央广网天津9月25日消息（记者张强）9月22日，优必选京津冀具身智能机器人智造服务基地项目在天津市静海区举行开工仪式。继全球首个适配万台级产能的工业人形机器人智能制造标杆工厂本月投产后，具身智能行业从“实验室走入产业现场”又迈出重要一步。

活动现场（央广网发 静海区供图）

京津冀具身智能机器人智造服务基地由天津健康产业国际合作示范区管委会联合“人形机器人第一股”优必选科技，携手生态伙伴“政、企、校、金、服”跨界共建，旨在打造京津冀具身智能产业核心枢纽。项目紧抓现代化首都都市圈建设、北京（京津冀）国际科技创新中心扩围机遇，一体推进智能机器人基础研究、技术创新、成果转化、应用推广和服务配套等，致力于形成“研发－制造－应用－服务”全环节、“决策及控制－本体－零部件－集成服务”全链条产业生态。优必选（天津）智能机器人有限公司在开工仪式现场发布“智造工厂、数据工厂、人才工厂”和优生态具身智能6S服务平台战略体系。

优必选中国战略拓展中心司琛博士现场解读优生态“三厂一台”战略体系并指出，数据、工程、生态，当前卡住具身智能产业发展的三道鸿沟“咬”在一起：数据的质量取决于工程的一致性；工程的一致性取决于生态的协同度。优生态“智造工厂、数据工厂、人才工厂”分别承载具身智能产业规模制造、数据支撑与人才供给功能，三大基础设施能力支撑“机器人6S服务平台”战略落地。智造工厂负责整机制造与工程验证，数据工厂推动技术迭代与场景适配，人才工厂保障交付后的运维服务与持续运营。三者并非简单并列，而是形成具身智能机器人“生产－进化－服务”的递进闭环，从“量产机器人”到“量产机器人能力”，最终实现产业规模化的突破。

智造工厂：让技术变成可批量交付的产品

作为优生态推进机器人规模化制造的重要平台，智造工厂以京津冀具身智能机器人智造服务基地为载体，将实现全尺寸和半尺寸、轮式和双足人形机器人柔性自动化总装制造；教育机器人、建筑机器人、理疗机器人等整机和零部件规模化制造；无人机、无人车、无人船等智能产品设计、装配和测试。工厂以梯度量产为推进原则，采用“小批量试制、迭代优化、逐年扩产”的路径组织生产，依托数字化智造系统与工业仿真全域调度，探索“用机器人制造机器人”模式，推动人形机器人从实验室样机走向工业化量产，形成可批量交付的产品体系。

现场产品展示（央广网发 静海区供图）

数据工厂：让人形机器人拥有可迭代的核心数据底座

数据工厂依托优必选科技和西门子工业软件、哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司等多家单位共建的“工业联合创新中心”“具身智能联合实验室”，重点建设具身智能数据平台。该平台聚焦工业适配、多机协同等关键技术工程化应用，覆盖多类场景，合规体系完善，产业适配性强，具备合规入表、市场化运营和资产证券化的属性与能力，为具身智能技术持续迭代提供关键数据底座。

人才工厂：让产业规模化有人可用、有人能用

人才工厂面向具身智能产业人才需求，以“优生态工程师集训营”为载体，依托量产产线与研发平台，构建覆盖基础技能型、应用开发型、高端研发型人才的梯度供给体系，缓解国内具身智能产业人才缺口。据悉，天津优生态科技中心即将于10月中旬开启为期7周的具身智能运维工程师集训营，学员招募主要面向在校大学生和应届毕业生。优生态计划三年内培养和签约至少1万名具身智能运维工程师，为产业规模化应用提供人才保障。

京津冀协同：技术流动与能力沉淀

京津冀具身智能机器人智造服务基地项目是京津冀协同创新发展战略的又一重要成果，也是静海区落实“十五五”具身智能未来产业布局、做强全市智能机器人重点产业链的标志性工程。北京是技术策源地，优必选深度参与北京人形机器人创新中心建设，该中心在具身智能“本体”与“大脑”两端实现突破：天工系列人形机器人不断刷新高动态运动能力上限，其中天工Omni作为全球首个面向人形原生具身智能任务的开放底座，开放底层接口、运动控制框架与具身操作能力；Pelican系列具身大脑模型推动统一表征具身世界模型研发，使“理解—推理—想象—行动”成为端到端闭环。相关前沿技术正通过优生态的产业化体系，在静海区诸如爱玛科技、天海同步器等真实场景中训练、验证和部署。北京提供技术支撑，天津承载工程化验证与制造落地，形成“研发—制造—应用—服务”协同体系，助力天津抢占人形机器人产业发展先发高地。

扎根天津：对接实景实训政策，推动能力落地

天津市为具身智能产业化发展提供了充足的政策支撑。天津市工业和信息化局推进人形机器人与具身智能实景实训专项行动，谋划建设多个实景实训空间，覆盖生产制造、仓储物流、医疗康养、城市运维等重点领域，为机器人技术提供验证环境。《天津市智能机器人产业创新发展行动方案（2026—2028年）》明确，到2028年底建设不少于20个实景实训空间，在工业制造、特种作业、民生服务等领域形成100个以上示范应用场景，并加强高质量数据集供给。优生态“三厂一台”战略体系落地，是对这一政策路径的产业化响应，通过实景数据训练机器人、工程化方式固化技能、人才与服务网络扩大应用成效。