一、研究背景与核心问题
具身智能正加速从实验室走向产业落地，其发展的底层逻辑在于智能的进化必须实现“知行合一”：既要通过海量知识学习理解世界（“读万卷书”），更要通过真实物理交互习得行动经验（“行万里路”）。然而，大语言模型依托上千年文字积累实现了“知”的跨越，具身智能面向物理世界的“行”却高度依赖真实环境中的作业数据——这类数据此前从未被系统性采集和处理，导致巨大的数据缺口，已成为制约具身智能发展的首要因素。
在此背景下，具身智能训练场作为关键基础设施应运而生。报告将其定义为：面向具身智能研发和应用搭建的关键基础设施，在真实物理环境中支撑数据生产、模型训练、系统应用能力验证和迭代优化。
二、训练场兴起的驱动逻辑
规模定律驱动：具身智能模型性能持续受益于数据规模扩展。行业越来越倾向于认为，足够多的数据是具身智能享受规模定律红利的前提。然而，具身智能所需的视觉、动作、力触觉等多模态交互数据无法从互联网直接获取，只能从零逐条生产。据预测，若实现机器人“ChatGPT”时刻，需约1.1万亿token训练数据，约需21200台机器人连续工作一年，而当前全球高质量真实数据仅数十万至百万小时级，远未达到智能涌现门槛。
多路线探索数据采集：行业正沿无本体采集（人类第一视角视频、末端操作数据、动作捕捉）和真机采集（遥操作、自主作业回流）两条路径探索真实数据供给。同时，真实数据供给正从科研驱动转向产业驱动，分布式采集和场景数据回流成为新方向。
三、我国训练场建设现状
政策强力推动：2024年至2026年6月，全国已有18个省（自治区、直辖市）发布超40份政策文件推进训练场建设。截至2026年6月底，全国建成启用超70家训练场，在建或规划中46家，形成以长三角、京津冀和珠三角为核心的三大集群。
政企双线推进：建设主体分为政府引导（由创新中心、科研院所等联合建设）和企业自建（模型/本体企业自建、需求方与技术方联合建设）两类模式。建设内容上，综合类训练场（覆盖多行业场景）占比超60%，行业垂类训练场（聚焦单一行业）不足20%。
场景梯次分布：工业制造场景占比最高（86%），家庭服务和商业零售次之，特种应急场景最少（约25%）。工业制造因任务边界清晰、环境可控、商业价值明确，成为优先方向；家庭和商业服务是重点拓展方向；医疗康养和特种应急属前沿探索。
数据工程化流水线：训练场已初步形成“任务下达—数据采集—清洗标注—合规质检—存储管理—训练验证”的完整闭环，但各环节仍面临标准不统一、工具链不成熟等挑战。
产业链初步成型：上游为软硬件技术提供方和基础支撑方，中游为建设运营方和场景合作方，下游为技术研发主体和行业应用主体。但训练场属重资产投入（数千平方米以上训练场建设成本数千万至上亿元），商业模式尚在探索中，目前收入来源以数据产品出售为主。
四、核心挑战与发展阶段
五大共性问题：
场景同质化：任务集中在少数易采集、易展示的环节，数据多样性不足，泛化价值有限；
数据供给不足：“可采集规模”不等于“可训练规模”，数据工程全链路存在卡点；
数据难互通：跨本体、跨场景、跨机构的数据标准不统一，难以融合共享；
交易机制不成熟：专业交易平台缺乏、定价不透明、数据确权不明晰。
三阶段演进路径：
建设热潮期（当前）：大规模建设但存在场景宽泛不深入、数据作坊式生产、产品开环缺乏验证等问题；
能力沉淀期（过渡中）：场景向综合/垂类分化，数据工程体系初步成形，场内闭环带动场外应用；
生态繁荣期（未来）：标准化体系完善，分级分类格局成熟，充分链接行业。
五、建设路径与标准化
报告提出训练场应沿四条路径有序建设：
场景差异化——锚定特色优势场景，构建多复杂度任务库；
数据工程化——统一各环节平台规范，搭建自动化生产管线；
闭环化——延长能力链条，形成“生产—训练—验证—迭代”闭环；
运营多元化——分阶段推进变现，拓展中试、测试认证、人才实训等增值服务。
标准化需求涵盖场景建设、数据生产、模型训练服务、中试服务、建设运营、安全合规六大维度。行业标准YD/T6771-2026已发布首个具身智能数据集质量要求，2026-0074T-YD《具身智能训练场综合评估技术规范》正在研制中，将对综合类和行业垂类训练场开展针对性评估与五星级评级。
六、未来展望
报告提出五大趋势：①实景实训——从集约式建设向分布式真实场景拓展；②数据工程化——全链路向工具化、自动化方向发展；③合规化交易——依托规范渠道建立健全数据流通机制；④一体化服务——从单一数据供给向“训练即服务”转型；⑤全周期标准化——建立覆盖训练场全生命周期的标准体系。
报告最后指出，训练场的发展将始终与具身智能产业落地同频共振。短期可能在路径探索中经历波折，长期来看，这套依托物理场景沉淀高质量数据、支撑技术迭代验证的基础设施模式将逐步走向成熟，持续为具身智能从技术验证走向大规模产业应用提供支撑。
