中金机械人形机器人数采招标旺盛原因为何

我们在11月发布了一篇高质量报告《具身智能大脑的进化之路》，在近期机构路演广受好评。 我们认为人形机器人大脑端有几个趋势： 1、算法：从模型驱动到数据驱动。 分层控制（传统）是基础架构范式，以多层结构实现工程化;VLA范式(以VLM为基础)强化泛化与交互能力，是当前活跃的研究方向。 世界 【中金机械｜人形机器人】数采招标旺盛，原因为何？ 我们在11月发布了一篇高质量报告《具身智能大脑的进化之路》，在近期机构路演广受好评。 我们认为人形机器人大脑端有几个趋势： 1、算法：从模型驱动到数据驱动。 分层控制（传统）是基础架构范式，以多层结构实现工程化;VLA范式(以VLM为基础)强化泛化与交互能力，是当前活跃的研究方向。 世界模型通过环境建模与未来预测提供物理约束，处于科研主导阶段。 我们认为，短期分层架构因工程可控性仍是主流，VLA在复杂任务和人机交互中展现潜力，世界模型因具备跨设备迁移能力被视为长期方向。 2、数据：高价值信息量成竞争核心。 机器人数据涵盖多模态，产业找寻低数据成本获取&高数据效率应用路径。 1)获取端:包括真机（训练场）、视频(第一人称/第三人称)、仿真等路线。 2)安全端:数据安全为不容忽视的底线，人形机器人厂商面临权限隔离、数据加密体系、跨境传输政策等多方挑战。 3)应用端:传统数据应用策略为“同构闭环”，仅能在同类型硬件上复现策略。 异构训练通过模块化Transformer架构，跨机器人本体共享算法模型。