具身智能训练场建设运营模式比较与风险警示

第10期总第938期 2026年3月5日 具身智能训练场建设运营模式比较与风险警示 具身智能训练场作为推动智能体算法迭代、场景验证与产业落地的重要载体，是人工智能迈向物理世界的关键基础设施。各地积极布局具身智能训练场，初步形成了政府主导型、企业主导型、政企共建型三类建设模式。赛迪研究院分析发现，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，需警惕标准缺失、重复建设、产用脱节、生态碎片等风险，建议加强顶层设计、加速技术创新、加快标准建设、强化场景引领、完善产业生态，实现具身智能训练场对行业的持续赋能。 一、各地具身智能训练场建设运营模式比较 当前，具身智能训练场建设已初具规模。截至目前，全国已建成并运营的具身智能训练场共计17个。其中，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已达8个；广州、深圳、沈阳等地也在加快训练场规划建设。从建设和运营模式来看，目前主要形成政府主导型、企业主导型和政企共建型三类。 （一）以公共支撑、示范导向为核心的政府主导模式 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，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，引入市区两级投资平台资金，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。该训练场通过集成机器人4S体验中心、异构训练中心、AI教育课堂、柔性制造工厂等功能，打造集展示、训练、教育、孵化于一 体的“河南样板”。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，积极与具备数据采集能力的机器人企业合作，通过共享训练数据采集和算法模型，加速技术迭代，当前已吸引乐聚、聆动通用、零次方等企业及机构入驻，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，有效降低了中小企业技术验证门槛，形成多方协同的公共训练生态。 （二）以市场驱动、应用导向为核心的企业主导建设模式 下游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，构建了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具身智能数据工厂，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）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。 二、当前具身智能训练场建设运营存在的风险 （一）政府主导型：面临“示范先行”与“运营可持续”两难 一是场景定位模糊，资源利用率偏低。为追求标杆效应，部分训练场建设倾向于“大而全”的场景堆砌与技术先进性展示，例如过度配置高端动捕系统与复杂机械臂，却未能充分对接产业实际需求。这导致训练场建成后，实际接入的机器人企业数量未达预期，核心设备长期处于低负载状态，示范价值大于实用价值。二是区域规划同质化，存在重复建设风险。部分地区出于政策跟风或占位心理，而非基于本地特色产业如特定零部件制造、特色 农业的刚性需求进行规划，导致不同地区的训练场在功能定位和目标场景上高度重叠，如普遍聚焦通用装配、分拣、打包场景，集中在视觉识别、基础运动控制等通用能力训练，造成公共资源浪费。 （二）企业主导型：面临“内部高效”与“生态碎片”的悖论 一是重资产投入压力大，运营成本高企。企业需自主承担训练场建设成本，包括机器人本体、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。此外，训练场运维需配备采集人员、场景调试人员等专业团队，人力成本较高。二是应用企业参与不足。机器人行业企业主导的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，但标准化场景无法覆盖其千差万别的产线细节，“能展示、难落地”的现象突出。此外，为避免技术短板、业务需求等信息暴露，企业加入行业企业主导的训练场意愿较低，而主导企业的核心诉求是服务自身研发与生产，往往也会设置访问权限与使用限制。 （三）政企共建型：需平衡“公益属性”与“市场效率”目标 一是商业模式模糊，可持续运营压力大。目前部分训练场存在“重建设、轻运营”现象，依赖财政资金和企业自投资金维持运 营，甚至不断扩大规模，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。二是生态融合挑战大。当前，收益分配机制尚不成熟，数据产权、知识产权界定及收益分享规则缺乏统一标准，成为吸引并留住中小企业等多元生态伙伴的核心障碍。此外，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。 （四）共性核心挑战：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。 三、对策建议 针对三类模式下面临的个性风险与共性挑战，建议从顶层设计、技术攻关、场景培育、生态完善四个维度，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。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。引导各地基于当地产业禀赋布局专业化、特色化训练场，严格避免在工业装配、物流分拣等通用场景上“千场一面”的重复建设。 加速技术攻关，统一标准体系。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。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。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。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。鼓励地方采用“揭榜挂帅”模式，由应用企业发布真实痛点，训练场组织多方协同攻关。分领域、分步骤遴选一批基础良好、需求迫切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。鼓励算力、数据、算法、硬件等要素市场化流通，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。引导开源社区与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。加快推动校企联合建设实训基地，培养技术研发、场景搭建、数据采集等具身智能领域复合型人才。 本文作者：赛迪研究院梁丹钰联系方式：15822023772电子邮件：liangdanyu@ccidthinktank.com