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70座训练场、40份文件:地方政府成了机器人最大买家

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


上海张江,一座五千平方米的训练场里,一百多台机器人来自十几个不同品牌,高矮胖瘦各不相同。每台机器人身边几乎都站着一位年轻操作员,反复重复同一个动作。训练场很安静,很少有谈话声。

这些年轻人每天的工作,是把一个动作重复五百次以上。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。他们生产的是数据。

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。

政策端的信号一路加码。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,同时强调"防止盲目跟风、一哄而上"。

于是数采中心被推上了台前。

各地训练场的密度

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。同期发布的"白虎"数据集总时长超60,000分钟,约9,072万对真实物体接触样本,覆盖380余项典型任务、500多种日常物体。首批6000分钟核心数据上线OpenLoong开源社区后,单平台单日下载量突破4万次。

无锡洛社镇的省工业数据采集与实训中心近7000平方米,近百台机器人同步实训,年产上千万条工业数据。今年5月15日,无锡数据集团发布"千企百万小时"计划,深入上百个工业工位,联动万余名一线工人,用轻量化设备把老师傅的手艺实时解算成运动轨迹,单位数据采集成本降至传统模式的三分之一,效率提升3倍。截至6月已签约20家客户、3万小时订单。

宿迁京东的全国首个机器人数据采集中心2025年10月投产,占地5000平方米,1:1还原零售商超、物流仓储等五大场景,30个采集室每天完成上百组任务,标注产业园集聚近2000名从业人员。京东的计划是:一年内积累500万小时人类真实场景视频数据,两年内突破1000万小时。

常州5月投运具身智能数据实验平台,150台轮式机器人可完成超1000种任务,被业界称为"数采中心2.0版"。合肥训练场投资5895万元、83台机器人、33个场景。浙江德清8000平方米固定场景加937平方公里开放场景。四川恩阳的项目由睿尔曼、湘恒基金、恩阳产投搭起三方架构,总投资5亿元、一期2.1亿元。黄石近4000平方米的无本体数据采集培训中心,家庭、商超、餐馆、酒店、办公室、工厂一个个真实物理场景在这里复刻,200多名数据采集师正在接受培训。

每一个动作的采集,都是在教机器人如何在真实世界里行动,是一次有组织性的基础设施投资。和当年的光伏电站、充电桩、数据中心雷同——用财政资金,为一个还没跑通商业闭环的行业,预付基础设施的钱。

一笔钱的双重身份

这笔钱有双重身份,第一是产业投资,第二是营业收入。麻烦就出在一笔钱同时被当成了两样东西。

据《财经》杂志2026年10月10日的报道,一些数采项目的运作大致是这样一个闭环:地方政府或国资平台出场地、出资金、出场景;数采中心向机器人本体企业采购整机,本体企业确认收入,出货量上升;数采中心再通过数据订单的形式,让资金与数据同时回流。在这个闭环里,机器人厂商有了订单和营收,数采中心有了数据和交易额,地方政府有了产业落地的政绩。唯一缺席的,是一个自掏腰包的终端客户。

报道里一位化名"老台"的数采商自述:他曾参与一笔数百万元的交易,一方购买硬件、一方购买数据,双方没有完成实物交割,只做了账务往来。更复杂的交易会引入零部件公司、供应商和子公司,资金经过三四个主体后回到起点。该报道没有披露任何涉事公司名称,目前也没有监管或审计结论。

蓝鲸新闻2026年9月的报道给出,2026上半年国内公开披露的人形、具身机器人中标项目共218个,总金额17.23亿元。报道把这些订单的成色分成三类,其中第一类是地方政府招商项目——政务大厅、文旅景区、数采中心名义下的采购。

梅卡曼德创始人邵天兰在2026年9月的朋友圈里说:部分企业利用"数采中心"和与地方政府、投资方、供应商的关联交易,制造"虚假的、不可持续的收入"。梅卡曼德自身在2026年9月1日于港股上市、募资3亿美元,上市后股价承压。被他点名的银河通用已在9月10日发布官方声明回应,表示"不参与无谓的口水战,不被短期噪声干扰",并已就相关言论报案。目前同样没有监管或审计结论。

一个地方政府掏几千万建一座训练场,买回来一批机器人和一堆数据。数据是这个行业公认的瓶颈,早期靠市场自发供给一定不足,用公共资金先把基础设施垫起来,这样的行为每一次都被骂,但每一次最后都留下了有意义的东西。问题在于同一个人穿着两件衣服,出现在两个不同的场合,而两个场合的观众都不知道。作为收入,不可持续——政府不会明年买得更多,也不会后年再买一次。邵天兰认为"今年做了这样的收入,明年不但要继续做而且还要做得更多",这句话描述了一条只能向上、不能向下的曲线。

两个样本

乐聚智能(深圳)股份有限公司2025年夸父(Kuavo)系列产品在数据采集应用场景下实现收入7990.41万元,占该系列收入的44.94%——数据采集取代科研教育,成为当年第一大应用场景收入来源。招股书说明了公司2025年度中标全国多个地方数据采集中心建设的招投标项目。2025年度,北京石景山产业发展有限公司为公司大客户,销售收入3341.48万元,占比12.94%。招股书另显示,双方签订了8295万元的销售合同,且尚在履行中。据行业媒体转述招股书,北京石景山产业发展有限公司与另一股东石景山基金,同受石景山区国资委实际控制。同一份招股书里还有一句:预计最早2028年盈利。

乐聚把关系写进了招股书——第一大客户是谁、卖了多少钱、还有多少合同没履行完、股东和客户是不是同一个实际控制人,让审计师、保荐人、打算打新的投资人自己去看、自己去判断。2026年3月16日,由工信部指导的开放原子开源基金会发起、乐聚牵头建设的国内首个具身智能开源数据集社区OpenLET成立。截至2026年7月,社区累计开源超6万分钟机器人真机数据集,开发者规模接近16000人,支撑高校与科研机构模型训练评估超2000次,全平台下载量超300万次。

无锡数据集团首创"具身数据光谱"概念,把工业数据分成真机数据、仿真数据,以及最稀缺的类人数据(EGO+UMI)。通过"设备光谱"实现从低成本便携端到高精度真机的全域覆盖。更关键的是推出的城市合伙人机制:合作伙伴通过开放场景,用数据换取未来的算力或模型订阅抵扣。集团协助企业进行数据确权,参与采集的企业不只能拿现金——获得数据资产化后的经济分润、行业大模型的优先使用权,长期伙伴还能拿到本体设备采购抵扣和算力资源支持。2026年初,全国首单"具身智能数据集"在江苏省数据交易所上架并完成交易,箸境智能完成全国首笔具身智能数据集交易,包含约2.5万条结构化数据,覆盖办公、商超、餐饮、家政四大场景。

反面案例是首钢园。2025年3月,北京首个人形机器人数据训练中心在石景山区首钢园揭牌,占地约3000平方米,规划部署108台机器人,涵盖家庭康养、特种作业、新零售、汽车装配等十大实景场景,年产出超百万条多模态数据,运营方为睿尔曼智能。石景山区方面曾预期该中心能实现年数据交易超100万条,并在三年内形成50亿元规模的机器人数据服务市场。结果运行不足18个月即停运,原合作方睿尔曼智能撤出全部自有设备与机器人。项目牵头方中关村通力方面的说法是"遥操路线不太符合中心升级方向,采集的数据质量、精度没有达到要求"。原址在2026年服贸会期间,以"4D高斯光场+世界模型"的新技术路线重新亮相。

睿尔曼在董秘书面问答中把首钢园定义为数据采集的1.0版本:虽然完成了从0到1的验证,积累了千万级轨迹片段数据,但仍是"实验室场景"。公司把数采模式从实验室遥操转向远程遥操,把机器人部署到真实工作场景中。三千平方米的场馆复刻了十大实景场景,摆了一百台机器人,看起来什么都有。但真实厨房里没有标准光照,也没有排练过的动线,有的只是上一个做饭的人留下的一滩水渍,和一个从没见过的锅铲。

价格跌到了什么程度

目前真机遥操作数据的报价约为每小时500—1000元,UMI数据为每小时数百元,第一视角数据已降至每小时不足100元。中国信通院认为真机遥操作数据在规模化运营后,单小时有效成本已降至约275元。

"老台"说去年每小时能卖200多元的数据,今年只能卖100多元。行业内最初以每小时120元向外销售,经过五六层中间商后,最终采到了农村,只剩每小时5元。他在县城找门店,每小时至少要支付30至35元给采集员。而市场上却已经出现每小时5元、甚至3元的报价,收入已经不如送外卖。行业里有个不成文的共识:30元一小时是底线,低于这个价,要么是赔本赚吆喝,要么根本不是正经采集来的数据。

从每小时五百到一千元,一路跌到一百多元,再跌到五元、三元。真机遥操的成本结构就摆在那里,光是采集员的工资就不止个位数。一个不打算用数据的人不会问数据采自哪个场景、有没有力触觉、能不能跨本体复用,他只要一张发票和一个合同编号。压价沿着转包链条一层层往下传,每一层抽走五块十块。一个失真的价格信号,会污染整条产业链的判断——真正想好好采数据的公司报不出价,踏实做采集的团队接不到活。

采来的数据,不等于能用的数据。北京人形数据基地初期,数据合格率只有50%,经过三个月的流程优化才稳定到95%。行业经验来说,采集一千小时原始数据,可能只有一半能通过初筛,再经过清洗、标注、对齐之后,能用于训练的也许只剩三分之一。Figure的数据流水线有五个阶段:过滤、欺诈审查、去重、重新平衡、标注。觅蜂科技的MEgo Engine要把长程操作拆解为"抓、拿、放、拧、按"等120多种标准原子动作,再通过多维度质检与分级评估。

据界面新闻转引斯坦福《2026 AI Index Report》:在RLBench的18项任务子集上,截至2026年1月最好的方法EquAct平均成功率已达89.4%。但在更贴近真实家庭的BEHAVIOR Challenge 2025中,冠军团队Robot Learning Collective的Q-score只有约26%,完整任务成功率仅12.4%。实验室里是优等生,一进门就挂科。一个动作重复一万次,如果都发生在同一个光线环境、同一个杯子、同一张桌子上,那训练出来的只是机械化的记忆。

七十座训练场里,真正有价值的部分,可能比看上去要少得多。

三个问题值得追问。第一是复购:一个数采中心,明年还买不买同一家的机器人?乐聚与石景山产发签订的8295万元销售合同,招股书注明"尚在履行中",履行完之后呢?第二是回流:采到的数据,有没有真的让模型变强?智元在上海创智学院联合发布的成果中提到,通过实时回流传机器人在真实环境中的任务执行数据更新模型,长程任务的平均子步骤得分较传统监督微调方法提升近50%。第三是复用:换个本体或者换个场景,数据还能不能用?如果答案是否定的,那么所有按"绑定本体"方式采集的数据,都不过是一次性资产。

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