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　　指数和CIS机器人指数累计收益率大幅领先沪深300ღ◈✿，也明显优于中信制造产业指数ღ◈✿。但从行业分布上来说ღ◈✿，上述市场表现主要由硬件性质的公司贡献ღ◈✿，软件算法与模型的影响并未体现bifa必发唯一ღ◈✿，ღ◈✿。实际上ღ◈✿，智能水平是本轮机器人浪潮背后的主要

　　山西万荣小学事件ღ◈✿，AI为机器人提供了最关键的部分——大脑ღ◈✿。大脑包含软硬件两方面ღ◈✿，其中硬件方面ღ◈✿，高算力芯片让大模型的运行成为可能ღ◈✿；软件方面ღ◈✿，大模型的进步让机器人真正能够完成复杂多样的任务ღ◈✿。传统工业机器人与当前新一代机器人的区别主要就在于通用性ღ◈✿，或者说泛化能力ღ◈✿。▍具身模型关键要素ღ◈✿：数据+算法ღ◈✿。数据方面ღ◈✿，当前具身模型使用的数据仍然面临格式标准化ღ◈✿、分布多样性及量等问题ღ◈✿。具身智能数据集蓬勃发展ღ◈✿，呈现出场景数ღ◈✿、任务数ღ◈✿、技能数ღ◈✿、轨迹数增加的态势山西万荣小学事件ღ◈✿，带动机器人性能全面提升ღ◈✿，例如在算法保持不变的情况下山西万荣小学事件ღ◈✿，更丰富的数据让机器人线缆布线任务成功率大幅提升ღ◈✿，从RT-1的18%提升到RT-1-X的56%ღ◈✿。在采集数据高成本限制下ღ◈✿，也可以采用合成数据bifa必发ღ◈✿，大模型在合成数据中作用显著ღ◈✿。从GenSim论文中可见ღ◈✿，同样是使用合成数据训练机器人ღ◈✿，任务成功率从GPT3的10%提升到GPT4的43%ღ◈✿。

　　算法方面ღ◈✿，我们认为ღ◈✿，端到端大模型是长期发展趋势ღ◈✿，能够更好地整合各方面能力ღ◈✿，避免模型信息损失ღ◈✿，上限较高ღ◈✿。例如VLM模型Flamingoღ◈✿、VLA模型RT-2ღ◈✿、GO-1等都显著增强了泛化能力ღ◈✿，任务成功率不断刷新业界最佳ღ◈✿。但端到端模型需要大规模高质量数据ღ◈✿，在目前数据尚未充分供应的情况下ღ◈✿，端到端往往也只能在部分困难任务（如柔性物体操作）中保持成功率不降低到60%以下的业界最佳水平ღ◈✿，仍需要成熟的分层模型架构甚至人工编写规则代码辅助模型完成任务ღ◈✿。

　　从研究影响力方面来看ღ◈✿，研发核心从早期的学术界过渡到近年的大型科技公司主导ღ◈✿，再到最近两年创业公司不断涌现bifa88官网必发bifaღ◈✿，ღ◈✿，呈现出了一条学术到产业的路径ღ◈✿。我们认为未来几年是具身模型产业化发展的关键期ღ◈✿，具身模型的竞争山西万荣小学事件ღ◈✿，与此前大模型的竞争会有类似之处ღ◈✿。当前阶段模型的智能水平仍然是第一要素ღ◈✿，占据场景与优质数据的厂商也有望强化市场地位ღ◈✿。

　　机器人技术进步速度低于预期ღ◈✿，机器人应用场景的发展潜力低于预期必发bf88官网ღ◈✿，ღ◈✿，技术路线变动风险ღ◈✿，政策实施力度不及预期bifa必发ღ◈✿，行业竞争加剧风险ღ◈✿，法律法规风险ღ◈✿。

　　数据是当前核心竞争要素之一ღ◈✿，仍然面临采集成本bifa必发ღ◈✿、数据量ღ◈✿、多样性ღ◈✿、sim-to-real gap等问题bifa必发ღ◈✿，而物理AI能够通过虚拟环境ღ◈✿、合成数据等手段获得高可靠性生成数据ღ◈✿，有望在智能驾驶ღ◈✿、机器人等领域落地ღ◈✿。能够在数据领域发挥作用的厂商ღ◈✿，以及物理AI领域核心厂商有望在具身智能领域占据一席之地ღ◈✿，建议关注数据供应商或物理AI供应商ღ◈✿。具备场景的公司也有望获得发展ღ◈✿，这类公司能够获取特定场景的高质量数据ღ◈✿，从而带动模型性能提升bifa·必发(中国)唯一官方网站ღ◈✿。ღ◈✿，正如

　　辅助驾驶功能依靠大量的用户持续迭代ღ◈✿，并场景与模型相结合ღ◈✿，有望形成腾讯元宝+DeepSeek一样的竞争优势ღ◈✿。建议关注与应用层密切联动的厂商ღ◈✿。