Real-World Training Platforms: The Next Infrastructure for Embodied Intelligence
真机实干,产训一体:具身智能的下一座基础设施,为什么是“实景实训平台”?
The article discusses the development of real-world training platforms for embodied intelligence。
Source: Robotics — Chinese web discovery · Read original article ↗
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What the source reports
Publisher-reported claims, with original evidence. These results have not been independently verified by RoboSignal.
Reported numbers
training_tasks
217
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智元位于浦东的数据采集工厂,涵盖家居、餐饮、工业、商超、办公五大类真实场景,其AgiBotWorld工程覆盖217个复杂操作任务、87个原子技能与3000余种操作物品,落在106个真实场景之上。
Open source S23training_scenes
106
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智元位于浦东的数据采集工厂,涵盖家居、餐饮、工业、商超、办公五大类真实场景,其AgiBotWorld工程覆盖217个复杂操作任务、87个原子技能与3000余种操作物品,落在106个真实场景之上。
Open source S23training_items
>3,000
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智元位于浦东的数据采集工厂,涵盖家居、餐饮、工业、商超、办公五大类真实场景,其AgiBotWorld工程覆盖217个复杂操作任务、87个原子技能与3000余种操作物品,落在106个真实场景之上。
Open source S23training_centers
70
training_centers
46
- paper: not_reported
Source excerpts and review record
Automatically extracted; no manual editorial approval recorded.
据中国信息通信研究院《具身智能训练场研究报告(2026年)》及多家机构测算,训练通用具身模型至少需要千万小时级真实交互数据,而目前全球可用的高质量真机具身语料仅在百万小时量级,相差约一个数量级。
Open source S4
若主要依靠专家遥控真机采集,产出往往不过每天数十小时。
Open source S5
智元位于浦东的数据采集工厂,涵盖家居、餐饮、工业、商超、办公五大类真实场景,其AgiBotWorld工程覆盖217个复杂操作任务、87个原子技能与3000余种操作物品,落在106个真实场景之上。
Open source S23
信通院报告显示,截至2026年6月底,全国已建成启用超70家具身智能训练场,另有46家在建或规划中。
Open source S11
Source:Robotics — Chinese web discovery · leiphone.com