2025-05-22 一篇细数！全国具身智能数采工厂哪家强？

作者： 余柯  出品：机器人产业应用

具身智能作为人工智能与机器人技术的前沿领域，正以前所未有的速度发展。它要求机器人不仅具备强大的 “大脑” 进行智能决策，还需要灵活的 “小脑” 来实现精准的动作控制。而机器人训练数据工厂作为数据驱动的核心基础设施，为机器人提供了学习和进化的数据 “养料”，是推动机器人 “大脑” 与 “小脑” 协同进化、加速具身智能技术落地应用的关键力量。本文将深入探讨具身智能与数据采集的协同发展关系，剖析机器人训练数据工厂的产业生态，并结合重点地区的产业链布局和代表性工厂案例，全面展现我国具身智能产业的发展态势。

具身智能与数据采集的协同发展

具身智能的快速发展对数据采集提出了更高的要求，而数据采集技术的进步也为具身智能的应用提供了有力支持。两者相互促进，共同推动了机器人技术的智能化发展。

1.1 数据采集为具身智能提供感知基础

数据采集技术为具身智能机器人提供了感知外界环境的基础。高分辨率摄像头、高精度激光雷达等设备能够捕捉机器人周围环境的图像和距离信息，结合语音识别模块，使机器人能够识别语音指令。这些数据经过处理和分析，转化为机器人对环境的理解，为其决策和行动提供依据。

1.2 数据采集促进具身智能的决策与控制优化

精确的数据采集能够提升机器人的决策与控制能力。在工业生产中，机器人通过高精度位置传感器获取物料位置信息，结合力觉传感器反馈的抓取力度，实时调整动作参数，如速度和轨迹。这不仅提高了生产效率，还增强了机器人在复杂环境中的适应性和稳定性。

1.3 具身智能发展推动数据采集技术创新

具身智能的不断进步对数据采集技术提出了更高要求，促使数据采集技术不断创新。为满足机器人在复杂地形中的导航需求，研发了多源数据融合算法，将激光雷达、摄像头和IMU数据融合处理。同时，开发了小型化、低功耗的数据采集模块，便于机器人在不同环境中使用。

机器人训练数据工厂的产业生态

2.1 产业链分布特点

1.上游（数据采集技术）

动作捕捉、光学传感器、IMU 等设备供应商提供高精度数据采集方案，为后续数据处理和模型训练提供准确可靠的数据源。

2. 中游（数据训练平台）

异构机器人训练场和行业定制化实训基地是数据生产核心枢纽，承担大规模数据采集、标注和训练任务。如上海张江的国地中心异构机器人训练场，集结多家企业不同构型机器人，计划 2025 年沉淀 1000 万条数据。

3. 下游（应用场景）

数据驱动的具身智能在工业制造、康养服务、家庭服务等领域落地应用，提升生产效率和生活品质。例如，在工业制造中，机器人可完成零部件搬运等任务，提高生产效率。

2.2 重点地区企业分布、特色及地域优势分析

2025年政府工作报告首次写入“具身智能”，预示着这一万亿级市场迎来重大发展机遇。

目前全国已有20多个城市率先布局，形成了激烈的竞争态势。在区域分布上，北京以本体和大模型研发为核心，汇集了银河通用、优必选、星动纪元、小米等众多企业，研发实力强劲；

长三角地区则以本体+零部件制造为主，拥有宇树科技、云深处、智元等企业，在制造领域优势明显；

珠三角地区更侧重本体+零部件的全链条发展，大族、乐聚、越疆等企业在此集聚，形成了完整的产业链条。

全国具身智能产业呈现出一线城市引领、各地差异化定位的竞争格局，通过自身特色构建起区域竞争优势，推动产业快速发展。

| 图 ：中国具身智能机器人产业分布图 来源：人形机器人洞察

1.北京

￮政策支持与科研资源丰富：北京享有科技创新政策优惠，汇聚顶尖科研机构和高校，如中国科学院、清华大学、北京大学等，为具身智能产业提供理论研究基础和人才资源。这些机构在人工智能算法、机器人控制技术等领域处于国内领先地位。

￮科研与产业协同：众多企业与科研机构紧密合作，加速技术创新和产品迭代。例如，北京人形机器人数据训练中心利用先进的 FZMotion 光学动捕技术，实现了亚毫米级精度的数据采集，为科研机构和机器人制造企业提供了高质量的数据支持。

2.上海

￮制造业基础雄厚：上海是我国制造业的重要基地，拥有完善的工业体系和强大的生产制造能力，为具身智能机器人在工业场景的应用提供了广阔的市场空间和丰富的应用场景。

￮产业协同与资金助力：上海的金融市场发达，风险投资机构众多，为企业提供了充足的资金支持。国地中心异构机器人训练场作为上海的代表性企业，集结了智元、傅利叶等近 10 家企业的 100 多台不同构型机器人，形成了多元化的训练生态。

通过模拟工业、家庭、医疗等真实场景，该训练场不仅促进了企业间的技术交流与合作，还计划在 2025 年沉淀 1000 万条数据，为通用机器人基础模型的训练提供海量、多样化的数据资源。

此外，智元机器人数据采集工厂则专注于场景模拟和数据采集，采用 VR 引导教学模式，为零售、服务业、工业制造企业等提供了高效的数据采集服务。

3.无锡

￮汽车制造场景训练优势：无锡在具身智能产业中以其汽车制造场景训练和模块化生产优势而脱颖而出。天奇股份机器人实训基地是国内首个参考汽车制造工况的实训基地，与优必选、吉利等知名汽车企业紧密合作。该基地专注于训练机器人执行车身检测、零部件搬运等汽车制造相关任务，紧密贴合汽车行业的实际生产需求。

￮高效模块化生产：通过采用模块化生产方式，天奇股份实现了单台机器人组装调试仅需一周的高效生产，大大缩短了机器人的部署周期，提高了生产效率，能够快速响应市场需求。

此外，无锡智能制造公共服务平台则依托其工业互联网平台技术，为当地制造业企业提供智能制造解决方案和数据服务，进一步推动了具身智能技术在汽车制造等领域的应用。

4.深圳

￮电子信息产业发达：深圳及周边地区拥有全球最完善的电子信息产业链，在消费电子、通信设备、智能硬件等领域的企业在技术创新和产品制造方面具有显著优势。

￮创新创业氛围浓厚：政府鼓励创新创业，设立创业园区和孵化器，吸引优秀创业团队入驻。长虹与深圳数据交易所合作，通过 “虹雁” 可信数据空间优化 AI 工具链适配，成功打破了数据孤岛，实现了不同来源、不同类型数据的整合与共享，为机器人产业的协同发展提供了坚实的数据基础。

深圳优必选机器人公司则在人形机器人研发和生产方面处于领先地位，凭借其机器人运动控制和人工智能交互技术，为教育机构和商业服务企业提供了创新性的产品和解决方案。

机器人训练数据工厂具体案例分析

3.1 智元机器人数据采集工厂（上海浦东）

•多样化场景模拟：模拟家庭、零售、服务业等真实场景，提供丰富任务训练环境，如叠衣服、摆放餐具、商超收银等，使机器人适应复杂现实场景。例如，在家庭场景中，机器人学习如何根据语音指令精准拿取和摆放物品；在零售场景中，模拟顾客购物行为，训练机器人快速准确地完成商品扫描、结算等任务。

•高效数据采集模式：采用 “一对一教学” 模式，数据采集员通过 VR 设备或手持设备引导机器人学习动作，日均采集 3 - 5 万条数据，为模型训练提供充足数据支持。这种模式确保了数据采集的精准性和针对性，能够根据不同的任务需求，实时调整机器人的动作和采集的数据类型。

•持续扩张与定制化：已投放近百台机器人，计划扩建 1000 平方米以支持更多定制化场景，满足个性化需求，推动机器人在多领域应用探索。未来，随着更多场景的加入和机器人数量的增加，该工厂将能够为各种行业提供更加专业和定制化的数据采集服务。

3.2 国家地方共建人形机器人创新中心训练场（上海张江）

•异构机器人集结：集结智元、傅利叶等近 10 家企业的 100 多台不同构型机器人，形成多元化训练生态，促进企业间技术交流与合作。这些机器人在形状、大小、功能等方面各不相同，有的擅长抓取，有的擅长移动，有的则擅长感知和交互，通过共同训练和数据共享，实现了优势互补。

•多领域场景覆盖：模拟工业、家庭、医疗等真实场景，如踢足球、擦桌子、装配冰箱等，全方位增强 AI 对物理世界认知，提升机器人任务适应性和通用性。在医疗场景中，机器人学习如何协助医生进行简单的护理操作；在工业场景中，机器人则专注于高精度的零部件装配和检测任务。

•大规模数据沉淀计划：计划 2025 年沉淀 1000 万条数据，形成行业领先异构机器人数据集，为通用机器人基础模型训练提供海量多样化数据资源。这些数据不仅包括机器人的动作数据，还包括环境感知数据、语音交互数据等，能够为机器人的智能决策和自主学习提供全面的支持。

3.3 天奇股份机器人实训基地（无锡）

•汽车制造工况参考：国内首个参考汽车制造工况的实训基地，与优必选、吉利合作，专注于训练机器人执行车身检测、零部件搬运等任务，紧密贴合汽车行业的实际生产需求。在车身检测方面，机器人通过高精度的视觉传感器和触觉传感器，能够快速准确地检测车身的外观缺陷和尺寸偏差；在零部件搬运方面，机器人利用其强大的动力系统和精准的定位系统，实现高效、稳定的零部件传输。

•高效模块化生产：采用模块化生产方式，单台机器人组装调试仅需一周，缩短部署周期，提高生产效率，能够快速响应市场需求。模块化生产使得机器人的各个部件可以像积木一样进行组合和替换，大大提高了生产的灵活性和可扩展性。例如，当汽车制造工艺发生变化或生产任务增加时，可以快速调整机器人的配置，以适应新的生产需求。

3.4 北京人形机器人数据训练中心

•高精度动捕技术：采用 FZMotion 光学动捕技术，支持亚毫米级精度数据采集，精确捕捉机器人动作细节，为精细操作训练提供高质量数据保障。这项技术能够实时捕捉机器人关节的微小运动和身体的姿态变化，确保采集到的数据具有高度的准确性和可靠性。

例如，在机器人进行复杂的手术操作模拟时，高精度动捕技术能够捕捉到每一个精细的动作，为手术机器人的研发和训练提供宝贵的数据支持。

•大规模多模态数据产出：每年产出超百万条多模态数据，涵盖视觉、听觉、触觉等信息，解决仿真与真实场景差距问题，提升机器人在复杂环境下的感知交互能力。

多模态数据的融合使得机器人能够更加全面地感知周围环境，就像人类通过多种感官来理解世界一样。例如，在机器人进行灾难救援模拟训练时，视觉数据可以帮助机器人识别障碍物和被困人员的位置，听觉数据可以帮助机器人判断周围的声音来源和类型，触觉数据则可以让机器人感知物体的硬度和表面纹理，从而做出更加合理的救援决策。

3.5 长虹与深圳数据交易所共建可信数据生态

•聚焦数据融合难题：通过 “虹雁” 可信数据空间优化 AI 工具链适配，打破数据孤岛，实现不同来源数据整合共享，为机器人产业协同发展提供数据基础。在实际应用中，“虹雁” 可信数据空间可以将机器人制造企业、零部件供应商、科研机构等各方的数据进行整合，形成一个统一的数据平台。例如，机器人制造企业可以在这个平台上获取零部件供应商的库存数据和质量检测数据，科研机构可以获取企业的真实生产数据进行算法优化，从而促进整个产业链的协同发展。

•数据产品孵化与成本降低：计划三年内孵化 20 项高价值数据产品，降低开发成本 30%，提高数据资源利用效率，推动数据创新和商业化应用。

这些数据产品将涵盖机器人性能评估、故障预测、生产调度优化等多个领域，为企业提供更加智能化的解决方案。例如，通过数据分析和挖掘，为企业提供机器人故障预测服务，提前预警可能出现的故障，减少停机时间和维修成本。

结语

全国机器人训练数据工厂正通过场景模拟、异构数据整合和可信数据生态建设，推动机器人从实验室走向商业化。这些工厂紧密结合当地产业链布局和特色，充分发挥各地优势，加速具身智能技术在不同领域的落地应用。随着数据量的指数级增长，机器人智能化水平将进一步提升，开启人机协作的新纪元。未来，我国具身智能产业将迎来更广阔的发展空间，为经济社会发展注入新的动力。