本刊记者 郭志强

伴随科技发展，机器人行为训练师这一新职业应运而生。

走进中联重科旗下中科云谷具身智能机器人训练场，Z01机器“学徒”们整齐列阵。它们通过人脸识别实现视觉社交智能，配合手势识别、力控柔顺与实时避碰能力，能够完成握手、挥手回应等肢体互动。

数据采集、模型训练、触觉感知……这些科技感十足的名词，每天都在这里变成现实。

承担训练“机器人军团”重任的，是一群平均年龄20多岁的青年奋斗者。从商业场景到家庭服务，再到工业生产，这些机器人经过了哪些训练才能走上工作岗位？这些年轻人又做了哪些工作？

世界机器人大会上，中联重科人形机器人正在进行反光镜预装。

2026世界机器人大会中联重科展位现场

中联重科人形机器人在智能工厂进行分拣作业

教机器掌握新技能

目前，我国人形机器人正加速从“舞台上动起来，赛场上跑起来”向“家庭里用起来，工厂里干起来”转变。

这场革命背后，机器人行为训练师扮演着“教练”角色——把数据采集、模型训练、仿真验证、部署运维串成全生命周期闭环，一边沉淀真实作业数据，一边“投喂”海量工业操作信息，让“机器学徒”边干边学、越练越熟。

“95后”叶子健便是从业者之一。在入职成为中联重科的机器人算法工程师前，他曾在头部车企从事汽车座椅场景工作。

叶子健本科和硕士学的都是电子工程专业，今年1月加入机器人事业部，用他自己的话说，“一头扎进了一个完全陌生的领域”。

叶子健说：“选择人形机器人领域，一方面，是看好这个赛道长期发展，很多过去停留在论文、实验室的技术，正在进入制造、仓储、物流等真实场景；另一方面，机器人融合算法、运动控制、机械和感知等技术，写下的代码、训练的模型变成机器人的一个真实动作，这种从算法到动作的反馈，是最吸引我的地方。”

王飞鸿比叶子健早半年入职机器人事业部。在学生时代，他就一直对人形机器人感兴趣。能干自己喜欢的事业，他的兴奋劲儿溢于言表：“每当我们让机器人学会一个新技能，比如上下料、组装或精准分拣，都会给我强烈的满足感和自豪感，这种从无到有的创造过程，充满乐趣。”

最近一年的人形机器人调试训练经历，让王飞鸿收获良多，“机器人的智能离不开数据，而我们可以便捷地获取车间一线的真实数据——训练场配备专业的遥操员，专门采集高质量数据，再通过我们完整的工具链平台完成模型训练，训练后马上就能在真实场景中测试验证。这种‘数据—训练—验证’的闭环，让我们的研发更贴近实际需求，迭代也更快。”

中科云谷机器人后端开发工程师邹浩东是湖南人，从做传感器到系统集成，再到人形机器人研发，多段不同岗位的从业经历，让他对这份人形机器人研发工作有着更深的体会。

他说：“人形机器人行业的新鲜感在于，整个产业都在集体踏入一片充满未知的‘非标准’新大陆。我们不再仅仅是制造一台冷冰冰的机器，而是在定义和创造一种能够自主理解并干预复杂物理世界的‘实体’。”

“不卷时长”不等于“降低要求”

如今，越来越多企业聚焦有效创新，以单位时间内的算法迭代、调试试验产出为标尺，而非单纯比拼工时。这种工作节奏，正在成为吸引顶尖年轻人的关键。

采访中，3位年轻的机器人训练师对于生活和工作都有自己的一套方法论。

叶子健说，人形机器人领域技术迭代非常快，每天都有新概念，如果泛泛去追很容易迷失。他的做法是“问题导向型学习”：以当下的系统瓶颈为原点，逆向深挖前沿文献和顶尖开源项目，做到“学了就能落地真机”，不是盲目地涉猎所有技术。

中联重科中科云谷人力资源相关负责人介绍，近一年多，公司机器人业务板块新招聘人员120余人，均为技术研发人员。这支队伍呈现鲜明的年轻化特征，整体平均年龄27岁，30岁及以下人员占比近90%。

人形机器人技术迭代快，年轻人面对的项目不确定性和技术攻关压力很大，比起拉长他们的工时，公司更愿意尊重他们的创新意识，这样更能换来真正的产出。

“不卷时长”绝不等于“降低要求”。邹浩东认为，行业需要的是既懂上层AI与应用开发，又愿意俯下身去理解底层硬件特性、中间件通信，并且在面对突发硬件报警或工况异常时能冷静抽丝剥茧定位问题的复合型人才。工程师们拼的是单位时间里的智力密度与工程纵深。

王飞鸿说：“公司给予我们年轻人充分的试错空间与创新资源，让青年工程师在解决实际问题的过程中淬炼技术本领。同时，也为我们年轻技术人才提供了全方位的安心保障与成长通道，让我们能够静下心来钻研硬核技能，把个人的职业黄金期真正融入高端制造业智能化突围的浪潮中。”