报告发布背景
大语言模型依靠互联网海量文本实现能力跃迁，但具身智能需要大量真实物理交互数据，而视觉、力触觉、动作轨迹这类多模态真机数据无法直接从互联网获取，真实数据缺口已经成为制约人形机器人、物理 AI 规模化落地的最大瓶颈。
在此背景下，全国各地掀起具身智能训练场建设热潮，训练场作为全新的产业基础设施，承担真实数据生产、模型训练、真机验证迭代的关键作用。但行业快速扩张的同时，也暴露出场景同质化、数据产能不足、数据难以流通共享、商业模式不清晰等现实难题。
这份报告正是立足国内大量训练场实地调研，回答：训练场到底应该怎么建、怎么用、怎么运营，为政府、建设方、机器人企业、科研机构提供权威参考依据。
报告核心内容速览
报告完整梳理国内具身智能训练场发展全貌，从数据底层逻辑、全国建设现状、产业链、现存痛点、发展阶段、标准化方向、未来趋势多维度展开，提炼四大核心要点。
✨核心要点一：国内训练场产业格局成型，形成三大产业集群
截至 2026 年 6 月，全国已经建成启用超 70 家具身智能训练场，在建、规划 46 家，覆盖全国 18 个省份，形成长三角、京津冀、珠三角三大产业集群，并且不再局限于一线大城市，逐步向三四线城市扩散，依托地方制造业、服务业场景开展建设赵羽祺。建设模式分为政府引导共建、企业自建两大类；分为综合类训练场、行业垂类训练场两大类型。工业制造是当前布局最多的场景，占比 86%，其次是家庭服务、商业零售，医疗康养、特种应急尚处于探索阶段。
✨核心要点二：训练场不是简单堆硬件，要经历三阶段演进
报告把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。当前国内行业正处在从 “建设热潮期” 迈向 “能力沉淀期” 的过渡期。
✨核心要点三：产业链已经形成，但面临四大共性现实挑战
训练场已经搭建起「上游软硬件供给 — 中游建设运营 — 下游模型、本体、行业需求方」完整产业链，但目前上游供给活跃，下游需求尚待释放。
✨核心要点四：标准化建设迫在眉睫，明确六大标准化方向
报告指出，训练场想要健康发展，必须补齐标准短板，覆盖场景建设、数据生产、模型训练服务、中试服务、安全合规、建设运营综合评价六大维度。国内已经启动《人工智能关键基础技术具身智能训练场综合评估技术规范》研制，提出训练场五星级分级评估体系，区分综合类、行业垂类训练场两套评价逻辑，以评促建，引导行业规范化发展。
