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2026年，具身智能机器人正在从“表演炫技”走向更广泛的落地应用，社会各行业的“上岗”需求推动数据成为关键瓶颈。为了破解数据稀缺，各地建设了规模各异的具身智能数据采集训练场，覆盖京津沪、沿海及中西部多地，形成从数据工厂到训练基地的热潮。这些训练场既像学校又像工厂，帮助机器人在真实场景中学习技能、积累到岗所需的高质量数据。除了大型数据采集中心，许多企业和园区也在以社会化数采设备参与数据采集，形成覆盖广泛的分布式矩阵。成本方面，核心是采集系统、人力运营、场地基建，以及庞大的算力与存储需求，单体机器人成本、场地规模、以及数据产出量共同决定总体投入。以天津帕西尼、北京石景山、京东等案例为代表，数据采集场往往拥有上千平米规模，部署百余台机器人，数以百万小时级别的数据产出，覆盖汽车、家居、医疗、物流等场景。数据从采集到应用经历三步：人类实景采集、高价值数据精炼、再到模型训练，最终形成可供大模型泛化使用的高质量数据集，为具身智能行业提供“养料”。

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