据南都8月28日报道，北京首个人形机器人数据训练中心已停止运营。作为该数据训练中心核心设备与技术的提供方，机器人公司睿尔曼智能近期已从中撤出。
停运的原因在于数据采集模式的调整：从实验室环境下遥操机器人采集数据，转向在真实场景中由人工远程操控机器人采集。
睿尔曼智能相关负责人于8月28日向南都记者回应称，远程遥操可以让操作员在毫秒级低延迟下远程操控千里之外的机器人，能够使机器人在真实作业场景中实现行业稀缺的真机数据回流，持续反哺模型迭代。
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远程遥操机器人数采。
该负责人指出，实验室遥操采集是在封闭的标准化场景中完成动作录制，环境参数可控、光照固定、场景相对单一。其产出的数据“环境太干净”，无法覆盖真实世界中光线干扰、物料偏差、场地不平、工况异常等不可预知的物理变量，导致机器人的环境泛化能力一般。
2026年3月，在北京市石景山区首钢园内的人形机器人数据训练中心，工作人员在训练机器人。新华社记者 张晨霖 摄
与之相比，远程遥操能将机器人直接投放到工厂产线、仓储物流、家庭服务、电力运维等真实物理场景中，数据维度更完整，覆盖真实工况全要素。“真实场景中的数据带真实的力反馈、扰动和异常工况，每一次抓取、每一次力反馈、每一次处理突发异常，都是训练场永远无法生成的。”睿尔曼智能方面表示。
该公司还介绍，实验室遥操和远程遥操二者的成本结构差异很大。具体来说，实验室遥操属于重资产纯投入模式，需要单独投入场地建设、专用设备、专职数采团队，所有成本都是纯研发投入。而且，由于数据泛化性有限，大量采集的数据无法落地应用，折算到可落地的有效数据上，单位成本很高。
但对真实场景远程遥操而言，数据是机器人执行真实作业过程中自然产生的，数据采集的成本可被业务收入大幅摊薄，且部署规模越大、作业时长越久，成本优势越明显。
放弃在实验室遥操，是否意味着此前采集的数据失去价值？睿尔曼智能相关负责人回应称，实验室采集的数据的历史价值不可替代。这些数据，解决了具身智能“无真机数据可训”的早期空白问题，支撑了基础动作模型的搭建。但随着具身智能要真正“干活”，数据必须来自真实的生产和生活场景，而非模拟环境。
睿尔曼智能表示，实验室遥操数采解决“有没有数据”的问题，而到真实作业环境中远程遥操数采，解决的是“数据好不好”的问题。
睿尔曼智能成立于2018年，主营关节模组、机械臂和轮式机器人等产品。今年8月中旬，该公司启动上市辅导，拟登陆深交所创业板。
