具身智能训练场是人工智能迈向物理世界的关键基础设施，为智能体算法迭代、场景验证及工程化落地提供系统性支撑，已成为新技术、新产品和新业态产业化应用的重要验证载体。

2025年11月，国务院办公厅印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，首次在国家层面对场景工作做出系统部署，明确要求通过场景构建“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”的良性循环。

当前全国正积极布局具身智能训练场，初步形成了“政府主导、企业主导、政企共建”三类建设运营模式。然而，现有具身智能训练场在技术路径、功能定位和目标场景上存在较高趋同性，亟待从“为建而建”转向“以用促建、以场景育产业”的新范式，具体需警惕标准缺失、重复建设、产用脱节、生态碎片等风险。

当前，具身智能训练场建设已粗具规模，在布局、技术、场景应用三大维度呈现鲜明特征。

从空间布局看，全国已呈现“多点开花、主分联动”格局。当前，北京、上海、河南、江苏、四川、雄安等多个省市已陆续建成并投运具身智能训练场，广州、深圳、沈阳、湖州等地也在加快规划建设。据统计，截至目前，全国已建成并运营17个具身智能训练场。此外，全国已初步形成以上海、北京两个国家级具身智能训练场为核心，多个省市分训练场为分支的“2+N”协同网络。

从技术路径看，以“虚实融合”为核心，形成“硬件基座+软件赋能+标准引领”的技术架构。硬件层面，主流训练场均部署双足人形、轮式人形、协作式人形、固定/移动机械臂等异构机器人，配套VR设备、动作捕捉系统、多模态传感设备。北京人形机器人数据训练中心通过先进装备实现机器人物料分拣、称重打包等技能执行成功率超95%。软件层面，训练场深度融合多模态大模型，实现“感知—认知—决策—执行”全链路智能验证。此外，标准化建设逐步推进，当前已形成以上海国地中心主训练场统领、全国各分训练场支撑的标准化试点体系，将研制80项以上行业紧缺标准，破解技术应用碎片化难题。

从场景应用看，场景覆盖实现多行业渗透，数据产能表现突出。目前，各类具身智能训练场重点聚焦智慧家居、工业制造、康养服务、智慧物流等领域，系统开展数据采集、任务训练与测试验证等工作。例如，青岛市具身智能机器人公共训练场在聚焦海洋特色场景的同时也重点覆盖制造、家居、康养等场景。数据产能呈现爆发式增长，为机器人迭代进化提供充足“食粮”。例如，北京石景山人形机器人训练场通过1∶1还原汽车车间、快递打包等16个细分场景，年产出高质量数据超过600万条。嘉兴市具身智能数据采集训练中心同时覆盖通用场景和专业场景，年数据采集产能也达到百万级。江苏省具身智能机器人工业数据采集与实训中心涵盖日常办公、工业制造及家政服务场景，首批已交付30万条高质量多模态数据，总时长近2400小时。

当前，具身智能训练场建设运营以政府主导、企业主导和政企共建三类模式为主。

一是以公共支撑、示范导向为核心的政府主导模式。该模式下，地方政府依托产业园区建设公共型训练场，重点承担基础设施建设、标准制定与资源共享等职能。训练场通常基于区域产业资源，由政府开放场景，整合上下游，示范效应突出。例如，河南中原科技城打造的中原异构人形机器人训练场，依托河南在农业、制造、物流、康养等领域的产业基础，开放20多个真实场景，部署95台高端人形机器人，以训练能力为支撑、金融服务为保障，为企业提供定制化训练、验证与优化服务。合肥市瑶海区建成的合肥市具身智能机器人数据采集预训练场，占地700平方米，运营3个月已吸引乐聚、聆动通用、零次方等5家机器人企业或机构入驻，开展汽车轴孔装配、分拣零件、箱体搬运等10余个生产场景的数据采集和训练验证工作，有效降低中小企业技术验证门槛。

二是以市场驱动、应用牵引为核心的企业主导建设模式。该模式下，行业龙头企业基于自身产业需求和市场定位自主投资建设和运营，推动机器人商业化场景落地；机器人企业则以实际研发与产品验证需求为核心，自建或联合上下游伙伴搭建专属训练环境，服务自身机器人系统与智能体产品开发迭代。例如，消费电子企业四川长虹牵头建设了西部首个具身智能机器人训练场，围绕其制造业务中工业产线实际岗位进行1∶1复刻，聚焦核心部件与算法研发，构建2个场景训练基地积累操作数据。机器人企业帕西尼感知科技在天津独立投资建设了全球最大的具身智能数据工厂，占地12000平方米，部署了150个标准化采集单元，支撑上千种任务类型与百万级工序的训练需求。

三是以协同建设、生态融合为核心的政企共建模式。该模式通常由政府牵头整合多方资源，企业承担具体建设与市场化运营，协同构建开放共享的具身智能训练基础设施。训练场通过有效结合政府资源禀赋与企业效率优势，快速打通从技术研发到产业落地各个关键环节，提供制度与平台的双重保障。例如，北京石景山人形机器人训练场由区政府高效整合政策、资金、场地及高校科研院所等资源，乐聚机器人作为联合运营方，投入全栈技术及其“夸父”人形机器人，还负责具体的场景搭建与市场化运营，构建了“训练+应用+孵化+科普”四位一体的生态模式，形成资源互补、风险共担、收益共享的协同发展格局。

当前，各地纷纷布局具身智能训练场，探索形成各具特色的建设范式，仍需警惕标准缺失、产用脱节、重复建设、生态碎片四大风险。

技术成熟度不足，标准缺失化。一是数据采集面临复用难题。各训练场采用不同的技术标准和接口协议，导致机器人在跨训练场训练时数据共享和模型迁移困难，形成数据孤岛，抬高中小企业的跨场景训练门槛。二是标准体系尚未完善。现有标准多聚焦单一领域，未覆盖训练场全流程，跨平台数据难以互通，国家标准如《人工智能 具身智能数据训练场建设指南》等仍处于起草阶段。同时，行业缺乏统一的具身智能技术评测和安全伦理标准，训练效果评估缺乏客观标准。

高价值场景培育不足，产用脱节化。一是建设定位失衡，资源利用率偏低。为追求标杆效应，部分训练场建设盲目追求“大而全”的场景覆盖与技术先进性展示，过度堆砌高端硬件设备如高精度动捕系统、复杂机械臂，却未能充分对接产业实际需求。这导致训练场建成后，实际进入的机器人企业数量未达预期，核心设备长期处于低负载运行状态，平均利用率偏低。二是现有训练场多停留在单一功能模块的技术验证和功能演示阶段。部分训练场将核心资源投入多模态融合、高阶自主决策等复杂功能的演示如机器人跳舞、多机协同表演等，缺乏对细分行业痛点的深度耦合，也未提供面向具体生产环节的端到端解决方案，导致“能展示、难落地”的现象突出。三是应用企业参与不足。现有训练场大多提供标准化、规范化的环境，适配真实环境能力尚不足，例如工业企业需要机器人能适应其特定的生产线布局和工件型号，但训练场的标准化场景无法覆盖其千差万别的产线细节。部分训练场可能仅为运营方及其关联企业服务，预期的生态辐射效应难以实现。

区域发展失衡，重复建设化。一是部分训练场规划在功能定位和目标场景上重叠度较高。多数训练场聚焦于工业装配、物流分拣等常规热门场景，集中在视觉识别、基础运动控制等通用能力训练，未结合区域资源禀赋与产业特色形成差异化定位。二是各地具身智能训练场建设存在跟风倾向。部分地方政府急于提前布局占位，而非源于本地制造业升级需求的小切口，建设多从数据供给端出发追求数据规模，却未与企业真实需求对接。三是我国具身智能训练场建设布局呈现区域分化，形成“东部领跑、长三角集中、中西部追赶”格局。北京、上海依托政策先发优势，已建成国家级具身智能训练场，广泛集聚头部机器人企业、高校及科研院所；长三角地区依托产业协同优势，训练场布局密度居全国前列，区域内已建成或在建的规模化训练场达8个；中西部地区受产业基础、资金限制，训练场建设滞后。

商业模式模糊，生态碎片化。一是具身智能训练场建设运营成本高企。训练场建设需覆盖机器人本体、精密传感器、场景搭建、算力设备等多类核心硬件，单台动捕设备售价已达数十万元，具备多场景适配能力的综合具身智能训练场属于重资产投入。训练场运维需配备采集人员，人力成本较高。二是商业模式单一。目前多数训练场存在“重建设、轻运营”，主要依赖财政资金或企业自投维持运营，在标准化评测、算力服务、数据交易等增值服务开发上仍在探索，尚未形成可持续商业模式。此外，数据产权、知识产权界定及收益分享规则缺乏统一标准，难以吸引并留住多元生态伙伴。

针对具身智能训练场建设面临的标准缺失、产用脱节、重复建设、生态碎片四大风险，建议从顶层设计、技术攻关、场景培育、生态完善四个维度，通过统筹区域布局、统一标准体系、加大试点示范、培育专业人才，降低具身智能训练场建设风险，推动训练场从“规模化建设”转向“高质量运营”，构建健康可持续的产业生态。

加强顶层设计，统筹区域布局。一是加快制定具身智能训练场总体规划，明确区域分工和功能定位，合理控制具身智能机器人训练场建设规模与节奏，着力打造区域性技术支撑与服务平台。二是引导各地围绕工业制造、医疗健康、智能装备、民生服务等重点领域，深耕差异化细分场景，布局专业化、特色化场景训练场，避免在工业装配、物流分拣等通用场景上“千场一面”的重复建设和“低水平赛跑”。

加速技术攻关，统一标准体系。一是聚焦多模态认知、通用强化学习、数字孪生仿真等关键技术，加快突破从虚拟仿真到实体行为迁移的核心瓶颈。二是加速人形机器人与具身智能综合标准化体系建设指南发布，推动核心国家标准落地实施，加强现有标准化试点引领作用，加快“实体物理场+虚拟训练场+本体/部组件+场景应用”等领域标准制定。三是加速建立具身智能训练场技术规范、数据接口标准、性能评测体系，推动训练环境、算力服务和安全测试标准统一。

强化场景牵引，加大试点示范。一是推动具身智能训练场与重点产业园区、智能制造示范区对接，建立“场景清单+需求导向”机制。二是鼓励龙头企业发挥产业链引领作用，以真实业务场景和核心需求为导向，牵引训练场的功能设计、技术集成和体系建设，实现从“技术驱动”向“场景驱动”转变。三是支持重点关注综合性重大场景、行业领域集成式场景、高价值小切口场景，鼓励地方及各类主体扩大生产场景、工作场景、生活场景开放。四是分领域、分步骤遴选一批基础良好、需求迫切、效应显著的真实产业场景如特定工序的精密装配开展试点，形成可复制、可推广的标杆案例。

完善产业生态，培育专业人才。一是鼓励算力、数据、算法、硬件等要素的市场化流通，支持探索训练即服务、模型测试认证、数据标注众包等商业模式，培育壮大产业新业态。二是引导开源社区、高校、研究机构参与具身智能训练场技术架构共建，扩大创新资源供给。三是加快推动校企联合建设实训基地，培养技术研发、场景搭建、数据采集标注等具身智能领域的复合型人才。

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