多房子干什么?”面对中介的追问,她解释,房子不是给人住的,而是给机器人“练手”的。这个理由让不少中介一时难以理解。有人直接拒绝,有人怀疑她是骗子,还有人要求她提供工作证明、工牌和身份证。回忆起2026年6月的经历,杨心怡有些哭笑不得。 杨心怡带机器人做家务、练技能 这位2004年出生的浙江姑娘,如今是数聚变(武汉)科技有限公司的一名项目负责人。她带领50多人的团队,为人形机器人采集训练数据。从教机器人拿起、放下一件物品,到尝试让它们整理房间、制作咖啡、清洗实验器皿,她和同事们每天都在做一件看似简单、实则复杂的工作:把人类习以为常的生活技能,一点点教给机器人。 从教机器人拿东西开始,还得判断它做得对不对 2025年10月,杨心怡从浙江来到湖北武汉,加入数聚变(武汉)科技有限公司,成为湖北人形机器人创新中心运营团队的一员。彼时,这个新兴产业对她而言,既熟悉又陌生。 一年前,她从浙江安防职业技术学院物联网专业毕业,在温州从事数据标注工作并担任小组长。来到武汉后,她开始担任数据采集员。戴上PICO头显,手握两个控制手柄,面前的机器人便可以在引导下完成指定动作。杨心怡要做的就是反复操作,将动作过程转化为训练数据,供机器人学习。 最初,训练内容只是拿起、放下物品。随着任务推进,训练场景也从简单的操作台延伸到超市、家庭、药店、厨房、餐厅等复杂环境。 杨心怡面前的机器人在引导下完成指定动作 在超市场景中,机器人需要学习理货、补货、上架、打包等操作;在家庭场景中,它们要尝试收纳物品、整理房间;到了厨房,倒水、取物、制作咖啡,又成为新的任务。“普通人做什么,我们就教机器人做什么。”杨心怡介绍。 真正上手后,她才发现,人类一个不经意的动作,对机器人来说可能是一道难题。比如,人可以左手拿着手机,右手端起水杯,两个动作同时完成。但机器人还不能像人一样灵活处理这样的双手协同操作。训练师必须将连续动作进行拆解,逐一采集数据。 杨心怡教机器人整理碗筷 不仅要教机器人做动作,还要判断它做得对不对。成为审核员后,杨心怡开始负责检查训练数据是否合格、机器人完成动作是否符合要求。随着项目推进,她先后担任组长、项目负责人,如今带领着50多人的团队,专职给机器人当老师。 采集员觉得太枯燥,换不同机器人以保持新鲜感 管理项目,可不是一件简单的事。 采集效率是首先要解决的问题。此前,采集员每天工作8小时,但真正采集到的有效数据通常只有1.5至2小时。她一边摸索,一边把总结出来的技巧教给采集员。经过不断调整,团队目前每天能够完成的有效数据时长达到约4.5小时。 效率提升的背后,还有一道管理难题。随着工作要求提高,一些习惯了原有工作节奏的实习采集员难以适应工作,人员流动也给管理带来了压力。 杨心怡教机器人在流水线上作业 面对这些情况,她逐渐意识到,管理不能只安排任务,还要理解一线采集员的困难。“他们碰到的问题,我们一点点帮着解决,将心比心。”经过两个月的磨合,团队才逐步形成了比较稳定的工作节奏。 机器人训练是一项需要耐心的工作。同一个动作,采集员往往要反复操作半个月甚至一个月。一天下来,可能一直在重复拿起、放下、移动同一件物品。时间久了,难免有人会觉得枯燥。为了减轻工作的单调感,她和其他组长会统筹安排,尽量让采集员轮换使用不同设备。休息时,大家也会聚在一起聊天交流。 杨心怡教机器人整理包裹 组长齐丹对此感受很深。在她眼中,杨心怡心思细腻,愿意倾听员工的想法。“如果有人觉得一个任务做久了太枯燥,或者想学习其他设备,我们会尽量协调,让他们接触不同的采集方式。” 杨心怡也逐渐理解,带好一支团队,不仅要懂技术、懂流程,还要懂人。 杨心怡和同事 然而,这份成长并不轻松。回忆起刚到武汉的日子,杨心怡坦言,自己曾一度想要放弃。独自来到人生地不熟的城市,面对陌生的工作,她每天都很焦虑。那段时间,她几乎每天都给母亲打电话,边哭边说干不下去了。 母亲劝她再坚持一段时间,不妨设定一个期限,如果时间到了还是适应不了,就回家。结果,还没等到约定的时间,她已经慢慢融入了新环境。 为机器人租30套房子,房产中介以为遇到了骗子 随着训练任务增多,杨心怡和团队遇到了新的问题:机器人需要学习的技能越来越多,训练环境必须更加丰富。 杨心怡和团队遇到问题 她介绍,除了利用机器人本体进行操作,还可以使用无本体采集设备,通过头显和手持夹爪模拟抓取动作;也可以使用只有机械臂的设备,专门开展手部操作训练。不同的采集方式各有优势,但要让机器人适应复杂的真实环境,仅仅在固定场地里重复动作还不够。 今年6月,团队接到一项数据采集订单,需要进入不同的
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