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• 报告延伸：具身智能训练场研究报告（2026年）-56页（文末附全文PDF）
• 出  品 方：中国信通院

1. “读万卷书” 易, “行万里路”难

大语言模型有互联网海量的文字积累, 然而具身智能所需的包含视觉、动作、力触觉等方面多模态交互数据此前未曾有过系统记录, 全球有大约仅50万小时可供真正使用的物理交互数据, 这个数据量对比大语言模型训练数据还不足两万分之一。

2. 全国有超过70家训练场, 然而问题也同样十分突出

到2026年6月时, 训练场已经覆盖了18个省区市, 可是场景同质化的情况相当严重: 比如叠衣服、桌面整理等这类简单任务大量聚集, 而长程复杂任务却很少被涉及。数据采集成本很高（真机遥操作每小时的费用在500到1000元之间）, 标注标准并不统一, 跨本体迁移存在困难。

3. 训练场正从“采集”迈向“闭环”

它正从单一的数据采集中心, 朝着“数据生产—模型训练—应用验证—反馈优化”的全链条基础设施演进, 未来趋势是“中心训练场+分布式实景点位”协同布局, 将能力下沉至工厂、家庭、门店等真实场景, 标准化建设已启动, 首个行业标准已发布, 训练场并非终点, 而是具身智能走向大规模产业应用的必经之路。