在上海张江,有一个训练场,一百多台来自十几家厂商的人形机器人,正同时在一个共享数据集上接受训练。乍一听像是学术上的猎奇——实际上,这是行业里的一个核心基础设施问题:不同厂家造出来的机器人,在结构上差异巨大,以致彼此之间收集到的训练数据根本不通用。上海给自己定下的目标也很硬:到 2027 年,在这里同时训练 1000 台通用机器人。为什么这件事比看上去更重要——这一篇,讲清楚。
这个训练场到底是什么
它的正式名称是人形机器人麒麟训练场(Humanoid Robot Kylin Training Ground)。2025 年 1 月在上海张江揭牌,同年 7 月进入全面运营。占地超过 5000 平方米。运营方是国地共建人形机器人创新中心(全称「国家地方共建人形机器人创新中心」,亦称「人形机器人(上海)有限公司」)。
训练场内同时容纳来自十几家企业的 100 多种机器人——按机型多样性算,这是目前全国规模最大的一个训练场地。据中心市场总监杨正业介绍,目标是到 2027 年,能在场内同时训练 1000 台通用机器人。
关键词:「异构」
这个项目里最有意思的,并不是数字,而是中国官方媒体在描述它时反复使用的一个词:异构(heterogeneous)。
不同厂家的人形机器人,结构不同、关节数量不同、驱动方式不同、控制软件也各不相同。结果就是:每家公司在训练自家机器人时收集到的数据,跟其他家收集到的数据彼此不通用。每一家都在自己的小锅里熬自己的「数据汤」。
上海这个训练场,要解决的就是这件事。一百台机械构造各异的机器人,在同一个空间内完成同样的任务,产生的数据汇聚到一个共享数据库里,所有参与方都能用——不是「每家有自己的数据集」,而是「整个行业共用一个数据集」。
训练场会模拟从生活到工作的各种场景:厨房、仓库、医疗诊室、田间。目标是积累一份可以用来训练新一代机器人和大型基础模型(foundation models)的数据,用于工业、服务、医疗、农业等多种应用领域。
已经不是「一个训练场」,而是「一张网」
上海这个训练场,已经不是孤例。2025 年 12 月,北京建成了类似的训练场——机器人在那里练习工厂作业、家务、烹饪、快递分拣。2026 年 3 月,第三个训练场在河南郑州投入使用;《人民日报》对此明确写道:「这使河南成为继北京、上海之后,中国第三个建有异构人形机器人训练场的地方。」与此同时,各地方政府正在陆续推出配套的政策包——资金、人才、场地、用地,几乎一应俱全。
这件事的意思,因此也变了。它不再是「一个大型机器人学校」,而是一个已经被中国在全国范围复制部署的模式。上海是试点,北京和郑州是扩展,后面还会有更多。
为什么这件事比看上去重要
在具身智能(embodied AI)这个领域,行业现在正在重演当年大语言模型起飞时的一个逻辑。ChatGPT 之所以能成为可能,不是因为有人忽然发明了完美的算法,而是因为当时的互联网上已经堆好了一座巨大的文本矿——直接拿来训练就行。但对机器人来说,这种「现成的矿」并不存在:有关运动、与物理世界的接触、光照变化、力的反馈等数据,全都得从零开始采。
谁能率先、且以足够大的规模把这些数据采下来,谁就会获得一种类似 OpenAI 当年靠互联网语料获得的优势。上海这个训练场——以及现在的北京和郑州——本质上就是为这种「矿藏」准备的基础设施,而且这种基础设施是被设计成「任何厂商的机器人都能从中受益」的形式。
这跟我们最近几篇文章里追踪的主线完美对接。我们写过 AGIBOT 新发布的 AGILE 基础模型——它对大规模、多样化的运动数据需求极高。我们写过 香港具身智能实验室和它的 24 家产业合作伙伴,其中就包括上海国地中心。我们也写过 中国机器人强制 ID 体系——那是在为机器人本身建立统一标识标准;而上海、北京、郑州这些训练场,则是在为训练数据建立统一标准。
这些项目都是同一张大图里的不同碎片:中国正在为具身智能搭建一套相互连通的基础设施——身份认证、共享训练数据、基础模型,彼此咬合,作为一个整体系统在运作。
接下来会怎样
如果上海训练场真的能在 2027 年实现「同时训练 1000 台机器人」的目标,北京和郑州也跟上来,那么这套体系将成为全球规模最大的具身智能场地之一。在这个行业里,赢家已经不再是那些演示最炫的公司,而是那些能把机器人真正、大规模地用起来的公司。一所「机器人学校」——确切地说,一张机器人学校的网络——其重要性可能远远超过几百段刷屏的人形机器人短视频加在一起。
很简单:因为下一代机器人所要训练的「矿」,就来自这里。