具身智能训练场研究报告2026-政策制定方、具身智能技术提供方、数据需求方、应用需求方、训练场建设方和运营方等提供全面的行业洞察

报告系统梳理我国具身智能数据发展背景以及训练场建设现状，并结合行业实践，分析训练场共性挑战、发展阶段、实施落地路径和标准化需求，旨在为政策制定方、具身智能技术提供方、数据需求方、应用需求方、训练场建设方和运营方等提供多面的行业洞察、路径参考与决策依据，助力相关方准确把握具身智能训练场的发展方向，协同推动我国具身智能基础设施体系完善，加速具身智能技术成果转化与产业落地。

1. 发展背景：真实数据短缺与场景应用需求双重牵引，训练场成为关键基础设施具身智能的演进建立在规模定律成立的假设之上，足够多的数据是享受规模定律红利的前提。具身基础模型要迎来“ChatGPT”时刻至少需要千万小时J真实数据，而当前可用的高质量真实数据仅为数十万至百万小时J，供需之间存在量J差距。业界通过多种数据采集方案，探索真实数据供给与利用能力。然而，数据仅是起点，其Z终要服务于模型研发和场景落地。具身智能训练场成为现阶段推动实景实训的关键路径。它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。

2. 政策环境：政策引导与产业需求共振，我国训练场率先形成规模化集群化布局和地方政府密集部署训练场建设，政策供给与要素保障持续加码。据不完全统计，截至2026年6月底，全国建成启用超70家训练场，在建或规划中的训练场46家。从区域分布看，当前训练场建设已覆盖全国过半的省J行政区，形成以长三角、京津冀和珠三角为核心的三大集群，并突破传统人工智能产业高度集聚于省会城市、直辖市和一线城市的发展模式，不仅分布于上海、上海、深圳、成都等创新资源密集地区，也逐步向三线、四线乃至五线城市延伸，呈现出多层J城市协同布局的发展态势。这一布局反映出训练场建设逻辑正从人才、资本驱动，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。

3. 建设模式：政企双线发力，综合类与行业垂类训练场协同发展当前训练场建设可概括为政府引导与企业自建两类主体、综合平台与行业垂直两大方向、区域协同与行业合作两种组织模式的多模式发展格局。综合类训练场面向多行业场景搭建，支持跨场景泛化能力验证，是当前建设主流；行业垂类训练场扎根单一行业关键作业环节，是具身智能向具体产业深入渗透的重要载体。场景建设以应用需求为牵引，围绕工业制造、家庭服务、商业零售、医疗康养、特种应急五大类行业场景，形成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。据不完全统计，含工业制造场景的训练场Z多，占86%，家庭服务和商业零售次之，建设Z少的是特种应急行业场景，占比约25%。此外，农业、文旅等行业也有零星场景分布。

4. 数据工程：全流程流水线闭环是训练场产能升J的关键支撑训练场要产出大规模高质量数据产品、实现商业落地，需要打造完善的数据工程化流水线，形成从任务下达、真实数据采集、清洗标注、合规质检、存储管理到训练验证与反馈迭代的全流程闭环。“可采集数据规模”并不等同于“可训练数据规模”，原始数据需经过多道工程环节，才能转化为可训练、可复用、可流通的数据产品，任一环节效率不足或标准不统一都可能造成数据流转卡点。数据全链路的工具化、自动化改造正在取代人工密集的数据生产方式，成为训练场稳定产出高质量数据的必然选择。

5. 商业模式：产业生态初步成形，可持续盈利模式仍在探索现阶段，训练场产业链已初步成形，整体呈现“上游技术供给活跃、下游应用仍待拓展”的倒三角特征。训练场属于重资产投入，建设成本涵盖场景建设、数采及本体设备、算力、网络、存储与管理系统等多个方面，日常运营费用同样不菲。当前商业服务以数据产品出售为主，探索模型与本体训练验证、联合研发、测试验证等业务。数据产品出售Z快形成收入，但仅依靠数据出售难以覆盖重资产投入，回本周期较长。多数训练场建设时间尚短，亟需通过平台化交易、增值服务拓展和“训练即服务”等路径构建多元收入结构。

附件：具身智能训练场研究报告2026-政策制定方、具身智能技术提供方、数据需求方、应用需求方、训练场建设方和运营方等提供全面的行业洞察