近日，杭州機器人學校正式開學。首批學生共有30臺機器人，它們來自工業、服務、安保、文娛等多個領域，將在學校接受系統化“職業技能”培訓，考取“技能證書”，成為領證上崗的技術能手。
　　
有統計顯示，過去一兩年，國內已悄然興建各類機器人學校50多所。機器人為什麼要“上學”？如何衡量它們的“學習成績”？記者就此採訪了有關專家。
　　
第一問：機器人上學主要學什麼？
　　
“機器人學校主要是為了解決機器人，尤其是智能機器人、人形機器人落地難的問題。”賽迪顧問先進製造業研究中心副總經理郝璐璐告訴記者。
　　
據瞭解，機器人學校主要圍繞具身智能數據採集、機器人實訓等開展工作。
　　
目前，機器人普遍存在實驗室演示效果優異，線下實際工況頻繁失效的問題。郝璐璐介紹，研發階段的機器人原型均在光照穩定、無電磁干擾、空間規整、無動態人流的可控理想環境中完成演算法調試與功能驗證。但工業產線、商用服務、戶外安防等真實場景普遍疊加光照突變、鏡頭遮擋、溫濕度浮動、人員隨機穿行等多重干擾，造成視覺感測器成像失真、運動軌跡偏移等故障，成為機器人難以規模化穩定運行的核心卡點。
　　
基於此，機器人學校搭建多工況複刻實訓場地，基本還原現實場景複雜干擾與極限工況，系統性強化機器人抗干擾、自適應能力。
　　
同時，機器人物理交互數據具備場景專屬、硬體綁定、採集成本高昂等特徵，單家企業很難規模化沉澱數據。“機器人學校搭建規模化真實交互數據採集管道，可較為精准採集實操數據。”郝璐璐說，這類高質量閉環數據是稀缺資產，既可為當前機型的技能微調提供支撐，也可反哺下一代具身智能基礎模型的學習。
　　
第二問：機器人“職業技能”是否有評價標準？
　　
郝璐璐介紹，目前市場尚不存在公認的機器人能力分級標準，採購方無法量化判斷機器人作業的可靠性、安全水準，商用落地信任成本高。
　　
因此，機器人學校有望逐步配套第三方權威考核發證，建立機器人技能定級、賦碼認證體系，形成可追溯的能力憑證，解決供需雙方的標準化核驗難題。
　　
據報導，杭州機器人學校借鑒人類職業教育體系，先對機器人進行全維度硬體“體檢”，再按技校、衛校、藝校、體校四大專業方向進行分科實訓，並推行“德、智、體、美、勞”五維培育，覆蓋倫理安全、感知能力、運動性能、美學張力、場景實操五大維度。而所有完成訓練的機器人，須通過權威機構聯合評定，拿到專項技能等級證書後才能“持證上崗”，這份證書就是機器人進入對應行業的官方通行證。
　　
“機器人職業技能是面向特定崗位的感知—決策—執行一體化綜合作業能力，區別於單純運動性能。”郝璐璐表示，可分基礎通用技能、行業專項技能、安全與合規等維度對機器人職業技能進行評價，評價標準則可採用實用性、泛化性、可量化、可遷移等指標。
　　
第三問：線下學習與“數據+仿真”訓練有何區別？
　　
“仿真數據無法替代真實訓練數據。”郝璐璐表示，利用仿真平臺，機器人可以在虛擬世界中擁有數百萬小時的腦內經驗，快速學習泛化能力。
　　
但對於機器人的學習來說，從仿真遷移到現實存在一道鴻溝，物理世界的材質摩擦係數、光線折射、軟硬變形等細微差別，必須通過真實物理環境進行微調。“線下學校提供的真實物理回饋和動態擾動是仿真無法複刻的。”郝璐璐說。

來源：科技日報