极目新闻记者 王佳文
通讯员 王婷
在武汉市硚口区凯德西城写字楼的其中一层里，社区药房、零售门店、餐饮后厨甚至是客厅和卧室等场景都被高度还原，成为了培训专业技能的“职业学校”，这里培养的学员，全是机器人。
据悉，8月5日，蚂蚁数科武汉高质量数据基地在硚口正式启用。在这里，人类训练师佩戴VR头显、可穿戴外骨骼，模拟取药、理货、备餐、做家务等操作，系统同步捕捉视觉、触觉与运动轨迹，形成智能体训练所用的高质量数据集。从“卷算法”“卷算力”到“卷数据”，硚口正像生产工业原材料一样，规模化制造人工智能时代最稀缺的数据燃料。
用“第一人称”把真实世界装进模型
当天，硚口区与蚂蚁数科携手启用的这一基地，定位为“五平台一实验室”核心载体。汉江湾数据标注产业基地协同创新中心同步授牌，业界首个企业级无本体具身数据采集社区宣告启动。蚂蚁数科自研的AoE（Always-On Egocentric）持续式第一人称视频采集框架，成为当天技术亮相的焦点。它让具身数据采集的门槛从“百万级机器人台套”骤降至“千元级可穿戴套件”，企业只需一部手机和一个低成本颈挂设备，员工在真实工作流中即可完成操作录制，端云协同自动完成清洗、切分与标注。
“人一天能生活24个小时，但机器人一天只能采出3小时有效数据。”蚂蚁数科天玑实验室首席科学家张博道出了行业的普遍困境。当前具身智能的核心瓶颈，正是高质量数据的极度匮乏。他透露，行业内2025年底可用的具身数据大约只有50万小时，真正用于模型训练的不过数万小时，而未来需求可能高达上亿小时。
为打破这一僵局，蚂蚁数科天玑实验室构建起三层数据采集体系：真机遥操作数据质量最高但成本昂贵；手持末端执行器数据砍掉了机器人本体，但仍占用专门劳动时间；而AoE聚焦的第一人称人类演示视频，则试图用真实人类操作换取最大规模。张博解释，该方案在设备上做减法，把成本压到几十元级别，同时在算法上做加法，凭借天玑实验室十余年手机生物安全检测积累的硬件适配能力，实现毫米级相机轨迹重建和90%以上的手部关键点识别准确率，视频有效率达到99.9%以上。
蚂蚁数科天玑实验室主任李哲举例说，针对某型号机器人的关电脑任务，仅靠50条遥操作数据时成功率为45%，引入200条AoE数据后，成功率跃升至95%，这正是高质量人类数据对具身智能的撬动作用。
从“表演”走向实用，数据要来自真实工作
在传统数据采集中，常出现为了表演而针对训练单一功能的场景。蚂蚁数科的技术人员则表示，武汉高质量数据基地拒绝表演式采集，坚持“办学式”路径，邀请真正从事具体工作的专业人员，在工作过程中搭配设备采集数据。“炒菜就要找厨师，补货就要找商超员工，这样才能确保数据的标准性和价值。”
这也解释了为何硚口区的实体场景如此关键。蚂蚁数科云数科技事业部总经理张凯透露，团队正在与某大型商超沟通，让采集端进入门店，员工在补货、理货时自然产生数据。“如果没有本地的商业繁荣和大力支持，我们很难建立这样的场景链接。”他说，这正是具身数据扎根实体经济土壤的自然生长方式。
目前，基地计划首期入驻员工规模超过1000人，打造上百个核心具身场景，构建1000万条高质量数据集。未来，从这里产出的将不是零散的视频素材，而是按场景、动作、质量维度组装好的可交付数据套件，直接服务于机器人、智能制造等产业。
今年上半年，首批覆盖数据采集、精细加工、质量检测、具身智能应用开发等领域的生态企业也集中入驻该基地。在基地内宽敞的办公区，自动驾驶标注人员正对路面点云图进行精细标注，障碍物、车道线、行人等目标被逐一框定。这是入驻企业河南盛逸科技有限公司的日常业务。该公司武汉基地负责人邱宇豪介绍，智驾项目体量巨大，往往需要数千人协作，蚂蚁数科作为总包方筛选合作供应商，企业则提供专业标注人员。“实际作业中我们会发现算法侧没想到的问题，再反馈给研发端，这种紧密配合在基地内更容易实现。”
另一家入驻企业广东灵韵信息技术有限公司，有近300人规模，与蚂蚁数科的合作占其业务五成以上。创始人廖冰淼说，三四线城市的宝妈都可以佩戴数据采集设备在家中叠被子、做家务，产生的Ego数据经云端处理后进入训练管线，数据采集环节可以带动更灵活的就业。
老工业基地转型数据产业高地
据了解，硚口已先后获批数据资产全过程管理试点区、首批数据产业集聚区试点、首批数据标注产业基地三块省级“金字招牌”，正以汉江湾人工智能产业园为核心，新建55万平方米数创产业空间，集聚蚂蚁数科、零一万物、百度智能云等头部企业及其生态。
在蚂蚁数科副总裁邵晓东看来，硚口的工业底蕴、商贸场景和人才储备，恰好与具身数据对真实场景的渴求形成互补。作为“链主”企业，蚂蚁数科将开放技术平台、共享业务订单、联动高校培育人才，带动上下游在汉江湾聚拢。
“具身智能什么时候真正走进企业？”蚂蚁数科的技术专家们给出了自己的答案。李哲认为，固定场景的工厂应用可能两三年内可见；张凯判断，简单的重复性劳动三年内有突破，但实现科幻片式的实时互动可能要十年；张博则表示，针对特定任务的微调今年已在电网巡检等场景落地，但能自主规划、处理复杂家务的机器人，仍需至少五年。
无论时间表如何，数据的规模化生产已成为共识。从这所“机器人职业学院”出发，硚口区与蚂蚁数科正将数据要素从概念拉进车间、药房和后厨。随着该模式在武汉跑通，蚂蚁数科计划在全国更多区域复制推广。城市间“高质量数据产能”的竞赛，或将成为智能体时代核心竞争力的一环。正如张凯所说：“希望有一天，具身数据能像互联网数据一样，实现低成本、大规模、高质量的应用。一切才刚刚开始。”