一字排开的具身智能机器人在数据训练师的遥控下，一遍又一遍地练习抓取矿泉水瓶、将餐盘放进微波炉、扫码快递件；不远处，戴着动作捕捉设备的操作人员正来回叠衣服、整理床铺，每一个动作都被传感器精准记录，并转化为机器人学习的“教材”……

　　这样的场景，正在全国多地的具身智能训练场内上演。记者在多地调研了解到，被誉为“机器人学校”的具身智能训练场正加速落地，成为支撑具身智能技术从实验室走向产业一线的重要新型基础设施。

　　超70家训练场建成启用

　　叠一件衣服、拿起一个杯子、整理一张桌子——这些人类习以为常的动作，对机器人而言，都需要在一次次数据采集和模型训练中反复习得，每一次抓取和放置都在生成轨迹、力度、成功率等数据，回传、清洗、标注后成为下一轮模型训练的“养料”。

广东省具身智能训练场数采人员在汽车总装SPS分拣场景中采集数据。（受访单位供图）

　　大语言模型、多模态大模型依托文字积累和海量互联网数据，实现了“知”的跨越式发展；而具身智能面向物理世界的“行”，则高度依赖真实环境中的实际作业数据。这类数据此前从未被系统性地采集、处理和存储，导致具身智能面临巨大的数据缺口。

　　在此背景下，具身智能训练场应时而生，这是一类面向具身智能研发和应用搭建的关键基础设施，在真实物理环境中支撑具身智能数据生产、模型训练、系统应用能力验证和迭代优化。