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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)
今日监管部门披露重大进展（活力中国调研行）访雄安“机器人学校”：在真实场景中“学”技能
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。
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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。
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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)
最近，Reddit上一则题为“你如何给你Steam库里的游戏分类？”的帖子引发了不少玩家共鸣。帖主分享了自己的整理方法后，很快吸引了大量用户跟帖交流，结果展现出的却是一片混乱与自由并存的景象。
有玩家表示他的分类方式极其简单粗暴：只有“喜欢”和“不喜欢”两类。
还有人干脆说自己完全不分类，底下有人表示：“其实帖主这种也是没分类。只是自以为在分类，结果实际上‘未分类’里的游戏比其他所有类别里的游戏加起来都多。”
也有玩家吐槽自己的游戏实在太多了，根本分不过来，干脆放弃挣扎。
而一部分“极简玩家”则表示，他们只依赖Steam自带的“按近期活动排序”功能，省得自己再手动分类。
类似的还有用“仅显示准备就绪的游戏”的玩家。
笔者自己在Steam推出分类功能初期确实动过手，给个别几个特征比较鲜明的游戏做了分类，但随着库里游戏越来越多，热情很快消耗殆尽。现在只靠一个简单粗暴的办法：把“想玩、要玩、正在玩”的游戏打个星标放到收藏夹里，其他随缘。
分类的方式五花八门，甚至有些“完全没分类”的做法反倒更普遍。对于庞大的Steam库存来说，每位玩家都有一套属于自己的应对策略。那么，你又是怎么给自己的游戏分类的呢？欢迎在评论区分享你的混乱哲学！/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端