Universal Robots (UR) 与 Scale AI 合作，在硅谷举行的 GTC 2026 大会上正式推出 UR AI Trainer 系统，旨在通过模仿学习技术推动工业机器人从预编程向 AI 驱动任务转变。

Universal Robots 的 AI 机器人产品副总裁 Anders Beck 表示：“客户需要收集高保真、同步的工业机器人和视觉数据，以便在同一工业机器人上训练 AI 模型。UR AI Trainer 提供了从实验室到工厂的直接解决方案。”

该系统利用力反馈和直接扭矩控制功能，允许开发者在超过 100,000 个工业部署的硬件上进行训练，解决硬件分散和数据采集障碍。

AI Trainer 采用领导者-跟随者设置，操作员引导工业机器人完成任务，同时自动捕获多模态数据，用于训练视觉-语言-动作模型。

Scale AI 的物理 AI 总经理 Ben Levin 指出：“我们共同创建了集成的机器人数据飞轮，使客户能更快训练、部署和改进 AI 模型。”双方计划今年晚些时候发布大规模工业数据集。

在 GTC 展台上，与会者可亲身体验该系统，通过触觉输入控制工业机器人执行智能手机包装任务，演示数据实时记录并回放。

Universal Robots 还探索使用 Nvidia 工具自动化合成数据生成，构建高保真数据采集引擎。Nvidia 的 Amit Goel 表示：“这为训练下一代自主系统提供了必要基础设施。”

此外，Generalist AI 展示了具身基础模型，两台 UR7e 机器人自主完成复杂包装任务，体现真实世界性能。Generalist AI 的 Pete Florence 说：“演示展示了物理常识如何转化为实际能力，为跨行业部署铺平道路。”