韩国机器人初创公司RLWRLD近日宣布，已与首尔乐天酒店（Lotte Hotel Seoul）和物流企业CJ物流（CJ Logistics）合作，通过员工佩戴随身摄像头记录日常工作动作，为机器人训练生成真实环境数据。基于该数据，公司推出了RLDX-1——一款面向工业复杂任务的灵巧操作基础模型，号称在仿真和真实工业环境中均达到最先进性能，标志着机器人操控系统向更高能力迈出一步。

灵巧优先：RLDX-1的技术架构

RLDX-1是一个以实现高自由度（DoF）机械手精密操作为目标的“灵巧优先”基础模型，面向需要精细力控、接触感知和长期决策的工业任务。RLWRLD表示，当前主流基础模型在上下文记忆和力觉感知等关键能力上存在短板。为此，RLDX-1构建了全栈机器人管线：可扩展的数据采集系统、多流Transformer架构（Multi-Stream Action Transformer, MSAT），以及集成的训练与部署策略。MSAT将视觉、运动、记忆和扭矩信号分别处理后融合，用于动作生成。此外，模型还包含机器人专用视觉语言模型、运动与物理模块，以及将感知压缩为记忆令牌以实现长期任务跟踪的认知接口。RLWRLD还利用合成数据引擎和人类手部动作捕捉管道，扩展灵巧操作的训练覆盖范围。据该公司称，RLDX-1在空间、时间及接触密集型任务的基准测试中，表现优于领先的视觉-语言-动作模型，并能够泛化至单臂、双臂及人形机器人等多种形态，实现更自适应、更强大的工业操控能力。

数据来源：员工佩戴摄像头记录专业作业

为了给RLDX-1提供训练素材，RLWRLD正在构建一个大规模的人类工作技能数据库。在首尔乐天酒店，员工执行折叠宴会餐巾、布置餐桌等任务时的动作被详细捕捉，并转化为训练数据。类似的动捕系统也部署在CJ Logistics的仓库和Lawson的零售环境中，覆盖食品服务准备、仓库操作和零售整理等场景。RLWRLD的目标是捕捉精细的人类灵巧性，包括握力、力度和动作序列。该公司正在开发一个AI软件层，旨在驱动新一代能够适应工厂、仓库乃至家庭环境的机器人。

韩国国家战略与企业布局

这反映了行业向人形机器人转变的更广泛趋势——复制人类手的灵巧性被视为实际部署的关键。韩国正利用其强大的制造业基础和熟练劳动力，为机器人技术生成高质量的训练数据，力争成为该领域的竞争者。韩国政府也通过数字化专家技能用于AI制造系统等项目，以及近期启动了一个3300万美元的项目将大师级技工知识存入数据库，以应对人口老龄化与劳动力缩减，希望通过机器人技术提高生产力。分析人士指出，RLWRLD采用的“真人演示-数据采集-模型训练”范式，是目前解决机器人灵巧操作泛化能力不足的主流路径之一。然而，从特定场景的动作捕捉到通用工业操作模型，仍然需要跨越数据规模、模型架构和硬件泛化等多道门槛。该公司与乐天酒店、CJ物流的合作，能够为其提供真实的、多模态的人类操作数据，这对于训练具身智能模型至关重要。但隐私保护、数据清洗以及不同个体动作风格的一致性处理，仍是实际落地的挑战。同时，其宣传的“最先进性能”在未见过的任务和物体上的表现，仍有待第三方验证。