日前舉行的中國人工智能產業發展聯盟第十八次全體會議發布《具身智能訓練場研究報告（2026年）》（下稱《報告》）顯示，據不完全統計，截至今年6月底，全國建成啟用超70家具身智能訓練場，在建或規劃中的訓練場46家。具身智能訓練場建起來只是第一步，更重要的是用起來、轉起來，真正成為數據資源基地和實景實訓平臺，支撐具身智能產業規模化發展。
此次《報告》由中國信通院人工智能所聯合人形機器人（上海）有限公司、具身智能測試實驗室共同發布。《報告》指出，具身基礎模型要迎來“ChatGPT”時刻至少需要千萬小時級真實數據，而當前全球可用的高質量真實數據僅為數十萬至百萬小時級，供需之間存在量級差距。
人形機器人（上海）有限公司研發總監周海在解讀《報告》時表示，行業普遍認為，足夠多的數據是具身智能享受規模定律紅利的前提。但當前可用的具身智能數據，尤其是真實數據，仍面臨巨大的資源缺口。
在政策支持和產業需求的牽引下，我國訓練場建設加速推進，呈現規模化、集群化特點。從區域分布看，《報告》顯示，當前訓練場建設已覆蓋全國過半的省級行政區，形成以長三角、京津冀和珠三角為核心的三大集群，并突破傳統人工智能產業高度集聚于省會城市、直轄市和一線城市的發展模式，不僅分布于北京、上海、深圳、成都等創新資源密集地區，也逐步向三線、四線乃至五線城市延伸，呈現出多層級城市協同布局的發展態勢。
從場景分布來看，《報告》顯示，據不完全統計，含工業制造場景的訓練場最多，占86%，家庭服務和商業零售次之，建設最少的是特種應急行業場景，占比約25%。此外，農業、文旅等行業也有零星場景分布。
值得關注的是，具身智能訓練場產業生態初步成形，可持續盈利模式仍在探索。
《報告》認為，現階段訓練場產業鏈已初步成形，整體呈現“上游技術供給活躍、下游應用仍待拓展”的倒三角特征。周海表示，大多數訓練場仍處于基礎設施建設和數據產能爬坡階段，產業服務效用尚未釋放，訓練場建設仍面臨共性問題。隨著具身智能逐步成熟、產業應用不斷深化，訓練場也在場景、數據、運營、標準化等多方面持續演進，推動我國訓練場從建設熱潮期向能力沉淀期穩步過渡。（記者 郭倩）
轉自：經濟參考網
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