政策与行业目标 - 工业和信息化部与国务院国资委联合发布专项行动，目标到2026年底，人形机器人等重点产品在一批代表性场景中完成应用验证和常态部署，开启“作业模式”[1] - 政策目标凝练形成百个以上高价值应用场景，丰富具身智能应用谱系，带动形成万台级规模落地能力[1] 行业阶段与竞争焦点转移 - 行业竞争焦点正从硬件技术（如电机、减速器、控制器）转向以数据训练为核心的“大脑”智能[5][6] - 硬件技术逐步成熟，差异缩小，决定机器人能力的关键变为其见过的场景、学习过的动作和积累的经验数据[5][6] - 行业已从“造身体”阶段进入“教大脑”的新阶段，这标志着技术路线、商业模式与竞争格局的重构[9] 数据与训练平台的核心地位 - 数据是机器人智能的燃料，海量高质量数据是智能模型的基础，人形机器人学习物理世界动作所需的数据规模远超大型语言模型[6] - 人形机器人训练平台是重要的新基建，决定了机器人的智能上限与迭代速度，并重塑行业竞争格局[5] - 从数据采集、清洗到模型训练，一个万亿级的训练新基建市场正在快速形成，并构建起社会化分工体系[7] 数据采集方式与规模 - 数据采集方式呈金字塔结构：塔尖为成本高昂的真人遥操作数据（如上海智元机器人数据工厂，每小时有效数据采集成本可达数百元）[11][14]；第二层为仿真合成数据；第三层为动作捕捉数据；最底层为互联网视频数据[14] - 中国探索“大数采”工业化路径，例如国家地方共建人形机器人创新中心训练场面积超5000平方米，投入100台以上机器人，累计形成超100万条、2.5PB高质量真机数据[16][18] - 北京石景山训练场面积超万平方米，上百台机器人同步采集，年产出高质量数据超600万条[18] - 京东启动大规模数据采集行动，计划发动超10万内部员工及50万外部人员，两年内采集超1000万小时人类真实场景视频数据，以建成全球最大具身数据采集中心[7] 训练平台运作模式与影响 - 完整训练流程分为三阶段：数据采集、仿真训练、真机验证，形成闭环迭代[11] - 训练平台正改变机器人研发模式，产品定义主导权从工程师转向数据与用户，机器人成为可持续学习的智能体[20] - 宇树科技UniStore应用商店允许用户像安装App一样为机器人部署新技能，打破了功能固化的局限[20] - NVIDIA Isaac GR00T平台提供全栈开发环境，降低了行业研发门槛，宇树科技H2 Plus人形机器人即基于此平台打造[20] 企业战略与生态构建 - 企业需搭建专属训练体系，因为核心数据需自主积累，且不同场景和构型机器人需要针对性数据微调训练[24] - 企业搭建训练体系方式多样：1）依托开发者生态实现数据与技能众包（如宇树科技UniStore平台）[24]；2）依托国家级公共训练平台（如杭州国家人工智能应用中试基地）[25]；3）使用企业级低门槛创作平台（如智元机器人“灵创”平台，用户上传人类动作视频即可实现机器人复刻）[27] - 训练平台将成为未来机器人企业的核心竞争力[28] 产业参与者列举 - 文章列出了工业机器人、服务与特种机器人、人形机器人、具身智能、医疗机器人及上游产业链等多个细分领域的众多代表性企业[32][33][34][35][36][37][38]