8月18日，中国信息通信研究院人工智能研究所联合人形机器人（上海）有限公司、具身智能测试实验室发布《具身智能训练场研究报告（2026年）》。报告指出，具身智能训练场产业链已初步成型，整体呈现“上游技术供给活跃、下游应用仍待拓展”的倒三角特征。
具身智能训练场承担真实场景搭建、机器人数据采集、模型训练和测试验证等任务，是连接模型、本体与实际应用的重要基础设施。随着具身智能由技术演示转向产业落地，训练场正在成为积累真机数据、验证产品可靠性和推动场景适配的重要环节。
不过，这类设施具有明显的重资产属性。报告提到，其建设成本涉及场景建设、数据采集设备和机器人本体，以及算力、网络、存储与管理系统等多个方面，投入运营后还需要持续承担设备维护、人员和场地等费用。
目前，训练场的商业服务仍以数据产品销售为主，同时探索模型与机器人本体的训练验证、联合研发和测试验证等业务。数据销售能够较快形成收入，但仅依靠这一模式难以覆盖前期建设和后续运营投入，训练场的投资回收周期相对较长。
报告提出，多数训练场建成时间尚短，需要通过平台化交易、增值服务拓展以及“训练即服务”等路径，构建更加多元的收入结构。这意味着训练场运营方需要从单次交付数据，逐步转向提供覆盖数据、训练、评测和场景验证的持续服务。
这一判断延续了中国信通院此前对行业发展阶段的观察。其《具身智能发展报告（2025年）》曾指出，具身智能已经形成涵盖行业应用、产品服务、技术服务和基础设施的产业链，但仍存在“数据、模型、本体、场景”难以形成闭环、商业模式尚不成熟以及标准不足等挑战，并特别提出训练场建设热度上升后，实际效用仍需进一步验证。
从产业角度看，训练场竞争正在由建设能力转向运营能力。在上游设备、数据采集和技术方案供给增加后，能否获得持续的真实训练需求、形成可复用的数据与评测服务，并帮助机器人进入具体工作流程，将成为检验训练场价值的关键。此次报告所揭示的倒三角结构，也表明具身智能产业仍需进一步打通从技术供给到规模化应用的链路。