具身智能行业快速建设的同时也暴露出场景任务同质化、数据产能与流通不足、可持续商业模式缺失等问题。

报告梳理我国具身智能数据与训练场建设现状，剖析训练场的挑战、发展阶段、落地路径与标准化需求，为多方主体提供行业洞察与决策参考，助力完善我国具身智能基础设施体系，推动技术成果转化与产业落地。

01.

具身智能数据需求催生训练场模式

1. 规模定律驱动，数据是具身智能发展重要支撑

规模定律已经成为推动人工智能能力突破的重要底层范式。业界认为，数据驱动的通用学习范式在物理世界依然有效。足够多的数据，是具身智能享受规模定律红利的前提。

2. 数据瓶颈凸显，探索真实数据供给和利用能力

行业多路线探索真实数据采集技术，分为无本体采集（人类第一视角视频、末端操作、动作捕捉）与真机采集（遥操作采集、自主作业回流数据）两类，不同路线在成本、规模化、真机映射难度、数据用途上各有优劣。

3. 场景应用牵引，训练场成为当前闭环关键路径

具身智能训练场是一类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具身智能数据生产、模型训练、系统应用能力验证和迭代优化。

02.

我国具身智能训练场建设情况

1. 政策牵引地方支持，各地训练场加速建设进程

国家层面多部门出台政策推动人形机器人训练场、实景实训空间、行业高质量数据集建设；2024‑2026年6月地方发布超40份政策文件，覆盖18个省（自治区、直辖市）。

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、珠三角三大产业集群；训练场布局由一线向三四五线城市延伸，选址逻辑转向以真实场景、数据供给和运营效率为核心的资源配置模式。

2. 政企建设多方发力，综合行业双模式协同发展

建设主体分为政府引导联合运营、企业自建两大类；建设内容分为综合类训练场（占60%以上）、行业垂类训练场（不足20%）；组织模式走向区域协同（“1+N”）、行业合作方协同。

3. 应用需求建设导向，训练场行业场景呈梯次分布

训练场场景占比：工业制造86%、家庭场景62%、商业零售60%、医疗康养30%、特种应急25%；呈现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逐步拓展的梯次分布格局。

4. 数据方案多元应用，工程化支撑训练场产能升级

训练场需要构建完整数据工程化流水线闭环：任务下达→真实数据采集→数据清洗标注→数据合规质检→存储管理→训练场内训练与场景验证，验证结果反馈前端迭代，实现“生产‑验证‑迭代”完整闭环。

5. 产业生态初步构建，训练场探索可持续商业模式

训练场产业链分为上游（软件技术、硬件技术、基础支撑方）、中游（训练场建设运营方、场景合作方）、下游（能力需求方）；产业链呈现上游供给活跃，下游应用待拓展的特征。

03.

我国具身智能训练场实践分析

1. 训练场核心建设要素与挑战

训练场五大核心要素：场景（物理载体）、数据（核心产出）、训练验证（核心功能）、商业运营（可持续保障）、安全合规（底线保障）。

四大共性挑战：

① 场景任务同质化，数据泛化价值有待提升； 

② 高质量数据供给不足，数据工程问题凸显；“可采集数据规模” 并不等同于 “可训练数据规模”； 

③ 数据难整合、难互通、难共享，跨本体、跨场景、跨机构存在壁垒； 

④ 数据交易机制尚不成熟，商业价值转化受平台、定价、确权制约。

2. 训练场发展阶段及典型路径

训练场三阶段演进： 

建设热潮期：大规模建设，硬件堆砌，作坊式生产，数据质量参差不齐，难流通难共享；

能力沉淀期（国内当前所处阶段）：场景分化，数据工程体系初步形成，探索合规多元商业路径； 

生态繁荣期：标准化体系完善，分级分类建设成熟，构建稳定商业闭环，向行业输送数据、技术、人才。

3. 训练场标准化实践

训练场标准化六大需求：场景建设标准化、数据生产标准化、模型训练服务标准化、中试服务标准化、训练场建设运营标准化、安全合规标准化。

04.

具身智能训练场未来展望

2. 数据方面，数据工程化成为必然趋势。数据全链路向工具化、自动化方向发展。

3. 交易流通方面，合规化是必经之路。 建立健全合规机制，依托数据交易所等规范渠道开展数据流通。

4. 服务方面，一体化是训练场发展的长期目标。提供数据生产、模型训练、应用验证一体化服务，拓展中试、测试认证、人才实训等增值服务，构建多元收入结构。

5. 标准方面，全周期标准化是训练场走向成熟、推广经验、增加影响力的关键。逐步建立覆盖训练场全生命周期的标准体系，统一技术要求与评估口径，沉淀可复制、可推广的建设运营经验。

结 语

具身智能训练场的发展将始终与具身智能产业的落地进程同频共振，也将持续为技术突破和产业落地托底。

短期来看，训练场建设可能会在路径探索中经历些许波折与调整；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，将会逐步走向成熟，持续为具身智能技术迭代提供真实场景养分，加速推动具身智能从技术验证概念走向大规模产业应用，为人工智能与实体经济的深度融合注入强劲发展动力。