2026年8月18日，中国人工智能产业发展联盟第十八次全体会议上，中国信通院联合人形机器人（上海）有限公司、具身智能测试实验室发布《具身智能训练场研究报告（2026年）》。人形机器人（上海）有限公司研发总监周海在解读时给出核心判断：训练场建起来只是第一步，更重要的是用起来、转起来，真正成为数据资源基地和实景实训平台。这份报告的深层价值正在于此——在建设热潮中系统诊断从"建"到"用"的真实落差。
政策与产业共振，70余家训练场率先成型
具身智能的演进建立在规模定律成立的假设之上，足够多的数据是享受规模定律红利的前提。要迎来"ChatGPT时刻"，至少需要千万小时级真实数据，而当前全球可用的高质量真实数据仅为数十万至百万小时级——供需之间存在量级差距。训练场正是在这一缺口中应运而生。
政策供给与产业需求同频共振。国家层面，工信部等八部门在《"人工智能+制造"专项行动实施意见》中明确提出建设人形机器人训练场；2024年至2026年6月，各地已发布超40份政策文件。截至2026年6月底，全国建成启用超70家训练场，在建或规划46家，形成长三角、京津冀、珠三角三大集群。
选址逻辑同样值得关注。训练场正突破传统AI产业集聚一线城市的模式，向三四五线城市延伸，资源配置从人才资本驱动转向以真实场景、数据供给和运营效率为核心。
政企双线发力，场景呈梯次分布
当前训练场建设形成"政府引导+企业自建"两类主体、"综合平台+行业垂直"两大方向、"区域协同+行业合作"两种组织模式。综合类训练场面向多行业场景搭建，支持跨场景泛化能力验证，是建设主流；行业垂类训练场扎根单一行业关键作业环节，是具身智能向产业深入渗透的重要载体。
场景建设以应用需求为牵引，围绕工业制造、家庭服务、商业零售、医疗康养、特种应急五大类场景，形成由可控场景向开放场景、由高频任务向复杂任务、由通用操作向行业作业拓展的梯次分布。含工业制造场景的训练场最多，占86%；特种应急最少，仅约25%。
可采集≠可训练，数据工程化是产能关键
报告提出一个容易被忽视的判断："可采集数据规模"并不等同于"可训练数据规模"。训练场年产量累计将达千万小时级，但原始数据需经过任务下达、真实采集、清洗标注、合规质检、存储管理、训练验证与反馈迭代的全流程闭环，才能转化为可训练、可复用、可流通的数据产品。任一环节标准不统一，都可能造成数据流转卡点。
商业模式上，产业链已初步成形，呈现"上游技术供给活跃、下游应用仍待拓展"的倒三角特征。训练场属重资产投入，数千平方米以上的建设成本在数千万至上亿元。以年产量10万小时、投入5000万元估算，仅靠数据产品出售，回本周期在3年以上。数据交易、增值服务、"训练即服务"等多元路径正在探索。
迈向能力沉淀期，标准化引领规范发展
报告将训练场发展划分为建设热潮期、能力沉淀期、生态繁荣期三个阶段，当前正处于建设热潮期向能力沉淀期过渡的关键节点。部分定位不清、能力不足的训练场将向产业链细分环节分化，缩短业务链条、做深局部能力。
标准化建设同步推进。行业标准YD/T 6771-2026《具身智能数据集质量要求及评价方法》已发布，《具身智能训练场综合评估技术规范》正在编制，围绕场景建设、设备与基础设施、数据全链路、运营管理、风险控制五大核心要素开展分级评估，以评促建。
展望未来，训练场将沿五大趋势演进：实景实训化、数据工程化、交易流通合规化、服务一体化、全周期标准化。短期会有波折，长期这套依托物理场景沉淀数据、支撑技术验证的基础设施模式将逐步成熟，为具身智能从技术验证走向产业应用提供真实场景养分。
本文基于中国信息通信研究院、人形机器人（上海）有限公司、具身智能测试实验室《具身智能训练场研究报告（2026年）》撰写，详细内容请查阅原文。
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