中国信通院报告：全国已启用超70家具身智能训练场，长三角京津冀珠三角成核心集群

据新华社及 IT之家 8 月 20 日消息，中国信息通信研究院日前发布的《具身智能训练场研究报告（2026 年）》显示，过去两年，在政策支持与产业需求共同推动下，我国具身智能训练场建设明显提速。截至今年 6 月底，全国已建成并启用的具身智能训练场超过 70 家，另有 46 家处于在建或规划阶段。报告认为，这类训练场正成为具身智能从算法研发走向真实应用的重要基础设施。

所谓具身智能训练场，主要面向机器人、智能终端、自动化系统等具备感知、行动和环境交互能力的智能体，提供真实物理环境中的数据生产、模型训练、系统验证与迭代优化条件。与传统 AI 主要依赖静态数据集和线上算力不同，具身智能需要在复杂场景中反复“练习”，训练场因此承担了连接模型能力与产业落地的中间层角色。

建设热潮覆盖过半省级行政区，三大区域集群成形

报告显示，目前全国范围内已形成一轮具身智能训练场建设热潮，相关布局覆盖全国过半省级行政区，并逐步形成以长三角、京津冀和珠三角为核心的三大集群。这些区域本身具备较好的制造业基础、机器人产业链、科研资源和应用市场，为训练场建设提供了较完整的产业支撑。

值得注意的是，具身智能训练场的发展并未完全沿用传统 AI 产业高度集中于省会城市、直辖市和一线城市的路径。报告提到，训练场正在向三线、四线乃至五线城市延伸，呈现多层级城市协同布局的趋势。这意味着，具身智能基础设施的选址逻辑正在发生变化：相比单纯依赖人才、资本和科研机构集聚，训练场更看重真实场景、数据供给能力以及长期运营效率。

• 数量层面：截至今年 6 月底，全国建成启用训练场超 70 家，在建或规划 46 家。
• 区域层面：建设范围覆盖过半省级行政区，长三角、京津冀、珠三角形成核心集群。
• 城市层面：布局从一线和省会城市向更低线城市延展，场景资源成为关键变量。
• 应用层面：工业制造、家庭服务、商业零售、医疗康养、特种应急等场景正在加快落地。

工业制造场景占比最高，训练场开始围绕应用能力搭建

从应用方向看，报告显示，我国具身智能训练场建设总体呈现“以应用为牵引、以综合能力提升为目标”的特征。当前训练场围绕工业制造、家庭服务、商业零售、医疗康养、特种应急等行业场景加速布局，其中包含工业制造场景的训练场数量最多，占比达到 86%。

这一比例并不意外。工业制造具备标准化流程、明确任务边界和较强的自动化升级需求，是具身智能率先验证商业价值的重要场景。对于机器人和具身智能系统而言，工业现场可以提供抓取、搬运、检测、装配、巡检等大量可重复但又充满环境变化的任务，适合开展数据采集、策略训练和系统可靠性验证。

同时，家庭服务、医疗康养和特种应急等方向也对具身智能提出了更高要求。这些场景往往环境更开放、交互更复杂，对模型的感知理解、动作规划、安全冗余和人机协同能力要求更高。训练场如果能够持续沉淀高质量场景数据，将有助于推动相关模型从“能演示”走向“可部署”。

影响解读：具身智能竞争进入“场景与数据基础设施”阶段

从产业角度看，训练场建设加速表明，具身智能的竞争正在从单一模型、单台机器人或单项算法能力，转向场景、数据、系统验证和运营服务的综合竞争。对开发者和企业而言，谁能更早接入真实任务、获得连续数据反馈，并完成产品闭环，谁就更可能在后续商业化中占据优势。

这也解释了为何训练场会向更多城市扩展。对于具身智能来说，真实场景本身就是一种资源：工厂、仓储、园区、医院、商超、社区和应急环境都可能成为训练与验证的来源。低线城市如果拥有特定产业集群或运营成本优势，同样可以承接训练场建设，形成差异化能力。

报告预测，随着具身智能技术逐步成熟、产业应用持续深化，我国具身智能训练场将从建设热潮期向能力沉淀期过渡，并在场景、数据、服务、运营和标准化等多个维度继续演进。对于中文科技产业观察者而言，接下来值得关注的不只是训练场数量增长，更包括其能否形成可复用的数据体系、评测标准和商业化服务能力。具身智能真正落地的关键，可能不只在模型参数规模，而在真实世界中反复训练和验证的基础设施。