全国70多家机器人学校已启用，但只靠卖数据难养活自己

在全国多地的具身智能训练场，一字排开的机器人在数据训练师遥控下反复练习抓取水瓶、将餐盘放入微波炉、扫码快递。不远处，佩戴动作捕捉设备的操作人员叠衣服、整理床铺，每个动作都被传感器精准记录，成为机器人学习的教材。

中国信息通信研究院近期发布的《具身智能训练场研究报告（2026年）》显示，截至今年6月底，全国已建成启用超过70家训练场，在建或规划中的还有40多家。

训练场的分布跟着场景走，不按城市等级。其格局与国内具身智能产业集群高度吻合，形成长三角、京津冀、珠三角三大集群。浙江已建成训练场最多，达14个；江苏、北京、广东、山东均为8个。

中国信通院张蔚敏指出，训练场建设正突破传统AI产业集中于一线城市的模式，向三、四乃至五线城市延伸，呈现多层级协同布局。这反映了从人才、资本驱动转向真实场景、数据供给和运营效率驱动——哪里有合适场景，训练场就建到哪里。

训练场不只是采数据。广东省具身智能训练场负责人高芳称其为“机器人学校”，逻辑是机器人毕业后需找到工作岗位。大湾区场景与供应链丰富，该训练场常态化开展机器人与行业应用方的精准对接，帮助企业找到落地场景和训练资源，也帮制造业、医疗、能源等找到解决方案。

杭州的国家人工智能应用中试基地则承担连接器角色，以混合所有制企业为建设主体，构建国企主导、头部企业和应用场景企业参与的开放式合作机制。青瞳机器人创始人张海威提到，过去开发一个场景仅训练数据就需上千万元，现在入驻基地可一站式获取资源。

标准化刚起步，商业模式仍在探索。中国信通院联合40余家单位起草的具身智能数据集质量要求及评估方法行业标准将于11月1日实施。张蔚敏称，这标志着数据集建设从规模导向转向质量导向，填补行业标准空白。

但训练场面临的考验更现实。多数以数据产品出售为主要收入，难以覆盖投入。深圳具宝盆联合发起人王茂林表示，下一步将从单一数据供给转向覆盖数据生产、模型训练、应用验证的训练即服务，构建多元收入结构，推动可持续运营。

国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊判断，具身智能机器人已实现0到1的技术突破，但1到10规模化落地难题未解，卡在标准体系、工程管理、中试等环节，核心矛盾是场景适配。训练场建起来只是第一步，能否持续运转，取决于能否在数据、模型、场景验证间找到自我造血之路。