当地方政府成为机器人的第一大客户

（本文作者为 斯马克开源，钛媒体经授权发布）



斯马克开源（机器人版）

上海张江。

一座五千平方米的训练场，一百多台机器人来自十几个不同的品牌，高矮胖瘦各不相同。

每一台身边几乎都站着一位年轻的操作员，不断重复着同一个动作。

训练场很安静，很少有谈话声。

大家每天的工作，是把一个动作重复五百次以上。

每一个场景都需要上百万条准确的数据，单个采集师要这样干满约两百天，一个动作要重复一万次以上。

有点像流水线上的工人，不能干太久，久了就没有耐心了。

这些年轻人生产的是数据。而围绕这些数据，中国已经建起了七十座训练场，跑出了一条全世界都没有第二份的产业链。



AI模拟生成的训练场内景


先把账算清楚

数据饥渴是真的，不是有点缺，是数量级上的缺。

假设机器人迎来自己的ChatGPT 时刻，需要训练 1.1 万亿 token 的数据。

若全部依靠真机采集，约需 21,200 台机器人连续工作一整年，产出千万小时级的有效数据。

而目前全球可用的高质量真实数据，总共只有数十万到百万小时级。



差一个数量级

政策端的信号也一路加码。

2026年5月31日，国家数据局局长刘烈宏在世界智能产业博览会上说，高质量数据集是具身智能"感知—决策—执行"的重要基础，要以完善的数据工程驱动具身智能的发展。

工信部等八部门明确提出建设人形机器人中试基地和训练场。

国家发改委提出以训练场和中试基地为抓手，构建高质量真机数据采集系统，破解数据饥渴 —— "防止盲目跟风、一哄而上"。

2024年至2026年6月，各地方政府累计发布超过 40 份相关政策文件。

于是数采中心被推上了台前。


关于训练场的地理学

截至 2026 年 6 月底，全国已建成启用超过 70 家具身智能训练场，在建或规划中的还有 46 家，覆盖全国 18 个省级行政区。



落在18个省级行政区的训练场

上海张江·麒麟训练场

2026年初投用，总建筑面积约 5000 平方米，搭建高端制造、民生服务、特种作业、家居家政、商业服务、仓储物流等 10 大类真实应用场景，可同时容纳上百台异构人形机器人并行实训。

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斯马克开源 | tmtpost​.com • Oct 18, 2026