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今日相关部门发布新政策通报（活力中国调研行）访雄安“机器人学校”：在真实场景中“学”技能，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:官方服务专线，支持多品牌报修

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本周监管部门公开新进展（活力中国调研行）访雄安“机器人学校”：在真实场景中“学”技能，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：（活力中国调研行）访雄安“机器人学校”：在真实场景中“学”技能

　　河北雄安6月26日电 题：访雄安“机器人学校”：在真实场景中“学”技能

　　记者 张子扬 牛琳

　　在“多品牌、多场景、全流程”的“课堂”里，机器人正变得越来越“聪明”。

　　由中国雄安集团数字城市科技有限公司(下称“雄安集团数城公司”)建设运营的具身智能训练场，是河北雄安新区首座“机器人学校”。记者看到，不同厂商生产的足式、轮式、协作式机器人，在搭建的真实场景里正练习解锁烤面包、超市售卖等日常任务。

　　训练场1：1实景还原了迎宾导览、工业搬运、家居生活、商业零售、物流装配五大真实场景，每个场景都有相应的具身智能数据采集师一对一教学。

6月23日，中国雄安集团数字城市科技有限公司具身智能训练场内，数据采集师正在训练机器人搬运货物。　韩冰 摄

　　家居生活场景区内，具身智能数据采集师梁俪珊头戴VR眼镜，手握操控手柄，遥控机器人烤面包。她一遍遍缓慢指引机器人完成取面包、对准卡槽、精准放入早餐机等动作。

　　梁俪珊手把手指引机器人完成动作的过程是数据采集。她说，机器人没有人类举一反三的能力，每一次示范都会因角度、力度的细微差异产生不同数据。为了采集到足够多的有效数据，一个动作需要高精准重复采集上千次。

　　数据采集师操控机器人在各场景中反复执行任务，积累了海量真机数据。雄安集团数城公司城市大数据事业部业务经理曹悦介绍，这些数据就是机器人认知世界、不断学习和进化的基础“养料”。将满足特定场景的数据训练给模型，再迁移到具身智能本体，以此不断提升机器人的运动控制、环境适应和任务执行等能力。

　　曹悦算了一笔账，训练一个动作需要采集上千条数据，一台机器人每天可产生200至400条有效数据，因此，训练完成一个动作需要几天甚至十几天的数据采集。

6月23日，记者实地探访中国雄安集团数字城市科技有限公司具身智能训练场。　韩冰 摄

　　雄安集团数城公司总经理助理李国良介绍，雄安集团数城公司具身智能训练场2025年12月正式投用。目前，该训练场已进入真机数据采集与标注的常态化运营阶段，每天产生千条左右高质量数据。这些数据同步上架至雄安新区城市可信数据空间，需求企业可直接在线筛选、下单采购数据集。

　　“大量场景数据的采集和储备，是完成机器人训练迭代的基础。”李国良表示，具身智能训练场存在的核心价值，是为算法快速迭代和大模型落地应用提供持续“燃料”，赋能具身智能大模型在城市级复杂场景中的规模化应用与商业化落地。

　　李国良说，雄安集团数城公司具身智能训练场已率先打通多厂商、异构机器人从统一设备管理、统一数据采集、统一数据标注到模型训练的完整能力。

　　“具身智能训练的核心挑战是场景复杂度差异。”李国良解释说，家居、餐饮、环卫、工业、仓储等各类细分场景数量庞大，全维度数据采集成本极高，行业普遍存在“数据荒”。

　　目前，雄安集团数城公司具身智能训练场的数据采集主要依靠在室内搭建固定式场景，定点采集标准化动作数据。

　　“目前搭建的这五大场景共性需求比较大。”李国良称，下一步，将让数据采集师携带穿戴式设备进入真实城市场景采集数据，以满足城市治理方面的数据需求。(完)

昨日研究机构公布重大成果（活力中国调研行）访雄安“机器人学校”：在真实场景中“学”技能

　　河北雄安6月26日电 题：访雄安“机器人学校”：在真实场景中“学”技能

　　记者 张子扬 牛琳

　　在“多品牌、多场景、全流程”的“课堂”里，机器人正变得越来越“聪明”。

　　由中国雄安集团数字城市科技有限公司(下称“雄安集团数城公司”)建设运营的具身智能训练场，是河北雄安新区首座“机器人学校”。记者看到，不同厂商生产的足式、轮式、协作式机器人，在搭建的真实场景里正练习解锁烤面包、超市售卖等日常任务。

　　训练场1：1实景还原了迎宾导览、工业搬运、家居生活、商业零售、物流装配五大真实场景，每个场景都有相应的具身智能数据采集师一对一教学。

6月23日，中国雄安集团数字城市科技有限公司具身智能训练场内，数据采集师正在训练机器人搬运货物。　韩冰 摄

　　家居生活场景区内，具身智能数据采集师梁俪珊头戴VR眼镜，手握操控手柄，遥控机器人烤面包。她一遍遍缓慢指引机器人完成取面包、对准卡槽、精准放入早餐机等动作。

　　梁俪珊手把手指引机器人完成动作的过程是数据采集。她说，机器人没有人类举一反三的能力，每一次示范都会因角度、力度的细微差异产生不同数据。为了采集到足够多的有效数据，一个动作需要高精准重复采集上千次。

　　数据采集师操控机器人在各场景中反复执行任务，积累了海量真机数据。雄安集团数城公司城市大数据事业部业务经理曹悦介绍，这些数据就是机器人认知世界、不断学习和进化的基础“养料”。将满足特定场景的数据训练给模型，再迁移到具身智能本体，以此不断提升机器人的运动控制、环境适应和任务执行等能力。

　　曹悦算了一笔账，训练一个动作需要采集上千条数据，一台机器人每天可产生200至400条有效数据，因此，训练完成一个动作需要几天甚至十几天的数据采集。

6月23日，记者实地探访中国雄安集团数字城市科技有限公司具身智能训练场。　韩冰 摄

　　雄安集团数城公司总经理助理李国良介绍，雄安集团数城公司具身智能训练场2025年12月正式投用。目前，该训练场已进入真机数据采集与标注的常态化运营阶段，每天产生千条左右高质量数据。这些数据同步上架至雄安新区城市可信数据空间，需求企业可直接在线筛选、下单采购数据集。

　　“大量场景数据的采集和储备，是完成机器人训练迭代的基础。”李国良表示，具身智能训练场存在的核心价值，是为算法快速迭代和大模型落地应用提供持续“燃料”，赋能具身智能大模型在城市级复杂场景中的规模化应用与商业化落地。

　　李国良说，雄安集团数城公司具身智能训练场已率先打通多厂商、异构机器人从统一设备管理、统一数据采集、统一数据标注到模型训练的完整能力。

　　“具身智能训练的核心挑战是场景复杂度差异。”李国良解释说，家居、餐饮、环卫、工业、仓储等各类细分场景数量庞大，全维度数据采集成本极高，行业普遍存在“数据荒”。

　　目前，雄安集团数城公司具身智能训练场的数据采集主要依靠在室内搭建固定式场景，定点采集标准化动作数据。

　　“目前搭建的这五大场景共性需求比较大。”李国良称，下一步，将让数据采集师携带穿戴式设备进入真实城市场景采集数据，以满足城市治理方面的数据需求。(完)

在军事领域，特种作战部队的素质培养一直备受瞩目。兰德公司于2024年12月27日发布的《美空军特种作战部队非技术属性训练与发展》报告（以下简称《报告》），堪称一份关键研究成果。这份报告聚焦美空军特种作战部队非技术属性的培养，如抗压能力、团队合作能力等，为其绘制出培养路线图，着重关注初期技能训练以及早期职业训练课程的重点内容。

非技术属性的“半壁江山”

《报告》聚焦于美空军特种作战部队队员非技术属性的培养，其核心观点是：在日益复杂和动态的现代特种作战环境中，非技术属性与技术技能同等重要，甚至在某些情况下，非技术属性对任务成功的影响更为显著。这一观点并非凭空臆断，而是基于对现代特种作战本质的深刻理解以及对大量实战经验的总结提炼。

兰德公司《美国空军特种作战部队

非技术属性训练与发展》封面

特种作战的特殊性决定了其对人员素质的更高要求。与常规军事行动相比，特种作战通常规模小、强度高、风险大，且往往在敌后或其他极端环境下进行。特战队员不仅要面对严酷的自然环境和强大的敌人，还要承受巨大的心理压力和不确定性。在瞬息万变的战场环境中，仅凭精湛的技术技能难以保证任务的成功完成。例如在执行渗透侦察任务时，队员可能需要长时间潜伏在敌后，忍受饥饿、疲劳和孤独，并随时准备应对突发情况。此时强大的驱动力、坚韧的意志力以及良好的抗压能力就显得尤为重要，此外，特种作战强调团队协作，队员之间需要密切配合、相互支援，才能完成任务。因此良好的团队合作精神、有效的沟通能力以及高度的相互信任也是不可或缺的。这些非技术属性，虽然难以量化，但却直接影响着特战队员的作战效能和任务成败。

《报告》将美空军特种作战部队队员的非技术属性划分为认知、体能、个人特质和人际交往四个维度，并分别定义了八个核心属性：可训练性、问题解决能力、体能、驱动力、正直、抗压能力、团队合作和沟通能力。这种分类方式较为全面地涵盖了特战队员所需具备的非技术素质，并为后续的训练和评估提供了框架。然而《报告》对某些属性的定义和内涵仍有待商榷。例如“驱动力”的定义包含了主动性、毅力和可靠性三个方面，这三个方面虽然相互关联，但又各有侧重，在实际操作中可能需要进一步细化。《报告》也未充分探讨不同属性之间的相互作用和影响。例如抗压能力的提升可能依赖于情绪调节能力和自我认知能力的提高，而团队合作的有效性则与沟通能力和相互信任程度密切相关。因此在未来的研究中，需要进一步深入探讨非技术属性的内涵、结构以及不同属性之间的相互关系，以便更精准地指导训练和评估。

美空军特种作战部队在非技术属性培养方面的现有实践值得肯定，但也存在不足。《报告》提出美空军特种作战部队已经将非技术属性纳入人才选拔和评估体系，并开展了一些有益的训练实践，如同伴评估、情绪智力报告，以及个人发展模块等。这些实践表明，美空军特种作战部队已经开始重视非技术属性的培养，并尝试将一些经过验证的有效方法融入训练体系。然而《报告》也提出，这些实践尚未在整个美空军特种作战部队训练体系中得到标准化推广，不同课程之间存在差异，部分属性的培养缺乏系统性和针对性。例如，虽然所有课程都包含体能训练，但训练内容和强度存在差异，且未充分考虑不同特战专业的特殊需求。此外，一些重要的非技术属性，如正直和抗压能力，在训练中更多地被视为学员应该具备的基本素质，缺乏有针对性的培养和训练。这导致了非技术属性培养的碎片化和不均衡，难以有效提升特战队员的整体素质。

非技术属性的培养是一个系统工程。《报告》提出的“定期需求分析、属性与课程目标/活动对齐、创造积极的训练迁移条件、确定合适的训练策略和干预措施、结合目标设定、提供及时诊断性反馈以及进行正式项目评估”等建议，为构建一个系统化的非技术属性培养体系提供了有价值的思路。然而要将这些建议转化为实际行动，还需要克服诸多挑战，深入研究和探索许多问题。例如如何准确评估学员的非技术属性水平、如何评估训练的有效性等，此外，非技术属性的培养并非一蹴而就，需要长期坚持、持续改进。需要建立一个持续的反馈机制，不断评估训练效果，并根据实际情况调整训练内容和方法，才能最终实现非技术属性培养的目标。

美空军非技术属性培养现状

《报告》对美空军和其特种作战部队在非技术属性培养方面的现状进行了梳理，揭示了现有体系的优势和不足，为后续改进方向提供了参考。

美空军层面举措《报告》提出，美空军已建立了涵盖22项基础能力的框架，并开发了相应的评估工具，旨在促进所有空军人员的全面发展。这体现了美空军对人员综合素质培养的重视，并试图通过标准化的能力模型和评估体系来确保人员训练的质量和一致性。MyVector职业发展应用程序的应用，也为追踪能力发展、提供个性化反馈提供了技术支持，体现了美空军在人才培养方面与时俱进，积极利用信息技术提升管理效率。此外还有一系列政策、手册和指令，如AETCI36-2651和AFH36-2235，对基础军事训练、技术训练和教学系统设计提供了指导，强调了能力模型的开发和应用，构建了较为完善的制度保障体系。

然而《报告》也提出，这些举措在美空军特种作战部队中的应用程度和有效性存在差异，基础能力评估体系尚未在特种作战领域得到充分利用。这反映了通用能力框架与特种作战特定需求之间存在一定的脱节。特种作战任务的特殊性决定了其对人员素质的要求更高，更强调在复杂环境下的适应性、应变能力、团队协作和心理韧性。而美空军的通用能力框架可能更侧重于一般军事人员的素质要求，难以完全覆盖特种作战的特殊需求。例如在高风险、高压力的特种作战环境中，抗压能力、决策能力和团队协作的重要性更为突出，需要进行更具针对性的训练和评估。因此，美空军需要进一步优化其通用能力框架，使其更贴合特种作战的实际需求，或者为美空军特种作战部队制定专门的能力模型和评估体系。

美空军特战司令部举措美空军特种作战部队在非技术属性培养方面进行了一些有益的探索，例如战斗控制见习课程中采用的标准化同伴评估和情绪智力报告，以及为学员提供的个人发展模块和阅读清单。同伴评估可以提供多角度的反馈，帮助学员更好地了解自身优势和不足；情绪智力报告有助于学员提升自我认知和情绪管理能力；个人发展模块和阅读清单为学员提供了自主学习和提升的机会。特战教官资格课程（IQC）的设立，也为培养具备非技术属性评估和反馈能力的教官队伍提供了保障，为非技术属性训练的有效实施奠定了基础。

美空军特种作战部队在非技术属性培养方面仍处于探索阶段，缺乏统一的指导思想和标准化的实施方案。不同课程之间各自为政，导致训练内容和方法的差异较大，难以保证训练质量的一致性。此外部分属性的培养缺乏系统性和针对性。一些重要的非技术属性，如正直、抗压能力和团队协作，也缺乏系统化的训练和评估。

《报告》通过对九门美空军特种作战部队初期训练课程的训练文件进行内容分析，试图揭示非技术属性在训练中的体现程度和发展机会。这种方法可以帮助了解训练设计的意图和目标，但其局限性也显而易见。文件分析只能反映训练的预期目标，而不能完全反映训练的实际执行情况。训练文件的详细程度、教官的教学水平以及学员的个体差异等因素都会影响非技术属性的培养效果。例如即使训练文件中明确规定了团队合作训练的内容和方法，但如果教官缺乏相关的教学经验或学员缺乏参与的积极性，训练效果也会大打折扣。

《报告》提出，许多训练目标和活动可以同时培养多种属性，这为优化训练设计、提高训练效率提供了思路。例如一项需要团队协作完成的体能训练，既可以培养学员的体能，也可以提升他们的团队合作精神和沟通能力。然而如何有效地整合不同属性的训练，避免训练内容的重复和冲突，需要进行更精细的设计和安排。因此在文件分析的基础上，需要结合其他研究方法，如学员和教官访谈、课堂观察、绩效评估等，对训练的实际效果进行更深入的评估，才能更全面地了解美空军特种作战部队非技术属性培养的现状，并为后续改进提供更可靠的依据。这需要更精细的评估设计和更丰富的评估方法，例如采用模拟演习、实战演练等方式来评估学员在复杂环境下的综合素质和实战能力。

特战队员非技术属性训练需求分析

《报告》深入探究了美空军特种作战部队非技术属性训练的需求，力求全面、客观地呈现当前训练体系的优势与不足，并为未来的改进方向提供参考。

各课程学生对属性重点的评分分布

学员视角：需求感知与差异化理解《报告》采用焦点小组访谈和问卷调查等方法，收集了学员对非技术属性训练的看法。学员的反馈是需求分析的重要组成部分，能够直接反映训练体系的有效性和学员的实际需求。调查结果显示，学员普遍认为可训练性、团队合作、抗压能力和驱动力等属性在训练中得到了重视，这与训练大纲的设计目标基本吻合。然而学员对沟通能力的重视程度相对较低，这可能与特种作战强调行动效率，相对弱化语言沟通有关。此外学员的反馈也印证了文件分析的结果，即部分属性的培养缺乏系统性和针对性，且学员对属性的理解和掌握程度存在差异。例如，部分学员可能将“驱动力”理解为单纯的服从命令，而忽略了主动性和创造性在特种作战中的重要性。这种差异化的理解可能源于训练内容的模糊性和缺乏个性化的指导。

各课程教官对属性重点的评分分布

绩效评估分析：数据驱动与精准定位绩效评估数据为需求分析提供了重要的佐证，通过对评估数据的量化分析，可以更精准地定位训练中的薄弱环节。《报告》对绩效评估数据进行了分析，发现“不希望此人加入我的团队”的评价主要集中在团队合作、驱动力、可训练性和抗压能力四个属性上。这表明这些属性的不足会严重影响学员的团队表现和任务完成能力，是美空军特种作战部队训练中需要重点关注的领域。绩效评估数据的分析不仅能够揭示问题所在，还能为训练干预提供方向。例如针对团队合作能力的不足，可以加强团队协作训练，并引入团队绩效评估机制，促进团队成员之间的相互配合和共同进步。针对抗压能力的不足，可以开展心理韧性训练，并模拟高压环境，帮助学员提升应对压力的能力。

需求分析总结：多维度视角与系统性改进综合学员反馈、指挥官和教官视角以及绩效评估数据，《报告》得出结论：美空军特种作战部队训练中存在驱动力、团队合作、可训练性和抗压能力四个主要的非技术属性差距。这些差距的存在，一方面反映了当前训练体系的不足，例如训练内容的碎片化、训练方法的单一性、评估机制的不完善等；另一方面也提示了未来训练改进的方向。《报告》强调，针对这些差距，需要采取多管齐下的策略，既要关注个体层面的干预，如目标设定、个性化指导、反馈机制等，也要关注训练环境的塑造，如营造积极的学习文化、加强教官队伍建设、优化训练资源配置等。此外，还需要加强对非技术属性的理论研究，探索更科学的评估方法和更有效的训练模式。

加强非技术属性的战术把控

是一个长期过程

《报告》对美空军特种作战部队非技术属性培养现状和需求进行了深入分析，为后续的训练改进提供了有价值的参考。美空军特种作战部队需要进一步加强对非技术属性的重视，将其系统性地纳入训练规划和评估体系，并采取科学有效的训练方法，促进学员的全面发展。

2019年4月30日，特种作战气象技术队更名为

特种侦察队，将从专门的天气分析转向

多域侦察与监视的方向

《报告》的贡献在于，它不仅提出了问题所在，更重要的是它提供了一套可操作的建议。例如《报告》建议实施定期的需求分析，以确保训练内容与实际需求相符；建议将非技术属性的培养与课程目标和活动对齐，以提高训练效率；建议创造积极的训练迁移条件，以促进学员将所学知识和技能应用于实战；建议确定合适的训练策略和干预措施，以满足不同学员的个性化需求；建议结合目标设定、及时反馈和正式项目评估，以持续改进训练效果。这些建议为构建一个系统化、科学化、个性化的非技术属性培养体系提供了有价值的思路。

然而要将建议转化为实际行动，还需要克服许多挑战。首先，如何准确评估学员的非技术属性水平是一个难题。非技术属性不像技术技能那样容易量化，其评估需要依赖于主观判断和定性分析，这不可避免地会带来一定的误差。其次，如何将非技术属性的培养融入现有的训练课程中也是一个挑战。特种作战训练本身就非常紧张和高强度，如何在有限的时间内有效地融入非技术属性的培养，需要进行精心的设计和安排。再次，如何激励学员积极参与非技术属性的训练也是一个关键问题。一些学员可能认为非技术属性的训练不如技术技能训练重要，或者认为这些属性是与生俱来的，难以通过训练提升，从而缺乏参与的积极性。最后，如何评估训练的有效性也是一个需要解决的问题。非技术属性的培养效果难以立竿见影，需要长期观察和评估，这需要建立一套科学的评估体系和指标。本评析后续将继续探讨《报告》中提出的具体培养策略，并结合相关理论和实践进行深入分析。

版权声明：本文刊于2025年4期《军事文摘》杂志，作者：杨安博、余仕鹏、杨银、韩小龙，如需转载请务必注明“转自《军事文摘》”。

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