全国超70家“机器人学校”落地，具身智能产业基建群加速成型
内容导读具身智能训练场作为连接技术研发与产业应用的关键环节，正在全国范围内加速布局。这类新型基础设施通过构建真实物理环境中的数据采集与模型训练体系，为具身智能从实验室走向实际场景提供支撑，其建设进展与布局特征值得关注。
训练场超70家启用，产业基建群初具规模
艾媒网（iiMedia.cn）获悉，被誉为“机器人学校”的具身智能训练场正加速落地，成为支撑具身智能技术从实验室走向产业一线的重要新型基础设施。
一字排开的具身智能机器人在数据训练师的遥控下，一遍又一遍地练习抓取矿泉水瓶、将餐盘放进微波炉、扫码快递件；不远处，戴着动作捕捉设备的操作人员正来回叠衣服、整理床铺，每一个动作都被传感器精准记录，并转化为机器人学习的“教材”——这样的场景，正在全国多地的具身智能训练场内上演。
据中国信息通信研究院发布的《具身智能训练场研究报告（2026年）》显示，截至2026年6月底，全国共建成启用超过70家训练场，在建或规划中的训练场也有40多家。从空间分布看，训练场的布局格局与国内具身智能产业集群吻合，形成以长三角、京津冀和珠三角为核心的三大集群，其中浙江已建成的训练场数量最多，达14个，江苏、北京、广东、山东紧随其后，均为8个。
更值得关注的是，训练场建设正在突破传统人工智能产业高度集聚于一线城市的模式，向三线、四线乃至五线城市延伸，呈现出多层级城市协同布局的态势。
中国信通院人工智能研究所具身智能部副主任张蔚敏表示，这种布局逻辑的转变，反映出训练场建设正从人才、资本驱动转向真实场景、数据供给和运营效率驱动——哪里有合适的场景，训练场就建到哪里。
从“练习场”到产业公共底座，填补物理世界数据鸿沟
具身智能训练场最初因数据需求而建，如今功能远不止于数据采集的“练习场”。
大语言模型、多模态大模型依托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，严重制约了技术从虚拟环境向现实场景的迁移能力。
在此背景下，具身智能训练场应时而生，这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。以广东省具身智能训练场为例，数采人员在汽车总装SPS分拣场景中采集数据，为工业机器人在复杂制造环境下的精准作业提供训练素材。
从叠一件衣服、拿起一个杯子到整理一张桌子，这些人类习以为常的动作，对机器人而言都需要在一次次数据采集和模型训练中反复习得，每一次抓取和放置都在生成轨迹、力度、成功率等数据，回传、清洗、标注后成为下一轮模型训练的“养料”。
业内专家指出，训练场正在从单一的数据采集场所升级为产业公共底座，不仅服务于单一企业或科研机构，而是面向整个具身智能产业生态提供开放性、标准化的数据服务和测试验证环境，有助于打破数据孤岛，降低行业整体研发成本，加速具身智能技术的规模化复制与商业化落地。
布局逻辑重塑，从集聚一线城市到多层级城市协同
训练场的空间重构正在改写中国人工智能产业的地理版图。传统上，人工智能产业集聚于一线城市，依赖顶尖高校、科研机构和风险资本的密集投入。
然而，具身智能训练场的建设逻辑呈现出差异：哪里有合适的真实场景，训练场就建到哪里。这种以场景为导向的布局策略，使得训练场建设快速向三四线城市及制造业重镇下沉，形成了与地方产业特色绑定的分布式网络。
这一转变的背后，是具身智能技术发展对“真实世界数据”的刚性需求。相较于互联网数据可以跨地域传输，机器人在物理世界中的操作数据具有较强的场景依赖性，汽车总装线、物流分拣中心、酒店客房、医院病房等不同场景，都需要就地采集、就地训练、就地验证。
因此，贴近产业一线的训练场布局，不仅提升了数据采集的效率和真实性，也缩短了技术验证到商业应用的周期。
从产业经济角度看，训练场的多层级布局还有助于带动地方制造业升级和就业结构转型，数据训练师、动作捕捉操作员、场景工程师等新职业随之诞生，为中小城市提供了参与人工智能产业分工的新入口，其集聚效应有望吸引更多机器人本体制造、核心零部件、算法开发等上下游企业落户，形成区域性的具身智能产业微生态。
新型基础设施支撑，中国具身智能迈入产业化关键窗口期
综合来看，超70家具身智能训练场的建成启用，以及40余家在建项目的推进，标志着中国具身智能产业正迎来从技术研发向规模化应用跃迁的关键节点。
这种产业跃迁的趋势在市场规模层面有直观反映。随着全球对效率和智能化需求的提升，具身智能成为推动技术进步与生活改善的重要力量。iiMedia Research（艾媒咨询）发布的数据显示，2025年中国具身智能市场规模达9731亿元，同比增长12.7%，预计2027年突破1.25万亿元。市场规模的快速扩张，反过来对底层基础设施提出了更高要求。
这些“机器人学校”不仅解决了行业长期面临的真实世界数据短缺难题，更通过构建覆盖数据采集、模型训练、系统验证的全链条基础设施，为具身智能技术的工程化和产业化奠定了坚实基础。
训练场建设模式的创新——从一线城市向多层级城市延伸、从单点建设向产业公共底座升级——体现了中国在人工智能基础设施建设上的独特路径，这种以真实场景为核心、以数据要素为驱动的发展模式，既契合中国制造业门类齐全、应用场景丰富的国情优势，也为全球具身智能发展提供了可借鉴的实践样本。
展望未来，随着训练场网络的逐步完善和数据资产的持续积累，中国在具身智能领域有望形成一定的生态优势。与此同时，行业需关注重复建设、标准缺失等潜在问题，通过加强顶层设计与行业协同，推动训练场从规模扩张转向质量提升，促进适应各行业需求的智能机器人发展，助力中国制造业向智能化方向稳步转型。
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