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施迈赛/SCHMERSAL
中国信息通信研究院近日发布《具身智能训练场研究报告(2026年)》。报告显示，随着各部门密集部署人形机器人中试基地和训练场建设，我国具身智能训练场已经成为关键基础设施，形成规模化集群化布局。
报告显示，目前，全国共建成启用超过70家具身智能训练场，在建或规划中的训练场也有40多家，训练场产业链已初步成形。训练场建设依托具身智能产业优势形成长三角、京津冀、珠三角三大核心集群，已覆盖全国过半的省级行政区，并突破传统人工智能产业高度集聚一线城市的模式，向三线及以下城市延伸。
训练场建设依托具身智能产业优势形成长三角、京津冀、珠三角三大核心集群，产业集聚效应持续凸显。其中，长三角依托完备的智能制造、高端装备产业链基础，聚焦人形机器人工业适配、精细操作、人机协作等核心场景，布局了一批高标准综合性训练场，产业配套最为完善；京津冀依托科研院所、头部科技企业集聚优势，侧重核心算法、智能感知、仿真测试等技术研发类训练场建设，主攻前沿技术突破；珠三角立足制造业转型需求与市场化应用优势，聚焦服务机器人、商用智能终端、特种作业机器人的场景化训练与落地验证，产业化落地速度领跑全国。三大核心集群协同联动，构建起“研发攻关、中试迭代、场景落地、规模化应用”的完整产业闭环。
当前，我国具身智能训练场已覆盖全国过半的省级行政区，并突破传统人工智能产业高度集聚一线城市的模式，向三线及以下城市延伸，实现了产业布局的均衡化、下沉化革新。传统AI产业资源高度集中于北上广深等一线城市，土地、算力、人力成本偏高，制约了产业规模化测试与量产迭代。而本轮训练场建设充分盘活二三线城市的场地空间、产业配套与政策资源，部分工业基础雄厚、区位优势明显的三四线城市，依托本地制造业场景特色，打造专业化、细分领域训练场，聚焦工业搬运、户外巡检、应急救援等垂直赛道，形成差异化竞争优势，有效推动区域智能产业协同发展，助力各地制造业智能化转型升级。
从产业结构来看，我国具身智能训练场产业链已形成上游技术供给、中游场地运营、下游场景应用的完整雏形，整体呈现“上游活跃、下游扩容”的良性发展态势。上游仿真平台、算力芯片、感知设备、场景建模等核心技术产品持续迭代，国产化替代速度加快，为训练场建设提供了坚实的技术支撑；中游训练场运营模式不断成熟，兼顾通用型综合训练与垂直领域专项测试，可满足不同类型机器人的算法训练、性能测试、故障迭代需求；下游应用场景持续拓宽，围绕工业制造、家庭服务、商业零售、医疗康养、特种应急五大核心领域，搭建起多元化、实景化的测试训练环境，有效破解了具身智能物理数据采集成本高、效率低、场景受限的核心行业痛点。
相较于传统人工智能依托虚拟数据训练的模式，具身智能训练场实现了虚拟仿真与真实物理场景的深度融合，能够精准模拟复杂路况、极端环境、精密操作等各类真实工况，帮助人形机器人快速完成步态优化、环境感知、自主决策、人机交互等能力迭代，大幅缩短产品研发周期、降低量产试错成本，是连接实验室技术创新与市场规模化落地的核心枢纽。
不过报告也指出，当前行业发展仍存在诸多短板。现阶段多数训练场为重资产投入模式，建设运维成本较高，部分中小城市训练场存在场景同质化、高端测试能力不足、专业人才短缺等问题；同时，行业尚未形成统一的测试标准与评价体系，不同训练场的训练数据、测试结果难以互通互认，一定程度上制约了产业标准化、规模化发展。
展望未来，随着国家人形机器人产业政策持续落地、技术体系不断完善，我国具身智能训练场将朝着标准化、精细化、智能化、普惠化方向发展。
浙公网安备 33010602000006号
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