央视网消息
（焦点访谈）：现实中，有些新技术、新产品刚刚出现的时候，由于缺少“第一个吃螃蟹的人”，应用案例少，应用效果也缺少验证支撑，导致它们不太容易进入市场，出现“英雄无用武之地”的现象，有些“新技术”硬被拖成了“老技术”。去年11月7日，《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》发布，一个重要目的就是要解决类似这样一些问题。而场景就是把新技术、新产品、新业态放在一个具体情境中来应用、来验证，为新兴事物提供展示应用的舞台，加快其产业化进程。那么，经过两个多月的加快实践，新场景大规模应用如何才能实现呢？
舞台上整齐划一，跳出优雅舞姿；手术台上精准操作，完成精密骨科手术……这是被大家称赞的典型机器人，在公众眼里，它们聪明、灵活、敏捷。这些较为成熟的机器人在不同领域大放光彩。不过，很多机器人在初生时，是这样的：翻跟头时零件掉落，踉踉跄跄；马拉松赛场上跌跌撞撞，摔跤不断。从踉踉跄跄到优雅舞姿的过程，是机器人不断学习进步的过程。
学习可以让机器人迭代升级，不断进步。不过，在哪学则是个难题。位于安徽合肥的具身智能机器人数据采集训练场，被工作人员称为机器人“高级技校”。场地按照真实工业与家庭场景，一比一搭建了开放式厨房、物流分拣线、超市货架等场景。
工作人员戴上VR头显，手握动作控制器，做出示范动作，机器人则跟着重复动作，在真实场景中完成搬箱子、分拣零件、做饭等工作。每一次训练都会产生一条宝贵的训练数据，为算法迭代提供支撑。
数据采集是机器人认识物理世界的第一步，但前期场地搭建、设备投入等成本高昂，单一企业很难自行搭建。由政府打造的公共训练平台，有效降低了初创企业的早期投入。目前，已有6家合肥企业的机器人在此开展实训，而通过训练产生的数据可以用来完善算法，让机器人更加聪明，复制到新一批机器人中成为未来机器人产业化应用的基础。
国际先进技术应用推进中心（合肥）机器人事业部负责人孙丹丹：“‘数据荒’是行业的共识问题，现在的具身智能大模型需要大量的高质量数据集去训练它的模型，优化它的算法，不断迭代，然后才能够满足机器人在真实场景的应用。”
在“高级技校”的训练是第一步，要想学习、进化，更需要到真实的场景中通过进一步工作获取更多的数据，但这样的训练过程需要投入更多的算力和存储，对于很多初创企业来说，这个费用很难承受。
国际先进技术应用推进中心（合肥）执行主任程羽：“合肥市也好，包括带领着国际先进技术应用推进中心，其实重点是围绕这个方面去做工作。我们也在算力、数据，包括应用场景搭建上给予相应的政策支持，降低全社会应用新技术的门槛。”
政府搭桥铺路，企业、市场等开放真实场景，就这样，一些机器人在封闭测试场经过系统性训练后，顺利走出“技校”的“校门”，进入真实场景开展岗位“实习”。
正是通过在真实的场景中学习、训练、迭代升级，技术得以进一步进步，完成从0到1，从1到10的发展，为新技术进一步产业化做好准备。