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。
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