具身智能训练场研究报告（2026年）

中国信息通信研究院人工智能研究所人形机器人（上海）有限公司具身智能测试实验室2026年8月具身智能训练场研究报告(2026 年)版权声明本报告版权属于中国信息通信研究院、人形机器人（上海）有限公司和具身智能测试实验室，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院、人形机器人（上海）有限公司和具身智能测试实验室”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。前言具身智能作为与物理实体融合的人工智能，正加速从实验室走向产业落地，成为改变人类生产生活方式、推动社会智能跃升的重要未来产业方向。其发展的底层逻辑在于，智能的进化必须实现“知行合一”：既要“读万卷书”，通过海量知识学习理解世界；更要“行万里路”，通过真实物理交互习得行动经验。然而知易行难。大语言模型、多模态大模型依托上千年文字积累和海量互联网数据，实现了“知”的跨越式发展；而具身智能面向物理世界的“行”，则高度依赖真实环境中的实际作业数据。这类数据此前从未被系统性地采集、处理和存储，导致具身智能面临巨大的数据缺口。高质量真实数据的缺失，已经成为制约具身智能发展的首要因素。在此背景下，具身智能训练场作为关键基础设施应运而生，在全国范围内掀起一轮具身智能训练场建设热潮。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。然而，在快速推进过程中，训练场场景任务建设同质化、数据实际产能有限、数据多样性和流通性不足以及可持续商业模式尚未形成等问题逐渐凸显。训练场建起来仅是第一步，更重要的是用起来、转起来，真正成为数据资源基地和实景实训平台，支撑具身智能产业规模化发展。本报告全面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。本报告可为政策制定方、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全面的行业洞察、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。因技术与产业发展迅速，内容难免存在疏漏，恳请各位专家和读者不吝指正。目录一、 具身智能数据需求催生训练场模式..................................................................1（一）规模定律驱动，数据是具身智能发展重要支撑.................................... 1（二）数据瓶颈凸显，探索真实数据供给和利用能力.................................... 3（三）场景应用牵引，训练场成为当前闭环关键路径.................................. 12二、 我国具身智能训练场建设情况........................................................................15（一）政策牵引地方支持，各地训练场加速建设进程.................................. 15（二）政企建设多方发力，综合行业双模式协同发展.................................. 19（三）应用需求建设导向，训练场行业场景呈梯次分布.............................. 23（四）数据方案多元应用，工程化支撑训练场产能升级.............................. 25（五）产业生态初步构建，训练场探索可持续商业模式.............................. 29三、 我国具身智能训练场实践分析........................................................................33（一）训练场核心建设要素与挑战.................................................................. 33（二）训练场发展阶段及典型路径.................................................................. 36（三）训练场标准化实践.................................................................................. 42四、 具身智能训练场未来展望................................................................................47图 目 录图 1 具身智能训练场相关概念梳理.........................................................................13图 2 各省（市）已建成训练场的数量分布及统计.................................................17图 3 已披露训练场场景分布.....................................................................................23图 4 训练场产业链上下游分布.................................................................................31图 5 具身智能训练场能力发展阶段图.....................................................................38图 6 具身智能训练场标准化需求.............................................................................43图 7 2026-0074T-YD《人工智能 关键基础技术 具身智能训练场综合评估技术规范》框架..........................................................................................................46表 目 录表 1 不同真实数据采集技术对比...............................................................................4具身智能训练场研究报告（2026 年）1一、具身智能数据需求催生训练场模式（一）规模定律驱动，数据是具身智能发展重要支撑图灵奖得主理查德·萨顿在《惨痛的教训》一文中指出，回顾人工智能七十余年的发展，随着规模扩展而持续受益的通用学习方法，最终总是更为有效，而且优势巨