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　　帕西尼多模态数据负责人向记者拆解了数据工厂的成本结构，“大头”集中在四个方面：一是核心专业采集系统，无论是依赖机器人本体的传统遥操作采集路线，还是帕西尼“以人为中心”的全模态实采路线，采集系统是重要成本构成，传统方案尤其突出，机器人本体单台造价动辄60万至70万元；二是人力与运营成本，高质量的数据采集需要庞大且具备产业经验的专业采集团队来支撑；三是场地与基建投入，大型标准化采集需要1万平方米以上的物理空间，以天津帕西尼具身智能超级数据工厂为例，其空间达到1.2万平方米，后续四座新建工厂的规模和标准还将升级；四是算力与存储底座，具身智能的数据产出涵盖触觉、视觉、语音、文本、关节角度与空间轨迹等，需要匹配数百PB（注：1PB=1024TB）级的庞大存储容量与极高的实时算力。

　　从记者整理汇总的15家已上线运营或尚在建设中的数据采集训练场数据来看，占地面积往往在3000至5000平方米之间，而北京石景山人形机器人数据训练中心、天津帕西尼具身智能工厂则均超过了1万平方米；郑州中原异构人形机器人训练场已部署了近100台机器人，上海浦东的智元数据采集中心则同时部署100多台机器人，北京人形机器人具身智能数据训练基地的这一数字为120台不同品牌的机器人。从产能计划来看，机器人数据采集中心将在一年内积累500万小时真实场景视频数据，两年内突破1000万小时，同时采集机器人本体数据100万小时；天津帕西尼具身智能超级数据工厂提供的数据是一年将可产出超2亿条的高质量训练数据；乐聚（济南）人形机器人数据训练中心的年度有效数据采集时长近7万小时。从场景设置来看，各家训练场几乎“标配”了多个真实场景，覆盖汽车制造、3C装配、家庭服务、商务办公、餐饮、康养、医疗、物流仓储、特种应用等。

　　关于数据从采集到应用的流程，上述帕西尼多模态数据负责人解释，最关键的是三个步骤：第一步是人类实景采集，采集员在数采终端的辅助下完成长序列连续采集，为机器人学习注入人类直觉和物理常识；第二步是高价值精炼，原始采集数据进入自动化工具链，由系统进行数据清洗、时序对齐、格式标准化等处理流程，形成高可用数据；第三步则是模型训练，像天津帕西尼具身智能超级数据工厂最终产出的Omnisharing DB高质量数据集，将作为通用“养料”供给具身智能模型，大模型吸收海量全模态实采数据后，才能使泛化能力实现指数级跃升。