各司其職/多工種深度配合 機器人更能幹
在具身智能的浪潮中，讓機器擁有「人類智慧」，離不開全產業鏈的協同發力。深圳市人工智能與機器人研究院機器人系統中心主任張建國受訪時表示，具身智能訓練是複雜系統工程，需多工種深度配合，而具身智能訓練師並非單一崗位，而是涵蓋多細分角色的職業集群，各崗位各司其職、緊密聯動，共同破解具身智能發展中的人才難題。
張建國指出，具身智能產業是跨界融合產物，數據人才鏈條貫穿採集、標註、清洗、質檢全流程，對從業者能力要求不斷深化。「訓練師集群包括數據採集員、數據標註員、數據審核員、數據清洗員、算法工程師、應用開發工程師等，共同支撐機器人『從0到1』的成長。」他表示，初期訓練僅需「抓、拿、放」等基礎動作指導，隨着技術發展，採集員需要懂得如何讓機器人適應工廠製造、3C產品組裝甚至半導體製造等複雜環境。知道工業工藝製造、服務流程，才能教機器人實現人機深度協同，這就要求採集員既要懂基礎操作，也要具備行業專業知識。
教機器人「適應」變化
不同崗位的協同配合，更是具身智能訓練的關鍵。數據標註員精準標記動作細節，為算法優化提供基礎；數據清洗員剔除無效數據，保障訓練數據的準確性；算法工程師根據標註數據優化模型，讓機器人更精準地復刻動作；應用開發工程師則將訓練成果落地到具體場景，實現技術價值。各崗位環環相扣，缺一不可。
「未來的訓練師，不僅要教機器人『學會』動作，更要教它『適應』變化。」張建國強調，真實場景非結構化，機器人需應對環境變動，這就要求採集員積累豐富經驗，學會與機器人「溝通」，讓機器既能復刻動作，更能靈活適配複雜場景。\大公報記者郭若溪
