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文远知行数采业务进展如何？
本次交流聚焦文远知行子公司景硕科技数采与物理AI业务。景硕依托文远知行10年自动驾驶积累，打造数据闭环基础设施，提供采集、标注、仿真服务。业务定位能力外溢，服务文远及海内外机器人、大模型客户，已积累超百万小时原始数据、50万小时高质量数据。物理AI数据需求大，景硕第一视角数据方向获行业验证，正推进千万小时数据计划。文远知行L4业务在中东、欧洲进展顺利，获马德里运营牌照，L2++获中国智驾大赛八连冠，算力表现领先。
物理AI赛道发展趋势如何？
物理AI核心瓶颈为数据，行业需求大。当前行业正收敛到第一视角数据，景硕布局早、规模领先，获海内外客户认可，2026年上半年处于爆单状态。景硕具备跨本体数据迁移能力，适配人形机器人、机械臂等，正推进从自动驾驶到具身智能的技术外溢。但1000万小时数据预计需2-3年，1亿小时数据需更长时间，行业需共同发力。纯互联网数据对模型帮助有限，仿真数据与真实数据存在gap，景硕核心聚焦真实数据。
报告重点分析了哪些方向？
报告重点分析了景硕科技数据处理效率与定价模式。景硕单张GPU单位小时数据处理效率处于行业领先，定价基于数据质量，当前客户反馈好，有望获得溢价。报告还分析了景硕在物理AI数据领域的布局，包括千万小时数据计划、跨本体数据迁移能力等。同时提及文远知行L4、L2++业务进展，以及数据合规、行业数据供给缺口等风险关注点。
当前市场现状如何？
当前物理AI数据需求旺盛，行业正转向第一视角数据。景硕作为行业先行者，已积累大量高质量数据，客户反馈良好，处于爆单状态。但数据供给仍有较大缺口，千万小时数据需2-3年积累，行业需共同发力。景硕数据处理效率领先，定价有望获得溢价。文远知行L4业务在海外市场进展顺利，L2++算力表现领先，但数据合规、行业数据供给等风险需关注。
研报有哪些风险提示？
研报提示数据合规风险，需遵循中国法律，做好脱敏、访问控制、数据隔离等工作。物理AI数据供给仍有较大缺口，千万小时数据需2-3年，1亿小时数据需更长时间，行业需共同发力。纯互联网数据对模型帮助有限，仿真数据与真实数据存在gap，景硕核心聚焦真实数据。此外，数据安全、跨境数据流动等合规性问题需持续关注。