作者：赵鹏程 出品：机器人产业应用
前言
2026 年的具身智能行业，正在上演一场看似反常识却贴合产业本质的竞赛。全球头部玩家们开启了“双线扩产”模式——一边推进机器人本体的产能升级，夯实硬件基础；一边全力扩充AI“大脑”的产能，抢占核心竞争力。也正因如此，巨头们集体投入巨资建设“训练场”——这些占地面积动辄数千平米、部署着上百台机器人的特殊空间，正在成为人形机器人产业的“新石油钻井平台”，而数据正是喂养AI大脑的“新石油”。一场围绕数据生产的暗战，正重塑着行业的竞争格局。
01
从 “造机器人” 到 “造数据”：具身智能的认知革命
在大模型浪潮席卷全球的当下，具身智能领域却形成了独特共识：数据，而非硬件，才是决定机器人能否走出实验室的核心变量。这种认知转变，源于对具身智能数据层次结构的深刻理解：
· 底层数据：互联网文本与视频数据，虽海量且低成本，却缺乏机器人所需的物理交互信息，只能用于基础语义理解。
· 中间层数据：仿真数据，可大规模生成，但无法精确还原接触动力学、材料形变等物理细节，存在 “仿真到现实” 的鸿沟。
· 顶层数据：真机交互数据，质量最高、成本也最高，直接决定机器人在真实场景中的任务成功率，是当前行业最稀缺的战略资源。
Generalist AI 创始人 Pete 在最近的行业峰会上抛出了振聋发聩的观点：“我建议所有具身模型公司都放下手中的工作一年，去专注采集数据。没有高质量的真实数据，再先进的算法也只是空中楼阁，再精密的硬件也只是一堆废铁。” 这番话精准戳中了行业痛点 —— 真机数据目前数量少、生产成本高，已成为制约具身智能产业化的核心瓶颈。
训练场的核心价值，正在于批量、标准化、持续地生产这种顶层数据，为机器人提供 “真实世界的实习经验”。这种转变已上升至国家战略高度。在 “十五五” 规划纲要中，“统筹布局具身智能实训场” 被明确列为重点任务，各地政府与企业纷纷加速布局，形成了各具特色的数据生产生态。
02
四方格局：国家队定规矩，地方建生态，企业产数据，高校养人才
目前，国内的具身智能训练场，按运营逻辑可切分为四类：
国家队（如上海国地）在“修考场”，牵头制定标准与测试基准，发行业驾照；
地方国资（如石景山，苏州等）在“铺路”，搞新基建吸引产业链落地；
企业（乐聚、智元、基模企业等）在“种地”，亲自下场搭场景采集核心数据喂饱模型；
高校科研训练场（如郑州大学、哈职大等）在“发课本”，解决数据孤岛与人才断层。
简言之，国家队定规矩，地方建生态，企业产数据，高校养人才——四方合力，只为把机器人从实验室的演示品，变成工厂里的打工人。
以下是国内外部分玩家的概览：
全球范围内，一场数据产能竞赛已全面展开，各大玩家纷纷亮出 “家底”：
国际巨头的激进布局
· 特斯拉：将弗里蒙特工厂改造为 “生产 + 学习” 一体化基地，Optimus Gen 3 已投入生产线，实现从研发到 “有用工作” 的闭环。
· Figure AI：推出 BotQ 工厂与 Project Go-Big 计划，通过自建工厂 + 全球物业合作，构建全球最大人形机器人预训练数据集。
· Google：打造 RT-X 开放协作体系，通过跨本体数据共享形成 “数据飞轮”，积累速度远超传统学术数据集
· Generalist AI：投入 50 万小时采集人类真实行为数据，GEN-1 模型凭借这些数据实现 99% 的任务成功率，成为行业标杆。
国内生态的多点开花
· 上海张江：联合 10 余家企业部署超百台异构机器人，2025 年预计沉淀千万条数据。
· 北京亦庄：5000 平米基地部署 120 + 台机器人，月数据产能达 1.5 万小时。
· 石景山训练中心：国内最大实景真机训练场，占地超万平米，1:1 还原工业、家居等多场景，年产数据超 600 万条。
在企业类玩家中，以乐聚为代表的头部企业，正在打破 “数据孤岛” 困局。这些头部企业并未将这些宝贵数据据为己有，而是通过开放平台与合作伙伴共享，推动行业数据标准的形成。
其训练场产出的数据并非某台机器人的 “专属教材”，而是一套可标准化复制、共享的 “通用经验”，任何搭载相同底层架构的机器人接入后，都能获得在不同场景中 “干过活” 的实操履历。
作为国内具身智能生态布局的核心玩家，乐聚的生态计划于2023年正式提出，目前该计划已顺利完成全部阶段目标，为其数据产能与产业化落地筑牢根基。乐聚生态分为两个递进阶段：第一阶段聚焦基础设施层与核心技术层搭建，地基层面建成两座核心工厂，其中与东方精工联合打造的佛山万台级产线工厂，实现“30分钟下线一台”的高效量产能力，同时乐聚在全国布局多个训练场，成为国内核心的真机数据提供商之一。技术研发上，乐聚持续探索Model-Based与RL算法深度融合的“小脑”运控系统及适配产业需求的“大脑”模型，与哈工大、北京大学、北京智源研究院等多所高校及科研院所开展联合科研攻关，同步联合瑶海科创集团、国先中心等启动生态伙伴计划，吸纳优质生态企业入驻共建。第二阶段，乐聚重点推进场景应用层落地，目前已与中国一汽、海晨物流等场景伙伴达成深度合作，其“夸父”机器人在一汽红旗工厂实现连续8小时高稳定作业，在海晨物流生产线完成料箱拆垛、分拣等常态化工作，充分验证了场景落地能力，也为数据采集积累了大量真实场景素材。在这两个生态阶段的坚实积累之上，乐聚目前已正式进入生态发展第三阶段，依托自身全生态链资源优势，从机器人本体量产、真机数据采集，到“大小脑”技术研发、全场景应用落地，形成了完整的产业闭环，现阶段已全面开启二开合作伙伴招募，旨在携手更多伙伴，进一步扩大生态版图，推动具身智能技术的规模化应用。
03
行业挑战与未来：谁能领跑数据产能革命？
尽管具身智能训练场的布局已形成规模，数据的战略价值也得到行业共识，但这场“新石油”争夺战，仍面临诸多挑战：
一是真机数据采集成本居高不下，单条高质量真机数据的采集成本远超仿真数据，如何实现“低成本、高质量”的数据生产，仍是所有玩家需要破解的难题；
二是行业数据标准不统一，不同企业、不同训练场采集的数据格式、标注规范各异，难以实现跨平台共享，“数据孤岛”问题尚未完全解决；
三是数据安全与隐私保护面临考验，部分场景的数据涉及企业核心生产流程，如何在开放共享与安全保护之间找到平衡，成为行业发展的重要课题。
值得称谓的是，行业目前正在朝向乐观的方向前进，以乐聚为代表的企业类玩家，凭借“全国布局+开放生态+数据闭环”的差异化优势，在数据产能革命中稳步领跑，不仅为自身产品迭代提供了坚实支撑，也为整个行业的发展提供了可借鉴的模式。
这场数据练兵场的争夺战，没有绝对的赢家，却有共同的目标——推动具身智能产业的高质量发展。而那些能坚守“数据为王、生态共建、产业落地”初心的玩家，终将在这场革命中，构筑起自身的竞争壁垒，在产业演进的长河中稳步前行。
