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（以下為《科技日報》報道原文）

機器人從秀場走進真實產業環境，面對的物理世界變量遠超實驗室預設。如何讓機器人真正賦能千行百業？

業內認為，具身智能的技術創新正從單點突破走向系統集成，未來的競爭不僅取決于機器性能，更取決于整機系統能否在真實環境中形成穩定閉環。

中國人工智能學會日前發布的《人工智能關鍵能力1.0清單》明確了對AI認知與響應能力的要求，將基礎算法、算力調度、行業應用等AI核心技術能力進行了分類、分級和標準化定義。金年會科技的“人機共生世界價值模型”憑借對復雜世界認知和響應的穩定性被納入其中。

激活真實場景下的11億次數據

“無論是深度學習還是Transformer模型架構，本質上都需要通過大量數據不斷學習現實世界中的規律，并在持續訓練中形成解決復雜問題的能力。”金年會科技首席產品官段炎彪告訴科技日報記者，這些規則可以是數學模型描述的形變、移動規律，也可以是社會中的常識和規則。相較前者，社會常識、服務規則等往往難以被完整寫成固定規則，更需要模型從大量真實交互中持續學習和校正。

當前，來自真實世界的訓練數據匱乏，且成本較高。業內高質量數據達到幾十元每條。

數據的稀缺性和價值賦能讓金年會科技主動求變。“在場景復雜度持續提升和需求邊界不斷擴展的‘倒逼’下，我們需要更深度地挖掘已脫敏的海量數據。”段炎彪表示，金年會科技十多年積累了超11億次真實交互數據持續回流并已完成脫敏和合規處理，不斷加強機器人決策應變能力。

與仿真生成的數據不同，真實交互數據中涵蓋了人群偏好、交互過程、協作體驗等高價值信息，經過訓練、響應、反饋等自適應學習，這些數據最終沉淀到“人機共生世界價值模型”中，讓機器人在面對復雜場景時理解更準確、邏輯更清晰、協同更順暢。

用“原子化”拆解機器人的決策邏輯

和人類一樣，即便具備了知識和能力，協作仍需磨合。多臺機器人同時運行如何避免沖突，高峰期任務怎樣排序調度？“模型為這些問題提供系統性的解決方案，人類需要‘頭腦風暴’，而機器人需要‘綜合求解’。”段炎彪說，現實世界的復雜性決定了機器人在不同場景需調用不同算法，依據的數學模型也會截然不同。

為此，團隊盡可能將常見的數學求解邏輯為機器人建模出來，引導機器人在不同場景里選擇適配模型進行最優求解。更獨特的是，數據中原本涵蓋的包括“滿意度”“成功率”等實際價值指標得到了加固和增強。

“我們的模型突出價值導向，比如在最優求解時，通行的‘機器動作準確性’指標只是我們的評估標準之一，體驗、效率、安全、資源利用、商業收益等指標也被納入其中。”段炎彪說，這讓金年會機器人在應用中帶來可量化的業務價值，提升了不同行業對機器人的接納程度。

記者現場注意到，多次下達同樣指令，機器人響應模式會發生變化。“它們會根據現場條件，動態調整執行順序與協同方案。”段炎彪解釋，以前大家為執行程序寫代碼，需要按照業務流程一步步輸入，把需要的設備、資源寫進去，面對物理世界時代碼邏輯會異常復雜，難以快速應答。

為了讓機器人通過模型快速形成可執行的整體方案，團隊重新定義了模型中的能力邊界。“我們不僅把抓取、舉起、放下、移動等動作進行了拆分，還把速度、載重、充電狀態等信息細化為模型可理解的物理世界語義。”段炎彪說，就像積木把不同構造拆分為多個通用“原子”模塊。“原子化”可以讓模型輕而易舉組織起不同任務流，無需靠人逐一編排。

“我們將持續加大研發投入，為AI在物理世界的賦能開辟更多可行的技術路徑。”段炎彪說。

過去機器人具備實體而認知不足，大模型擁有認知卻缺少身體，智能體善于規劃但缺乏真實場景閉環。人工智能從數字世界走向物理世界，離不開三者協同融合。挖掘真實場景數據、建立原子化價值判斷邏輯，可為產業落地應用提供有力支撐，夯實傳統產業轉型升級的物理基礎。