文章总结： 文档分析了我国具身智能实景实训专项行动的现状与挑战，指出全国已建成超70家数采场但存在场景同质化、数据质量低、标准不统一三大结构性矛盾。提出通过强化顶层规划、深化产需融合、建立评估机制、搭建数据共享平台等举措，推动产业差异化高质量发展。 综合评分： 85 文章分类： 政策法规,解决方案,安全建设,技术标准,其他

立足制造业实景实训，因地制宜推动具身产业高质量发展

工业互联网标识智库

2026年6月16日 18:42 北京

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近日，工业和信息化部、国务院国资委联合印发通知，正式启动人形机器人与具身智能实景实训专项行动。作为全球制造业第一大国，我国拥有全门类、全链条的产业体系和海量细分工业场景，得天独厚的产业优势，正推动全国具身智能数据采集、训练类设施，从“重硬件规模扩张”向“重场景实效赋能”加速转型。

实景实训场景是具身智能技术打通应用落地全链条的核心枢纽，也是产出高质量真机数据、迭代实体智能算法的核心载体。与纯仿真训练、通用实验场景不同，锚定真实生产服务工艺标准的实景实训场景，能够直接复现真实工况下的环境复杂度、任务不确定性与工艺精度要求，有效破解当前行业普遍存在的数据与工艺脱节、算法与场景适配性不足等痛点，是支撑人形机器人产品落地验证、具身智能技术规模化应用的核心基础设施，也是当前全国数采场、训练场升级建设的核心发力方向。

正因为实景实训场景具备不可替代的产业价值，其全国布局与配套具身数采场建设必须坚持“全国一盘棋”统筹规划，立足区域禀赋因地制宜推进。各地需紧密结合本地主导产业链定位、特色产业集群优势，差异化布局实训载体与数据采集设施，通过错位布局、协同互补，有效规避同质化重复建设风险，构建与地方产业需求深度绑定的基础设施网络。

当前，全国具身智能产业基础设施建设正持续提速，各地数采场、实训类设施上马节奏不断加快，产业整体进入规模化布局的关键窗口期。但与此同时，各类设施在技术路线、运营模式、服务定位上存在显著差异，与实景实训的核心导向适配程度参差不齐，产业发展过程中已暴露出结构性矛盾与潜在风险。系统梳理当前具身数采场的发展格局、能力梯队与突出问题，是进一步优化全国实训布局、引导产业高质量差异化发展的重要前提。

01

全国数采场加速落地，区域集群梯度格局初步成型

全国已建成、在建及规划的具身智能数据采集、训练类设施已超70家，总面积突破10万平方米，覆盖北京、上海、天津、广东、江苏、湖北等15个省市，初步形成了“核心城市引领、产业集群配套”的全国性基础设施网络。

全国产业已形成清晰的区域发展梯度。长三角区域整体领跑全国，区域内设施平均能力最优，布局密度最高，且在数据产品、采集系统、仿真平台、数据管理等核心维度表现均衡，充分体现了产业协同优势。京津冀区域头部效应显著，标杆设施能力位居全国第一梯队，但区域内梯队落差较大，跨区域特色数据协同共享机制尚未建立，互补优势未能充分释放。中西部地区数采场建设仍处于起步阶段，多数设施刚完成硬件落地，数据运营、仿真支撑等核心能力存在明显短板，尚未形成完整的产业服务能力。

各地依托本地产业基础形成初步差异化探索。北京打造了国内首个面向多场景的公共数据训练基地，覆盖家庭康养、汽车装配等十大领域；天津建成超大规模全场景数据采集基地，重点面向工业制造与家庭服务场景；上海布局异构人形机器人训练场，探索“异构群智”的数据生成模式；广东依托制造业基础，重点建设工业场景具身智能数据中心。

但整体来看，当前产业仍处于规模化扩张初期，多数区域的数采场建设仍以通用场景为主，与地方主导制造业的绑定深度不足，布局规划与产业需求的联动性有待进一步加强。

02

行业能力梯队分化清晰，软硬能力落差显著

结合硬件承载能力、场景服务水平、运营服务效能、产业辐射价值等多个维度综合梳理，全国符合产业标准的产业级数采场可划分为三大梯队，不同梯队的能力特征与短板差异明显：

头部标杆梯队：以北京亦庄具身智能数据训练基地、天津帕西尼具身智能超级数据工厂为代表，是当前行业能力标杆。这类设施的核心优势在于全维度能力均衡领先：硬件规模充足，场地与机器人采集单元均处于行业前列，具备规模化、高产能的数据产出能力；同时在数据产品开放、自研仿真平台、全流程数据治理等软能力上优势突出，已形成成熟的运营模式与产业服务体系。其不足在于，跨区域数据共享与产业下沉赋能仍有拓展空间，对周边中小制造企业的定制化服务覆盖有待加强。

中上游成长梯队：以上海张江异构人形机器人训练场、智元机器人上海数据采集工厂、长三角（德清）具身智能数据采集训练场等为代表，是当前产业的中坚力量。这类设施的优势在于基础硬件与采集系统能力已达到较高水平，在特定技术路线与场景领域形成了差异化特色，具备一定的规模化数据产出能力。普遍存在的短板是仿真平台支撑能力不足，数据标准化治理体系不完善，数据产品的公开度与商业化服务能力仍有较大提升空间，生态服务与人才培养功能尚未充分发挥。

中下游起步梯队：以广东省具身智能训练场、宜宾西南具身智能训练中心等多数区域级新建设施为代表，占行业主体比例最高。这类设施基本已完成场地、机器人本体等基础硬件落地，能够支撑基础通用场景的数据采集工作。但整体短板十分突出：数据产能偏低，高质量工业场景数据供给不足，且数据质量与真实产线工艺脱节，尚未形成稳定的产业服务能力，与地方主导产业的绑定深度也亟待提升。

03

三大结构性矛盾凸显，重复建设风险持续累积

综合行业调研情况来看，当前全国数采场建设热潮背后，结构性矛盾已逐步显现，若缺乏统一引导规范，同质化重复建设将进一步加剧，造成公共资源与社会资本的低效配置。

一是场景同质化严重，特色产业适配不足。近七成已建成数采场的核心场景重合度超过60%，普遍集中在家庭服务、简单搬运、通用装配等低门槛场景，与地方主导制造业结合度不足20%。一方面通用场景数据重复采集、产能过剩，另一方面工业精密操作、特种作业、极端工况等高价值细分场景数据供给缺位，形成“千场一面”的同质化格局，既无法匹配地方产业升级需求，也埋下恶性竞争隐患。

二是数据质量与工艺脱节，产业实用价值偏低。部分数采场场景搭建偏演示性与实验性，数据采集未对接真实制造工艺标准，普遍缺乏复杂产线环境、边缘故障案例、失败操作样本的数据积累。行业调研数据显示，当前训练场采集的数据中，可直接用于工业场景模型训练的高质量数据占比不足20%，大量数据处于“沉睡”状态，难以支撑制造企业的实际落地需求。

三是标准体系割裂，跨区域复用难加剧重复投入。各地数采场在数据格式、接口规范、标注标准、仿真参数上各自为政，不同区域的特色数据无法跨平台复用，企业跨区域布局时需重复投入数据采集成本。产业结构相近的省份同类型场景重复建设现象突出，公共资源配置效率偏低。同时，由于缺乏统一的质量评估标尺，数据供需双方难以形成价值共识，进一步阻碍了数据资产的流通与复用。

04

多举措引导高质量发展，构建协同互补产业格局

针对当前产业发展痛点，引导具身智能数采场高质量、差异化发展，需从顶层规划、产需融合、规范评估、共享机制四方面协同发力，以实景实训为核心牵引推动产业升级。

强化顶层布局引导，构建“一地一特色”发展格局。结合各地制造业禀赋与产业规划，分类明确数采场建设导向，避免同质化盲目扩张。支持制造业大省重点建设垂直工业场景数据基地，鼓励特色产业区域深耕细分赛道数据，推动形成错位发展、优势互补的全国布局，让数据基础设施真正服务地方产业升级。

深化产需深度融合，推动数采场与制造企业共建共享。鼓励数采场运营方与本地制造业龙头企业联合建设实景场景，围绕真实产线工艺标准定制数据采集流程，推动生产一线数据与训练场数据双向流通。推广“厂中场”建设模式，将数据采集能力嵌入真实生产场景，从源头提升数据的产业适配性与实用价值。

建立综合评估引导机制，规范产业建设秩序。建立全国统一的具身智能数采场建设综合评估体系，从产业匹配度、数据质量、运营效益、区域贡献等多维度开展综合评价。对符合地方产业导向、特色鲜明、运营高效的数采场给予政策与资源支持，对盲目扩张、同质化严重、资源低效的项目予以引导规范。

搭建跨区域数据共享机制，盘活特色数据资产。推动建立全国性的具身智能特色数据共享对接机制，打破区域数据壁垒，促进不同区域的优势场景数据互通复用，减少同类型数据重复采集投入，提升全行业的数据利用效率与资产价值。

未来，中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所将持续以制造业实景实训场景为核心切入点，深度对接制造强国建设与实体经济转型需求，联动行业龙头企业、重点产业地区共建高水平具身智能实训载体与数采基础设施，推动实训标准统一、场景资源共享、产业供需精准对接，助力构建差异化、协同化、高质量的全国具身智能产业基础设施体系，支撑人形机器人与具身智能产业规模化落地与高质量发展。

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