山東
近日，國家發展改革委在5月新聞發布會上將"加快具身智能訓練基礎設施建設"列為產業高質量發展核心抓手，明確提出重點支撐數據采集與"大小腦"模型訓練，推動機器人從"賽場炫技"走向規模化落地應用。政策風向之下，具身智能產業的核心競爭邏輯已悄然轉變——從"卷模型參數"進入"拼數據基建"的硬實力較量。
行業急缺數據，訓練場建設呈"千萬級"扎堆態勢
當前，具身智能行業正面臨嚴峻數據瓶頸。斯坦福HAI《AI Index Report 2026》顯示，機器人在環境中的操作成功率高達89.4%，但在家庭場景中驟降至12%，僅77%的"遷移鴻溝"成為產業化攔路虎。
在此背景下，全國訓練場建設呈井噴之勢。據中國信通院數據，截至2026年初，國內在建或建成的具身智能訓練場已接近30家，覆蓋至少27個城市。然而，縱觀已披露投資規模的訓練場，多為千萬級、百萬級投入。行業普遍處于"輕資產試水"階段，以億元級自有資金重資產投入、且由企業獨立運營的訓練場，仍屬少數。
這恰恰說明，訓練場建設雖已成行業共識，但多數參與者仍在探索商業模式，敢于以戰略性重注押注數據基礎設施的企業，方能進入第壹梯隊。
億元投資不是"建場地"，而是建"全棧數據引擎"
吉翼智能今年3月投資1億元注冊成立的具身智能機器人訓練場有限公司，正是以第壹梯隊玩家姿態，將數據基建從"輕資產配套"升級為"戰略性核心資產"。目前，這座總建筑面積約4500平方米、共5層的訓練基地已全面竣工，處于設備聯調與產能爬坡階段。
與行業常見的"場地+設備"模式不同，吉翼訓練場定位為"全棧數據賦能平臺"：涵蓋工業、商業與家庭等場景復刻，配備動作捕捉系統、聲學實驗室及機器人測試實驗室，實現從場景復刻、數據采集到模型訓練、整機測試的閉環。其"四位一體"數據采集體系依托吉林產業基礎與人員紅利，采集效率高于行業平均水平50%-70%，且標準化工位支持批量復制，產能可隨需求快速爬坡。這意味著吉翼并非簡單購買設備、租賃場地，而是構建了一套可規模化、可迭代、可輸出的數據生產能力。
以區域數據樞紐撬動產業生態，打造人才強磁場
具身智能的競爭，本質是"數據飛輪"的競爭。國地中心牽頭構建的"白虎"數據集通過統一數據格式，已讓模型訓練成本降低70%。吉翼訓練場以億元級投入為東北地區補齊"數據基礎設施"短板，通過開放共享的區域級數據平臺，撬動汽車智造、醫藥商服、銀發康養等吉林省優勢賽道的上下游集聚。
同時，擁有自主可控、高效率、全場景的數據生產平臺，才意味著算法人才可以在場景中快速驗證迭代，工程人才可以參與從采集到落地的全鏈條實戰。吉翼正聯合本地高校建立實訓基地，以"平臺+場景+數據"的組合吸引省內外高端AI與機器人人才，形成"平臺聚人才、人才興產業"的正向循環。
具身智能的未來，屬于相信場景力量的同行者。吉翼智能誠邀AI、機器人、大模型等領域的頂尖人才加入，參與和見證從"技術儲備"邁向"產業爆發"的關鍵節點，推動具身智能產業化新征程。
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