在机器人“成长基地”中，机器人训练师们承担着至关重要的工作，他们如同机器人的“教练”，帮助机器人不断学习和成长，掌握各种技能。以下是对他们幕后工作的详细揭秘：设计训练课程：机器人训练师需要根据机器人的应用场景和任务需求，为其设计一系列科学合理的训练课程。例如在北京人形机器人创新中心，训练师们要教会机器人在商超里面购物，以及在工业场景中分拣物料等，这就需要设计出针对性的训练方案，包括动作流程、操作规范等。数据采集：这是机器人训练的基础工作。训练师们通常会身着动作捕捉设备，通过遥操作等方式，手把手地教机器人做事情，同时采集机器人的关节轨迹、视觉信息、力觉反馈等多个模态的数据。数据采集员每天会根据任务难易程度产出50条至800条不等的数据，像张子贺这样的训练师，一天大概要完成500条到800条动作轨迹采集。数据审核：采集到的视频数据需要转化为机器人能“看得懂”的精确数据，这就需要数据审核人员进行工作。他们每天要审核上百条数据，检查数据是否按照设计好的任务流程进行采集，确保数据的准确性和有效性。如宋子文等训练师，不到一年时间就审核了400多万条的真机数据。算法模型训练：算法工程师会根据审核后的数据，运用算法训练出机器人的学习模型。他们需要不断优化算法，提高模型的准确性和泛化能力，让机器人能够更好地学习和执行任务。算法是机器人训练的核心部分，算法工程师大多具有较高学历，刚毕业的年薪可能在五六十万元到七八十万元，五年以上行业经验的平均年薪一般在一百万元以上。机器人操作训练：训练师要在各种实际场景中训练机器人的操作能力，让机器人掌握准确的动作和力度把控。例如在物料整理赛中，训练师要帮助机器人优化动作，提高操作精度和效率，确保机器人能将27枚末端直径仅为8毫米的细长物料准确插入收纳箱的孔洞中。在日常生活场景中，训练师要训练机器人拿杯子倒水、开微波炉、收拾玩具等，让机器人学会根据不同物体的特性和场景需求，调整操作力度和方式。持续优化与改进：训练师会将训练过程中出现的问题进行整理，形成类似“错题本”的记录，针对这些问题专门进行练习和巩固，不断调整和优化机器人的训练模型和操作方式。同时，随着技术的发展和应用场景的拓展，训练师们也需要不断更新训练内容和方法，让机器人能够适应不断变化的需求。
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