2026年8月，中国信息通信研究院联合人形机器人（上海）有限公司、具身智能测试实验室正式发布《具身智能训练场研究报告（2026年）》。报告系统梳理国内具身智能训练场建设现状，剖析产业痛点、商业模式与未来演进路径，为人形机器人产业落地提供关键参考。

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具身智能，简单理解就是让机器人在真实物理世界感知、交互、自主完成任务。不同于大语言模型依托海量文本数据训练，具身智能需要大量真实物理交互数据，这也是人形机器人走出实验室、落地产业场景的最大瓶颈。而具身智能训练场，就是专门搭建的实景基础设施，承担真实数据采集、模型训练、机器人能力验证、持续迭代优化的核心功能，被视作人形机器人产业的“机器人学校”。

一、产业现状：70余家训练场落地，形成三大产业集群

报告统计，截至2026年6月底，全国建成启用超70家具身智能训练场，在建、规划中的训练场46家，产业基建建设热潮持续升温，已覆盖全国过半省级行政区。

区域布局上，国内训练场形成长三角、京津冀、珠三角三大核心集群。值得关注的是，它打破了传统AI产业高度集中在一线大城市的格局，建设点位持续向三四线甚至五线城市延伸。选址逻辑不再只看人才、资本集聚，转而优先选择具备真实行业场景、能够稳定产出高质量交互数据的区域，实现多层级城市协同布局。

场景建设方面，当前训练场以综合型场景平台为主。拥有3个以上行业场景的综合类训练场占比超60%，垂直行业深度训练场不足20%。场景类型中，工业制造场景占比最高，达86%，其次是家庭服务、商业零售，医疗康养、特种应急场景逐步布局。综合类训练场大多同时配套工业、家庭、零售场景，优先打造通用性数据底座，满足通用人形机器人基础能力训练需求。

二、核心瓶颈：高质量交互数据存在巨大缺口

报告点明，高质量真实物理交互数据短缺，是当前制约具身智能技术涌现与规模化落地的核心矛盾。 当前全球高质量真实交互数据仅数十万至百万小时级别，而具身基础模型想要迎来能力涌现的“ChatGPT时刻”，至少需要数千万小时的真实交互数据，数据缺口巨大。 报告预判，人形机器人产业需求结构正在发生转变：2025年数据采集需求占人形机器人订单31%，2026年这一占比预计突破50%，数据采集将成为人形机器人产业第一大需求来源。

同时报告区分了“可采集数据”和“可训练数据”：原始传感器采集的原始素材，不能直接用于模型训练，必须经过清洗、标注、质检、存储、训练验证全链路工程化处理。完整的数据工程流水线，是训练场产能升级的核心关键。自动化、工具化的数据生产流水线，正在替代低效的人工密集型数据生产模式。

三、产业链与商业模式：产业链雏形初现，盈利模式仍待突破

目前国内具身智能训练场产业链已经初步成型，呈现上游供给活跃、下游应用尚在拓展的倒三角格局。 训练场属于典型重资产项目，投入包含实景场景搭建、机器人本体、传感器、算力、存储、运维等多项成本，投入大、回本周期长。现阶段主流收入来源是售卖数据集产品，同时逐步拓展模型训练、真机验证、联合研发、场景测试等增值服务。

报告指出，仅依靠单纯卖数据很难覆盖重资产投入。行业正在探索转型方向：从单一数据供给，升级为训练即服务（TaaS），提供数据生产、模型训练、真机验证一体化服务，构建多元化收入结构，推动训练场走向可持续运营。

四、现存挑战与发展阶段预判

报告总结行业四大现实难题：场景同质化严重、高质量可用交互数据供给不足、数据合规流通与交易机制缺失、重资产运营商业模式尚未跑通。

报告将训练场发展划分为三个阶段：建设热潮期、能力沉淀期、生态繁荣期。当前行业正处在建设热潮期，下一步将逐步转向能力沉淀阶段，建设重心从“追求数量”转向提升场景质量、数据质量与运营效率。未来行业将围绕实景实训、自动化数据工程、数据合规流通、一体化训练服务、全周期标准化五大方向演进。

配套层面，国内《具身智能数据集质量要求及评估方法》行业标准即将落地，填补具身智能数据领域标准空白，引导训练场建设从规模导向转向质量导向，规范数据集生产、评估、流通全流程。

五、报告带来的产业启示

这份报告清晰揭示：人形机器人的竞争，不止是机器人本体、大模型算法的比拼，背后更是物理场景、高质量交互数据、训练基础设施的竞争。 训练场不再只是实验室配套设施，而是新质生产力的底层基础设施。未来，具备差异化行业场景、成熟数据工程流水线、可持续运营能力的训练场，将在产业竞争中占据优势。随着更多垂类场景落地、数据标准完善，人形机器人将逐步走出实验室，进入工厂、商超、家庭等真实场景，真正实现从技术原型到产业落地的跨越。