参考消息网6月10日报道 墨西哥“世界其他地方”网站6月3日刊登题为《从叠衬衣开始，中国正在训练机器人，为未来做准备》的报道，报道编译如下：

王先生回到他位于北京的公寓，发现一台人形机器人正等候在门口。他打开房门，机器人便开始忙碌起来。

这款机器人由深圳自变量机器人公司开发，它花了1个小时才叠好3件衣服，又花了1小时整理王先生的鞋子。绝大部分家务实际上由一同前来的人类家政人员完成。

不过，这台机器人的主要任务，是在真实居家场景中收集训练数据。

缺少训练数据已成为全球机器人产业发展瓶颈。行业早期主要依靠遥操作技术训练机器人——工作人员操控机器人反复叠衣服、操作微波炉等，但这种模式成本高、耗时长，也无法让机器人适应现实中的各种应用场景。

如今，中国科技企业另辟蹊径，尝试在真实场景中生成训练数据。得益于相对低廉的人力成本、政策支持和民众对机器人研发的热情，机器人行业开始动员大量普通人参与数据收集。

从今年年初开始，全球机器人研发企业纷纷加大数据采集力度，深入普通家庭、零售商铺和工厂采集数据。人类第一视角数据采集成为最主要的手段。

分析人士说，受制于高昂的用工成本，美国企业大多将数据采集业务外包给发展中国家，而中国企业可在本国国内规模化采集大量数据，更有助于开发适合国内环境的机器人。

以电商巨头京东为例，该公司与创始人刘强东的家乡宿迁市政府合作，计划在未来两年内采集1000万小时机器人训练数据。

一个具身智能数据采集社区已在该市落地，居民们录制自己做家务的视频就能获得报酬。

机器人企业还与工厂合作，采集流水线作业数据。广东省的两家数据服务商向记者介绍，他们已和数十家电子、包装工厂达成合作，让工人佩戴头部和手腕设备，在工作的同时采集数据。

英国互动分析公司机器人行业分析师马可·王（音）在采访中提到，拥有海量训练数据将成为中国机器人产业的一大优势。他表示，美国在高端人才、机器人模型研发方面处于领先地位，但“在硬件和数据生态系统方面，中国已走在前列”。

目前还无法确定这类数据采集方式，能否帮助企业开发出真正意义上的智能机器人。美国俄勒冈州立大学机器人学教授艾伦·费恩表示，受海量数据训练大语言模型取得成功的启发，科技行业正在将这一规模化发展思路应用于机器人领域，但这个想法还有待验证。

这类数据采集工作还创造了新的就业机会。50多岁的全职妈妈高波（音）每天拍摄自己做家务的视频，时薪为20元人民币。高波说，由于她每天反复打扫，她的住所如今一尘不染。“以前从来没人付钱让我做饭、洗衣服。”（编译/王栋栋）