实景实训推动具身智能从训练走向量产

具身智能模型需要在真实环境中反复学习动作。据测算，训练通用具身模型至少需要千万小时级真实交互数据，而全球现有高质量真机语料仅约百万小时，专家遥控采集每天通常只能产出数十小时。张江实训实验室中，机器人完成拿取瓶子、放置物品等简单动作，也要被重复教学数百遍，反映出行业对真实数据的强烈需求。

截至2026年6月底，全国已启用的具身智能训练场超过70家，另有46家在建或规划，但训练场景同质化、数据产能不足、流通不畅和商业模式不成熟等问题仍然存在。仿真训练后的机器人换到新产线或新货架，往往还要重新学习。2026年6月，工信部与国务院国资委启动实景实训专项行动，将生产工位和服务点位作为训练载体，让使用方提出任务，采集的数据直接服务部署。

这一模式仍需解决真机采集成本高、仿真与现实存在差距、数据格式和标注标准不统一、人机协作安全责任不清，以及公共中试环节不足等难题。实景实训平台的价值不在场地规模，而在于能否让部署失败样本回流模型，并把“能演示”转化为“能作业”。

浦东正在形成训练、生产、回流、培养四个环节。数据采集先将炒菜、削苹果等任务拆成原子技能，覆盖不同物品和操作误差。智元相关数据工厂涵盖家居、餐饮、工业、商超、办公五类场景，AgiBotWorld工程包含217项复杂任务、87项原子技能、3000多种物品和106个真实场景。浦东还落地具身智能实训场样板点，上海电气中试平台面积约6800平方米，年试制能力约2000台，可开展400多项零部件及整机验证。

真实产线正在成为机器人检验能力的“考场”。上汽通用奥特能超级工厂的“能仔1号”由上汽通用与智元联合研发，已在别克至境E7电池产线上执行电芯抓取和上料，累计完成近8万件作业，开动率稳定在98%。海外方面，Figure 02在宝马美国斯帕坦堡工厂约10个月运行1250小时，搬运超过9万件钣金件并参与3万多辆X3生产；梅赛德斯-奔驰则在德国柏林测试Apptronik的Apollo机器人。

数据回流是持续提升的关键。张江正连接数据采集工厂、异构机器人训练场和中试基地，打通采集、训练、策略验证与真机迁移。上海创智学院与智元在LWD框架中实现部署数据实时回流，泡功夫茶、榨果汁、调鸡尾酒和鞋盒收纳等长程任务的成功率最高提升17%，多任务平均成功率达到95%。同时，相关工作催生“具身智能机器人应用技术员”新职业，细分为数据采集员和训练师。

2026年10月23日至25日，张江将举办全球开发者先锋大会暨国际具身智能技能大赛，并改造约2000平方米场地建设长期开放的实训空间。平台将通过仿真、模拟赛和实景竞赛，评估机器人作业成功率、效率、安全可靠性与经济性，推动“训—赛—产—融”闭环。相关配图还包括实景实训活动、机器人仿真评测及电力作业案例，显示具身智能正从单点演示走向可验证、可复制的产业应用。