作为人工智能与机器人深度融合的重要方向，具身智能正在从技术验证阶段迈向规模化应用阶段。

不同于传统人工智能依靠互联网数据实现能力跃迁，具身智能需要机器人在物理环境中不断完成感知、决策、执行与反馈闭环。然而，目前行业仍面临真实数据获取成本高、场景覆盖不足、数据标准缺失等问题，数据供给体系尚未形成规模化能力。

训练场正在成为解决这一瓶颈的新型产业基础设施：它连接真实世界数据生产、模型训练优化以及机器人应用验证，是推动具身智能从技术验证走向产业落地的重要环节。

近日，中国信息通信研究院人工智能研究所、人形机器人（上海）有限公司、具身智能测试实验室联合发布《具身智能训练场研究报告（2026年）》，系统梳理我国具身智能训练场发展背景、建设现状、实践路径和未来趋势。

本期我们提炼报告四大核心洞察，解析训练场如何成为具身智能产业发展的关键支撑。

一、具身智能数据需求催生训练场模式

（一）规模定律驱动，数据是具身智能发展重要支撑

（二）数据瓶颈凸显，探索真实数据供给和利用能力

（三）场景应用牵引，训练场成为当前闭环关键路径

二、我国具身智能训练场建设情况

（一）政策牵引地方支持，各地训练场加速建设进程

（二）政企建设多方发力，综合行业双模式协同发展

（三）应用需求建设导向，训练场行业场景呈梯次分布

（四）数据方案多元应用，工程化支撑训练场产能升级

（五）产业生态初步构建，训练场探索可持续商业模式

三、我国具身智能训练场实践分析

（一）训练场核心建设要素与挑战

（二）训练场发展阶段及典型路径

（三）训练场标准化实践

四、具身智能训练场未来展望

如果说传统人工智能依赖海量互联网数据完成能力跃迁，那么具身智能面对的挑战则更加复杂。

机器人不仅需要理解世界，更需要在真实环境中行动，而行动能力的形成依赖大量物理交互数据。当前，具身智能产业面临的核心矛盾正在从：“模型能力不足”转向

“高质量真实世界数据不足”。

1.真实数据成为机器人能力提升关键资源

具身智能训练需要覆盖：

• 视觉感知数据；

• 机器人运动轨迹数据；

• 力觉、触觉反馈数据；

• 多模态环境交互数据。

但这些数据无法像互联网文本一样自然积累。机器人每一次抓取、移动、操作，都需要在真实环境中完成数据采集、标注和验证，导致数据获取成本高、周期长、规模化困难。

2.传统数据生产方式难以满足产业需求

当前机器人数据获取主要依赖：

• 企业自主采集；

• 遥操作示教；

• 场景测试回流；

• 仿真环境生成。

但不同企业、不同机器人、不同应用场景之间存在明显的数据壁垒，导致数据难以复用，产业仍处于“小规模、低效率”的数据生产阶段。

3.训练场成为破解数据供给瓶颈的新路径

报告指出，训练场正在成为支撑具身智能发展的关键基础设施。它通过构建标准化物理环境，提供数据采集、模型训练、能力测试、迭代优化这一完整闭环，加速机器人从实验室走向真实应用。

早期机器人训练环境更多承担产品测试和技术验证功能，但随着具身智能模型不断发展，训练场的产业角色正在发生变化。

未来，训练场并不只是机器人“练习”的场所，而是连接数据、模型和应用的重要基础设施。

在训练场中，机器人可以完成真实任务执行，通过采集动作轨迹、环境反馈以及多模态交互信息形成训练数据；模型则基于这些数据持续优化，并通过再次测试验证能力提升效果。

这一过程形成了“数据采集—模型训练—能力验证—持续优化”的闭环。

相比传统企业内部研发模式，训练场能够进一步降低数据获取门槛，促进机器人企业、模型开发团队、应用企业之间的协同。

从产业视角看，训练场承担的已经不只是数据供给功能，而是在构建具身智能从实验室走向商业场景之间的重要连接层。

随着训练场价值逐渐被产业认识，国内多方力量正在推动相关基础设施建设。

报告显示，目前我国具身智能训练场建设呈现多主体参与的发展特点，建设主体呈现两类主要模式：

• 政府主导型：打造产业公共基础设施。地方政府通过建设公共训练平台，聚合机器人企业、科研机构和产业资源，推动区域具身智能生态形成。

• 企业建设型：服务自身模型与产品迭代。机器人企业围绕自身产品和模型需求建设专属训练环境，以获取更加匹配自身业务的数据资源。

与此同时，训练场建设模式正在逐步分化。

综合型训练场更关注多机器人、多任务、多场景的数据积累，希望形成通用能力训练平台；行业型训练场则更加聚焦具体应用，通过制造、物流、服务等垂直场景提升机器人解决实际问题的能力。

这种差异化发展意味着，未来训练场可能不会形成单一模式，而是伴随应用需求形成覆盖不同场景的数据基础设施网络。

当前，训练场建设仍处于探索阶段。

相比简单完成空间建设，如何持续产生高价值数据，如何形成可复制的运营模式，才是决定训练场长期价值的核心。

未来训练场需要进一步提升数据生产效率，通过完善任务设计、数据采集、质量管理和模型验证流程，实现从“建设能力”向“运营能力”的转变。

与此同时，标准化也将成为行业规模化发展的关键。

随着越来越多训练场投入建设，数据格式、测试流程、能力评价体系等基础标准亟需完善。只有形成统一标准，训练场才能从单个项目探索，逐步发展为支撑产业发展的公共基础设施。

纵观产业发展趋势，具身智能正在进入新的竞争阶段。

过去几年，行业关注机器人本体、运动控制和模型能力；而未来十年，决定机器人规模化落地速度的关键，将是能否建立高效、稳定、标准化的数据基础设施。

训练场正在成为连接数据、模型与应用的重要基础设施。它不仅是机器人训练环境，更可能成为未来具身智能产业中的“数据工厂”和“能力验证平台”。

随着产业进入规模化落地阶段，掌握训练场建设能力与运营能力的企业，将更有可能掌握机器人智能进化的关键入口。

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