国海机械物理AI人形机器人系列电话会第3讲数据采集具身智能商业化落地的前置环节

数据采集是具身智能商业化落地的必要前置环节，本质为劳动密集型产业，是泛化通用具身智能模型的核心支撑。预计乐观情况下1-3年、保守情况下3-5年能达到市场高点。大模型大厂的入场带来了碾压性效果，颠覆了原有模型范式，加速了泛化性与商业化落地节奏。

具身智能赛道正经历快速发展，大模型大厂的下场带来了技术革新，推动了商业化落地节奏。机器人本体厂作为行业主线，兼具硬件与模型双重布局，需要综合科研成果、小脑/运动控制能力、落地场景积累进行竞争。数据采集作为核心支撑，其发展方向包括机器人本体动作数据、仿真合成数据、人类可穿戴演示数据等。

报告重点分析了数据采集的核心方向，包括机器人本体动作数据（质量优但成本高、时效慢）、仿真合成数据（效率高但与真实世界有差距）、人类可穿戴演示数据（成本低、质量较高）。国内相关企业包括汉威科技、福莱新材、拓疆科技、灵巧智能、派知尼等。投资推荐组合包括触觉传感器（汉威科技、福莱新材）、六维力传感器（蓝点触控、坤维科技、安培龙），及本体厂（宇树科技、上海新材等）。

当前具身智能市场正处于快速发展阶段，数据采集作为核心支撑，其质量和多样性仍需提升。数据有效率低的问题较为突出，例如智源蜜蜂数据仅约两小时/10小时有效，需要进一步提升数据质量与多样性。同时，跨本体泛化性、传感器与大模型协同技术仍待突破，工业端场景数据多样性有限，需拓展人类真实生活场景数据。

研报提示了数据质量问题、跨本体泛化性、传感器与大模型协同技术仍待突破等风险。当前数据有效率低，需要提升数据质量与多样性。同时，工业端场景数据多样性有限，需拓展人类真实生活场景数据。此外，技术突破和市场竞争的不确定性也是需要关注的方面。