具身智能训练场研究报告(2026年)

具身智能作为融合物理实体的人工智能，其发展依赖于“知行合一”的智能进化逻辑，即通过海量知识学习和真实物理交互习得行动经验。然而，具身智能面临真实物理交互数据短缺的瓶颈，催生了具身智能训练场这一关键基础设施的建设热潮。

核心观点与关键数据：

• 规模定律驱动：具身智能模型性能提升持续受益于数据规模扩展，预训练数据规模与模型成功率呈幂律关系。例如，Generalist AI公司GEN-13模型使用超过50万小时真实数据预训练，平均任务成功率高达99%。
• 数据采集技术：行业探索多种真实数据采集技术，包括无本体采集（人类操作员、头戴式相机）、末端操作数据采集（UMI夹爪、数据采集手套）、动作捕捉数据采集（光学捕捉、惯性捕捉）和遥操作数据采集（VR设备、主机械臂），形成多元协同互补的数据供给格局。
• 训练场建设现状：截至2026年6月，全国建成启用超70家训练场，在建或规划中的训练场46家，主要分布于长三角、京津冀和珠三角地区，呈现多层级城市协同布局态势。
• 训练场建设模式：形成“政府引导+企业主导”“综合平台+行业垂直”双轮驱动的发展格局，包括政府引导模式（提供场地、资金或政策支持）和企业自建模式（模型企业、场景数字化转型需求方）。
• 训练场场景分布：主要建设工业制造（86%）、家庭服务、商业零售、医疗康养和特种应急五大类行业场景，其中工业制造场景最为集中，物流仓储、物料搬运任务布局最为突出。

研究结论：

• 训练场核心建设要素与挑战：场景、数据、训练验证和商业运营是训练场的核心要素，但面临场景任务同质化、高质量数据供给不足、数据整合困难、数据交易机制不成熟等挑战。
• 训练场发展阶段及典型路径：训练场经历建设热潮期、能力沉淀期和生态繁荣期三个阶段，当前正从建设热潮期向能力沉淀期过渡，需通过场景差异化设计、数据工程化、能力链条延长、多元化运营和平台化交易方案推动建设完善。
• 训练场标准化实践：亟需推进场景建设、数据生产、模型训练服务、中试服务、建设运营和安全合规等方面的标准化建设，以引导训练场规范化发展。
• 未来发展趋势：训练场将呈现场景向分布式实景发展、数据向工程化发展、交易流通向合规化发展、服务向一体化发展、标准向全周期标准化发展的趋势。

总结： 具身智能训练场作为支撑具身智能数据生产、模型训练与系统验证的关键基础设施，将在场景、数据、服务、运营、标准化等多维度持续演进，推动我国训练场从建设热潮期向能力沉淀期稳步过渡，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。