人形机器人学习技能的主要方式，包括真人陪练、仿真模拟、上网课等，还讲述了人形机器人训练场的情况以及具身智能大模型的相关内容，同时提及机器人学习方式的进化和创新中心在仿真训练方面的突破。
你是否好奇，机器人究竟是如何学会各种技能的呢？我们不妨先想象一下一个正在学习打乒乓球的人，他可以请专业教练进行手把手的指导，也能和自动发球器进行对打练习，还能通过观看教学视频来学习。这几种学习途径，即真人陪练、仿真模拟、上网课，其实也是当下人形机器人学习技能的几种主要方式。
在那个人形机器人的专属训练场里，超百台机器人各自拥有属于自己的“工位”。它们所学习的技能十分丰富，覆盖了200多种作业任务以及3000多种真实物体。每天，这些机器人都会在这里重复进行百余次的训练。而在一旁，有数据审核人员密切关注着，他们会及时对训练产生的数据进行筛选，确保数据的有效性和准确性。
这些机器人在与物理世界交互过程中积累的真机数据，将成为具身智能大模型进化的关键要素——数据集。基于这些数据集训练出来的通用具身基座大模型，当部署到一个零基础的机器人身上时，就好比让这个机器人快速完成了“九年义务教育”，从而为它后续的进一步专科训练做好充分准备，使其能够更好地掌握特定的技能。
对于机器人来说，有真人“教练”进行指导，学习效果固然很好。然而，这种学习方式存在明显的弊端，采集数据的效率较低，而且成本十分高昂。于是，机器人的学习方式也开始不断“进化”。如今，它们不再仅仅局限于真人“陪练”这种传统方式，有的机器人会走入虚拟仿真世界进行学习，有的则会自主通过观看视频来获取知识和技能。
国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家 江磊表示：因为我们采用了独特的前馈训练方式，并且预制了很多的动作库。过去的仿真平台可能离不开GPU（图形处理器）服务器级别的算力支持。但目前，我们在普通用户的台式机或者笔记本环境下，也能达到同样的训练速度，而且仿真速度比以往快100倍甚至1000倍还不止。
本文围绕人形机器人学习技能的方式展开，介绍了主要的学习途径、训练场的数据训练情况以及具身智能大模型的作用，还阐述了机器人学习方式从真人陪练向虚拟仿真和自主学习的进化，最后提及创新中心在仿真训练速度上的突破，展现了人形机器人学习技能领域的发展和创新。
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