具身智能“训练场”正在成为新的基础设施。据中国信通院《具身智能训练场研究报告（2026年）》，截至今年6月底，全国已建成启用超过70家具身智能训练场，另有40多家在建或规划中。这个数字背后，是一个正在被重新计算的账本：机器人数据到底该怎么采、多少钱采得动。
从“数据从哪里来”到“数据到底有没有用”
一年前，行业最热门的问题还是“机器人的数据从哪里来”；到今天，问题已经悄悄变成了“花这么多钱采来的数据，到底值不值”。训练场正是在这种反问中被推上台前——它用最原始的方法解决最硬的缺口：让机器人在真实物理环境里一遍遍重复抓取、叠衣、搬运，把每一条轨迹、力度、成功率沉淀成训练数据。
缺口的规模是惊人的。有数据指出，国内当前真实物理交互场景的合规数据仅约数十万小时量级，而机器人商业化落地需要千万小时级，缺口超过95%甚至接近99%。训练场填的正是这个坑——它把数据从“没有”变成“有”。
三大集群成网，向三四五线城市蔓延
报告显示，训练场布局跟国内具身智能产业集群高度吻合，已经形成长三角、京津冀、珠三角三大核心集群。其中浙江建成数量最多，达14个，江苏、北京、广东、山东各8个紧随其后。一个值得注意的趋势是：训练场建设正在突破“人工智能只扎堆一线城市”的旧惯性，向三四五线城市延伸
背后是逻辑的转变——从人才资本驱动，转向真实场景、数据供给和运营效率驱动。哪里有合适的真实场景，训练场就建到哪里，厨房、车间、货架都可能是数据产地。
央视《新闻联播》点名的数据平台与顶层定调
在政策端，这个赛道刚刚被抬到更高位置。10月8日，央视《新闻联播》在“我国具身智能产业化加速落地”报道中提到，全国已建成启用70多家具身智能训练场，中关村企业的具身智能数据平台已累计交付150万小时人类视频数据，量级全球领先。10月9日，中共中央、国务院《关于发展新质生产力的意见》把具身智能列入前瞻布局的未来产业，人形机器人也纳入“人工智能+”行动的新一代智能终端场景。
再叠加今年6月工信部、国务院国资委联合启动的2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动（要求省级地区至少遴选20个重点场景单元），一条“实景实训—数据沉淀—产品迭代—规模部署”的闭环正在成型。
成本劈到三分之一：从集中式到众包式
训练场在扩大的同时，也在算一笔更细的账。一座标准真机数采中心，仅机器人本体、动捕设备和场地的前期投入就达数百万元，单小时数据成本长期居高不下。有行业测算，综合清洗标注后一小时可用数据成本在300到500元区间，真机可用的一条数据甚至达到1200元以上。
于是新的供给方式冒了出来：众包采集。觅蜂科技发布的“觅蜂派”App，让宝妈做家务、餐厅服务员备餐、产线工人装配这些日常生活动作，戴上轻量化头戴设备就能“顺路”变成数据采集，成本被压缩到集中式采集的几分之一甚至更低。分散在千家万户的真实场景，正成为具身智能数据新的来源。
冷静的一面：不是所有训练场都跑得通
热闹之下也有洗牌的声音。北京首钢园的首家“人形机器人数据训练中心”，运行不到18个月就因“原遥操路线与新发展方向存在偏差、数据质量不达预期”而停运，运营方撤走了自有设备和机器人。这个案例给行业提了个醒：建得“快”不难，关键还要“用得好”——数据的质量和精度，决定训练场能不能回本、能不能反哺出能用的模型。
从“堆数量”到“拼质量”，正是下一阶段训练场要回答的题。超过70家的规模带来了量的基础，而众包、实景实训、数据质量标准这些动作，正在把具身智能的数据底座一步步夯实。
众包采集这个思路妙，让普通人顺路就把数据采了