人形机器人训练：从工人动作到机器人作业技能

人形机器人正以远超多数制造企业预期的速度出现在工厂车间。而较少为人所见的，是它们如何胜任工作：依托真实工人的操作技能与动作，适配已有的工业生产环境。

过去的模式是手动编程：工程师为每一台机器人的每一项任务编写每一个动作的代码。

如今取而代之的主流模式是技能迁移：采集熟练工人实际完成任务的操作过程，将示范动作转化为结构化数据，在仿真环境中完成验证，随后部署并复用这套技能 —— 跨任务、跨机器人，最终实现跨工厂复用。目前几乎所有成熟的工业人形机器人项目，都遵循这一套逻辑。

人形机器人动作捕捉完整工作流（端到端）

采集 → 重定向 → 仿真 → 测试 → 部署

采集：工人穿戴动作捕捉设备执行作业，采集关节角度、动作时序数据，同时通过数据手套获取握持动作与手指动作序列。

重定向：机器人的躯体构造和人类并不相同，市面上已有多款可投入工业使用的机器人，它们肢体比例、关节活动范围、驱动机构各不相同。必须将人类动作映射适配到机器人本体结构上，才能让动作正常生效。

仿真：在设备接入生产线之前，先在仿真环境对整套动作做压力测试。在安全的数字环境下，可以模拟更多动作变体与各类极端异常工况。

测试：经过验证的技能迁移至机器人，开展受控试点测试，集成团队与安全团队从项目初期便全程参与。

部署：经过多轮迭代测试与验证后，机器人便可在真实车间执行对应作业。

开拓人形工业自动化的企业

汽车制造企业成为技能迁移工作流的试验场。装配工厂最初就是按照人类作业设计建造，这意味着机器人工人需要具备类人的运动方式，无需对整座工厂进行大规模改造。

宝马在公开层面展现出极强的软件优先思路。其兰茨胡特工厂正在为人形机器人项目搭建训练数据与仿真底层，专门把动作示范采集和策略学习打造为可复用的基础设施。该项目采用业内人形机器人训练广泛使用的硬件组合：Xsens Link 动作捕捉设备搭配 Manus 数据手套。宝马同时将这套软件方案落地实际生产：Figure 人形机器人在宝马斯帕坦堡工厂累计运行时长超 1250 小时，搬运零部件超过 9 万件。

梅赛德斯奔驰与 Apptronik 达成商业合作，在旗下多家工厂试点 Apollo 人形机器人，主要负责装配套件配送与零部件检测。选择这两项任务，正是因为这类工作体力消耗大，且面临招工难问题。

现代汽车作为波士顿动力的母公司，旗下 Atlas 人形机器人正在佐治亚工厂开展实地测试，同样采用 “采集-重定向-仿真-部署” 这套流程：采集人类示范者的动作，再适配到 Atlas 迥异的躯体结构，在仿真环境大规模训练，最后部署到实体机器人。

亚马逊与 GXO 物流公司，将 Agility Robotics 公司的 Digit 机器人投入真实仓库作业，在传送带之间搬运物料箱。物流场景虽非固定流水线，属于半结构化环境，但背后使用的仍是同一套底层训练方案。

机器人型号不同、企业不同、作业任务不同，但底层工作流程完全一致。

基于动作捕捉的学习方案为何更具优势

和逐动作手动编程相比，基于示范的技能迁移具备以下优势：

任务数据库搭建速度更快：直接录制动作，无需逐行编写代码，动作模式构建效率更高。

充分挖掘企业内部工艺经验：这些经验原本属于隐性知识，会随着熟练工人离职而流失。

获取非常规操作动作：程序员只能编写标准运动轨迹，但一线操作人员可以展示实操中的技巧窍门，获得更好作业效果。

技能可跨厂区、跨机器人品牌复用，不必每一次都从零开发。

搭建这套工作流的现实启示

工业机器人自动化浪潮已经到来，但整体仍处于早期阶段。短期内核心重点在于优化技能迁移全流程：数据采集的便捷度、数据精度、和目标机器人的适配能力，以及机器人与现有生产环境的融合程度。

能够取得实际落地成果的制造企业，都会采集丰富多元的数据：多名操作人员、多种零部件变体、光照变化，尤为关键的是故障恢复场景，而不只是一切顺利的理想作业流程。

Xsens Link 设备的定位是将全身人体动作转化为结构化、可复用的训练数据，这也是所有技能迁移工作流赖以运行的基础原始素材。

关于爱迪斯通

爱迪斯通作为Xsens与Manus的代理商将全力为您提供优质服务。我们希望将更多标杆级与应用尖端技术的科技产品带入到蓬勃发展的国内市场中，以协助更多企业与高校拓展技术开发、探索创新领域。