教机器人干活，光“刷课时”可不够！灵初这次较真数据质量
教机器人干活，光“刷课时”可不够！灵初这次较真数据质量
思邈
2026-09-24
13:45:20
来源： 专治人机动作对不齐
允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
教机器人干活的“人类示范”，竟然不是人做的？
看这组对照视频：一边是人手操作，一边是机械手操作。乍一看，像是人先做了一遍，机器人再照着学。但顺序恰好反了——机械手那段才是真实记录，人手那段则是AI根据它生成出来的。
△Psi-W0将人手示范转化为机械手可执行的操作轨迹
为了让机器人学人，为什么反而要从机器人的动作开始？这看起来有点绕，却指向了一个很实际的问题：人类每天都在干活，这些经验，到底怎样才能交给机器人？
就在上周，Figure发布Helix 2.5，使用人类行为数据集Index进行预训练，在完成三类家务任务的适配后，将机器人带进30个未采集过数据的家庭进行测试。
这项研究关心的，正是从人类经验中学到的能力，能否帮助机器人应对新的环境。
灵初智能这次进一步追问：人类数据进了模型，不等于人的操作经验就能被机器人直接使用。这中间，还缺什么？
在十万小时级数据积累的基础上，灵初智能的模型Psi-R2.5继续改进数据质量与人机数据对齐方法，并进一步推进具体任务适配。它关注的不只是让机器人看过更多操作，还包括怎样把这些操作变成有效的训练材料，以及面对新任务时，怎样更容易地教会它。
而开头那个看似绕远的办法，恰恰是为了少绕一些弯路。
教机器人学人，这次先倒着来
人和机器人，都能拿起一瓶可乐。但两段“拿可乐”的视频放在一起，就能教机器人照着做吗？
这里面仍然存在一些“老生常谈”的问题：人手和机械手不仅长得不一样，关节结构、接触物体时的摩擦条件也不同。再加上人手姿态估计的误差，一个人可以顺利完成的动作，转换成机器人的关节运动后，未必还能成功。
所以，给机器人看懂“这是在拿可乐”，和提供一份“可以这样拿起可乐”的动作数据，是两回事。
灵初把人和机器人执行类似任务、主要在任务含义上对应的数据，称为“弱配对数据”。它更希望获得的，是另一种对应关系：除了人和机器人本体不同，两边的场景基本一致，动作时序逐帧对应，而且机器人一侧的动作能够在真机上直接回放成功，这就是“强配对数据”。
△弱Pair与强Pair的对比
强配对数据强调对齐，不只是要求人和机器人“都做了同一件事”，而是“人的这段操作，对应着机器人这段可执行的动作”。
但这样的数据，很难直接采集。
让人和机器人各做一遍，很难保证场景和动作时序逐帧对应。直接照搬人的轨迹也未必成功，因为两者的关节结构、摩擦条件并不一样。
今年4月，灵初已经尝试让Psi-R2与世界模型Psi-W0配合，通过轨迹推演和强化学习，将人类操作转换成可执行的机器人数据。问题是，这套流程涉及多个模型协同和策略优化，生产数据的过程比较重。
灵初巧妙地换了一个方向：为什么一定要从人类操作出发，再费力生成一段能够成功的机器人动作？
反过来，真实机器人操作的图像和动作，本来就是可用的。以它们为起点，生成匹配的人类数据，不就可以获得一份新的对照样本？
按照这条思路，灵初逆向使用Psi-W0，从真实机器人数据出发，生成对应的人手操作数据，再将这些高质量配对数据用于训练端到端转换器。这个转换器的输入是人类操作数据，输出则是匹配的机器人图像和动作。
△高质量机器手-人手配对视频
△只需用手机在日常场景中录制一段人手操作视频，即可通过模型转换为对应的机器人数据。
这里需要区分一下，转换器不是负责决定机器人下一步做什么的策略模型，而是一个带动作输出的视频编辑模型。它要做的，也不只是把画面中的人手换成机械手，而是同时得到机器人可以使用的动作数据。
那怎么判断转换有没有用？
灵初设置了两种验证方式：一种是直接在机器人上回放转换后的轨迹，看能否完成相同任务；另一种是把转换后的数据用于后训练，再看训练出的模型能否完成相关任务。
判断标准不再只是“生成的视频像不像”，而是数据能不能支持实际操作。据灵初介绍，转换后的数据已在上述两类测试中得到验证。不过，部分特别复杂的任务仍未直接完成，数据转换并不等于所有任务都已经解决。
沿着这条思路，Psi-R2.5也重新梳理了数据本身的质量。灵初减少同一任务的重复堆积，增加任务多样性，并通过自动标注管线，把任务拆解到更细的原子动作，再进行标注和审核。
毕竟，数据的价值，不能只按小时算，还得看覆盖了多少种任务、机器人能用上多少。
△Psi-R2.5多任务评测效果
视频，也能当机器人的prompt
如果一段人类操作，已经能转换成机器人更容易使用的参考，那么它或许也可以有另一种用途：不只是进入训练集，也可以成为当前任务的提示。
这也意味着不必把所有要求都写成一大段指令，而是给机器人一个例子——“照着这个来”。
这是灵初在Psi-R2.5中进一步探索的上下文学习，也就是In-Context Learning，简称ICL。在其展示的任务中，机器人不需要更新模型参数，而是根据当前上下文提供的线索，推断该做什么、该如何做。
△Psi-R2.5 In-Context Learning展示
这里有一个关键变化：新示范不一定要再走一遍训练流程，才能影响机器人的行为。它也可以作为当前任务的参考，交给已经训练好的模型使用。
难点仍然在于，示范来自人，执行者却是机器人。灵初的思路，是利用前面的强配对数据模型，将人类示范转换成对应的机器人数据，再更好地作为提示输入模型。
同一种数据转换能力，由此有了两个用途：一是准备训练材料，二是帮助机器人理解眼前的示范。
这也与Psi-R2.5的双层架构相衔接。它的上层模型负责拆解长程任务，把一段较长的指令分成子任务；下层模型则结合子任务和当前观测，输出具体操作轨迹。一个负责拆清楚要做什么，一个负责落实到动作。
换个任务，不一定要重新训练模型，也可以用一段示范告诉机器人该怎么做。
当然，这里的不用重新训练，不等于模型此前没有训练过，也不等于随手拍一段视频，就能让机器人完成任何工作。目前灵初展示的是特定任务中的ICL能力，更多实现细节尚待公布。
但它提供了一个值得继续观察的方向：人的示范，不一定只能是离线训练时使用的材料，也可能成为实际使用机器人时的一种交互方式。
99%成功率，不止靠预训练
预训练已经用了十万小时级的数据，为什么到了客户现场，机器人还得接着练？
在灵初看来，真实部署面对的物品种类、规格和作业节拍，往往带有很强的定制化要求。短期内，不能指望基础模型完全不做适配，就直接进入所有客户现场；后训练仍然是必要的一环。
那训练基础模型的意义是什么？
灵初在最新的Tech blog中明确指出，预训练并不是让后训练立刻消失。从部署角度来看，现阶段训练基础模型的意义应该是让后训练需要的数据更少，从而降低适配与部署的成本。
手机盒装配，就是一个具体例子。这个任务涉及多个步骤，对操作精细度也有较高要求。据灵初介绍，通过结合人工参与与强化学习的后训练框架，经过几轮迭代，任务成功率达到约99%，耗时1-2个工作日。
预训练积累的本事，在这里派上了用场：机器人不用从零学起，只需补充少量任务数据，再通过人工参与和强化学习，把容易出错的地方练好。
到了客户现场，训练也没有结束。机器人在哪里失败，相关数据就被收集回来，用于下一轮改进。团队表示，这套方案已经用于实际客户现场，处理作业中遇到的复杂情况。
这与前面的示范引导并不矛盾。示范提供一种表达新任务的方式，后训练则继续处理具体操作中的难点。两者不是要求机器人每次都从零开始，而是在已有能力上，减少适应新需求的额外投入。
Psi-R2.5正把预训练积累的能力用到具体工作中。用好人类经验，让客户少花时间、少花成本就能把机器人用起来，是灵初持续改进基础模型的目标。
Tech blog：https://cypypccpy.github.io/tech-blog.github.io/
*本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。
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