中国信息通信研究院8月18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。

　　专家指出，建训练场是为了让机器人更好地走进千行百业。训练场要产出大规模高质量数据产品，实现商业落地，必须打造完善的数据工程化流水线，这也是具身智能训练场产能升级的关键支撑和发展趋势。

　　中国人工智能产业发展联盟具身智能工作组专家周海表示，在数据采集之外，也有数据标注、数据处理，包括后面全流程模型训练和评测，再到真机部署，这等于是从一开始数据采集工厂到一个全流程实景去落地的阶段。

　　专家指出，在具身智能应用方面，一些装配制造、上下料转运、物料搬运等重复性模块化场景会率先完成训练较快落地。跟人类交互的民生服务场景由于涉及人工智能伦理法则，落地时间会较晚。据了解，2025年，我国人工智能核心产业规模超1.2万亿元，企业数量超6200家。

　　具身智能数据集质量行业标准即将实施

　　为助力具身智能数据提质增效，由中国信息通信研究院联合40余家单位共同起草编制的人工智能系列行业标准，“具身智能数据集质量要求及评估方法”将于2026年11月1日起正式实施。

　　该标准规定了具身智能数据集的质量要求框架及评价方法，包括数据生产操作规范、组织机制保障和质量评价指标三方面。其中，具身智能数据集质量评价指标涵盖完整性、一致性、多样性、真实性、易用性、实用性、可扩展性和安全性八个维度评价指标。

　　中国信通院AI所具身智能机器人部副主任张蔚敏表示，标准的意义只是为了尽快让大家降低成本和降低试错成本，一方面帮助技术提供方尽可能提高数据质量，还有促进数据交易和共享，防止大家做重复的事情。从需求方角度来讲，可以帮助真正选到自己需要的高质量数据集。

　　专家指出，该标准的发布标志着具身智能数据集建设将从“规模导向”向“质量导向”转变，有效填补具身智能数据方向的行业标准空白，为具身智能领域的高质量数据集建设奠定基础。

　　实景实训推动具身智能加速产业化

　　具身智能作为与物理实体融合的人工智能，正加速从实验室走向产业落地。而作为机器人培训基地的具身智能训练场已经被各地纳入未来产业布局。

　　在北京中关村的这家具身智能企业，记者看到具身智能数据平台上汇聚了当天全国各地采集和制作的人类视频数据和仿真合成数据。企业负责人介绍，他们的训练场已经交付了150万小时人类视频数据，这个数据量级已经达到全球领先水平。但是训练高质量具身大模型对数据量的需求往往高达千万甚至是上亿小时，巨大的市场需求推动他们不断完善具身智能训练、评测流程。

　　某具身智能企业副总裁杜习奇介绍，现在在打造一个支持机器人持续学习的基础设施，前端是数据作为教材；中间是评测，评测就是考试；后端是部署，相当于是支撑机器人上岗之后，学习的经验再反馈回来，作为新的数据支撑它进一步学习。

　　这台正在操作动力电柜的轮臂式人形机器人通过大量实景作业数据的训练，已经能精准识别不同颜色、位置的操作按钮，独立完成开关电柜、启闭工业阀门等复杂高危动作。目前，多款电力巡检机器人已完成算法调试，正在陆续交付。

　　某机器人企业负责人董典彪表示，通过几万条左右的数据训练，已经能够让机器人以80%到90%成功率完成当前一个动作，接下来再补充几万条数据，实现接近百分百的任务成功率。

　　据了解，工业和信息化部、国务院国资委联合印发的《2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动通知》提到，将聚焦工业、服务、特种三大领域重点场景，加速构建“实景实训—数据沉淀—产品迭代—规模部署”闭环。

　　 转自：央视网