人形机器人迈向 " 具身智能 " 的核心瓶颈——高质量训练数据，迎来了规模化供给。近日，国内最大的人形机器人训练场——人形机器人数据训练中心在京启用，凭借万平空间与年产超 600 万条数据的能力，为行业注入宝贵 " 数据燃料 "，旨在破解模型从仿真到真机的 " 现实落差 " 难题。

图：人形机器人数据训练中心

超万平方米多元场景，搭建未来产业 " 练兵场 "

步入训练场，仿佛提前看到了 " 未来世界 "。上万平方米的空间内，1:1 还原了工业智造、智慧家庭、康养服务和 5G 融合四大类共 16 个细分场景。

从中兴的智能生产线到一汽集团的汽车车间，从顺丰快递的称重打包到联合利华公司的洗发水装箱，以及海晨物流的纸箱打包等场景，每一个细节都真实还原实际作业环境。这里也是国内覆盖场景最全、仿真程度最高的训练场之一。

训练场内，还能看到身高 1.66 米、全身 40+ 自由度的 " 夸父 "（Kuavo）人形机器人正在各个场景中刻苦 " 练习 "。通过 VR 设备、动作捕捉系统等先进装备，机器人学习着空箱回库、物料分拣、称重打包、产品装箱等实用技能，执行成功率 95%以上。目前，这些机器人已掌握 20 多项原子技能，能够胜任搬运、巡检、导览、配送等多种任务。

图：台面清洁

图：垃圾分类回收

政府企业协同，共筑具身智能 " 数据引擎 "

作为落实国务院《关于深入实施 " 人工智能 +" 行动的意见》中 " 加强高质量数据集建设 " 要求的具体实践，该训练场由石景山区政府牵头，联合区属产业公司、北京银保产业园及人形机器人领军企业乐聚机器人共同运营。项目通过整合政府、产业、高校、科研与金融多方资源，构建协同机制，为打造自主可控的具身智能基础设施提供系统支撑。

" 就像教孩子学走路需要大量练习一样，机器人也需要在多种场景中反复训练才能变得更聪明。" 项目负责人介绍，" 训练场就是要解决机器人行业目前面临的数据短缺问题。"

图：快消品装箱

图：SMT 料盘架下料

全流程数据闭环，实现具身智能数据 " 高质快产 "

据了解，该训练场年均可产出超 600 万条高质量数据，规模居全国人形机器人训练场首位。通过全国跨区分布式数采生产，平台已与苏州、济南、合肥、郑州等多地训练场联动，形成全国数据中枢，预计月数据产能可达 5000 小时。

负责人表示，该训练场所有数据均来源于真机运行，具备跨本体、跨场景的迁移能力，有效应对了行业中存在的数据质量差、成本高、迁移难等痛点。依托自研数采平台，通过采集、清洗、标注、导出四步流程，结合 " 自动 + 人工 + 模型 " 三重质检机制，实现高质量数据交付，经专业机构认证，单条数据合格率达 99%。

" 以往各企业分散采集训练，就像‘小作坊生产’，数据质量参差不齐。" 技术人员介绍，" 现在通过标准化、规模化的数据生产，我们能够为整个行业提供高质量、低成本的数据服务。" 未来，依托海量真实数据，团队还将进一步推进数据标准制定和模型训练工作，通过交互式训练等方式，构建从单机控制到群体协作的完整训练体系。

图：小件工装上料

突破数据瓶颈，赋能具身智能产业标准化发展

数据是人形机器人实现智能化的核心要素。当前，具身智能行业面临数据质量参差不齐、多模态数据采集门槛高、数据规模与场景泛化能力不足等痛点。尽管视觉语言动作模型（VLA）为机器人实现跨平台、跨场景泛化能力提供了技术路径，但其性能很大程度上依赖高质量、大规模训练数据的支撑。同时，仿真数据、合成数据等无法完全复现真实物理交互、传感器噪声、环境动态扰动、执行器延迟等细节，而真机数据是模型从 " 纸上谈兵 " 走向 " 现实落地 " 的关键桥梁。

据负责人介绍，该训练场已建立全流程标准化数据体系，正积极推动异构数据融合与开放合作，所提供的数据集可直接用于训练通用型机器人基模型（Base Model），为行业构建跨本体、跨任务的数据公共基础，助力我国人形机器人产业实现标准化、规模化发展。

" 训练 + 应用 + 孵化 + 科普 " 四位一体，打造全国具身数据服务平台

训练场创新构建" 训练 + 应用 + 孵化 + 科普 " 四位一体发展模式，致力打造全国具身智能公共数据服务底座平台。不仅推进具身语料服务与数据交易，同时联合北京通用人工智能研究院等机构加强 " 具身大脑 " 研发与应用；通过产业基金支持创新孵化、举办 " 第一届具身智能操作任务挑战赛 " 等高水平赛事，并面向社会开展科普教育与人才培养，积极构建开放协同的产业生态。

图：" 训练 + 应用 + 孵化 + 科普 "

该训练场的投用，为我国人形机器人产业按下了快进键。它不仅是机器人的 " 技能培训学校 "，更是推动其从实验室走向规模化应用的基石。随着机器人在这里完成 " 实训 " 并走向市场，一个智能机器人与人类协同工作的新时代正加速到来。