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对话嘉宾
郝璐璐
赛迪顾问先进制造业研究中心副总经理
《科技日报》
2026年7月7日 报道
科技日报
2026年7月7日，赛迪顾问先进制造业研究中心副总经理郝璐璐接受《科技日报》采访。
01
机器人上学主要学什么？
“机器人学校主要是为了解决机器人，尤其是智能机器人、人形机器人落地难的问题。”赛迪顾问先进制造业研究中心副总经理郝璐璐告诉记者。
目前，机器人普遍存在实验室演示效果优异，线下实际工况频繁失效的问题。郝璐璐介绍，研发阶段的机器人原型均在光照稳定、无电磁干扰、空间规整、无动态人流的可控理想环境中完成算法调试与功能验证。但工业产线、商用服务、户外安防等真实场景普遍叠加光照突变、镜头遮挡、温湿度浮动、人员随机穿行等多重干扰，造成视觉传感器成像失真、运动轨迹偏移等故障，成为机器人难以规模化稳定运行的核心卡点。
同时，机器人物理交互数据具备场景专属、硬件绑定、采集成本高昂等特征，单家企业很难规模化沉淀数据。“机器人学校搭建规模化真实交互数据采集渠道，可较为精准采集实操数据。”郝璐璐说，这类高质量闭环数据是稀缺资产，既可为当前机型的技能微调提供支撑，也可反哺下一代具身智能基础模型的学习。
02
机器人“职业技能”是否有评价标准？
郝璐璐介绍，目前市场尚不存在公认的机器人能力分级标准，采购方无法量化判断机器人作业的可靠性、安全水平，商用落地信任成本高。
“机器人职业技能是面向特定岗位的感知—决策—执行一体化综合作业能力，区别于单纯运动性能。”郝璐璐表示，可分基础通用技能、行业专项技能、安全与合规等维度对机器人职业技能进行评价，评价标准则可采用实用性、泛化性、可量化、可迁移等指标。
03
线下学习与“数据+仿真”训练有何区别？
“仿真数据无法替代真实训练数据。”郝璐璐表示，利用仿真平台，机器人可以在虚拟世界中拥有数百万小时的脑内经验，快速学习泛化能力。
但对于机器人的学习来说，从仿真迁移到现实存在一道鸿沟，物理世界的材质摩擦系数、光线折射、软硬变形等细微差别，必须通过真实物理环境进行微调。“线下学校提供的真实物理反馈和动态扰动是仿真无法复刻的。”郝璐璐说。
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