数据，正在成为人形机器人公司的新“军备竞赛”
2026年机器人行业研究报告:数采,物理AI最大短板,数据基建即将爆发最近看完了国金证券这份关于机器人数据采集的行业报告，有个很强烈的感受：硬件趋同之后，数据成了物理AI真正的“卡脖子”环节，而围绕数据的基础设施建设，可能是接下来几年产业链里最确定的增量。 报告里有个对比挺震撼的：大语言模型有万亿级的token用于训练，但具身模型能用的真实物理交互数据，连它的万分之一都不到。通俗点说，ChatGPT是“读”了几乎整个互联网才变聪明的，但人形机器人想让大脑学会在物理世界干活，能参考的高质量“动手”数据极度匮乏。 为什么这么缺？因为机器人数据的获取难度和成本，跟文本图片完全不是一个量级。报告指出，行业普遍认为要实现具身智能的涌现，至少需要百万小时来自真实世界的物理互动数据，而目前积累的量还不到5%。 这就解释了一个现象：为什么从2025年开始，国内会突然冒出那么多“数采工厂”。北京、上海、长三角各地都在密集建设数据训练中心，像智元、优必选这些头部公司，以及帕西尼这样的触觉技术供应商，都在重金布局自己的数据采集工厂。这玩意儿现在成了刚需，甚至可以说，谁先搞定低成本、高质量的大规模数据生产，谁就更有可能训练出下一代更强的具身智能模型。 报告把现有的数据采集技术路线梳理得很清楚。金字塔尖是成本最高、精度也最高的真机遥操作和动作捕捉，这类数据量少但质量极好，用来做模型微调。塔基是规模庞大但质量参差的互联网人类视频，用来做预训练。中间地带是目前最热闹的——以EGO（第一人称视角）和UMI（通用操作接口）为代表的无本体化轻量采集方案。这类方案试图在成本和可用性之间找到最佳平衡点，也是当前市场热度升温最快的方向。像京东喊出两年要采1000万小时数据，用的主要就是这类可穿戴设备。 从投资的视角看，报告认为数采爆发会率先拉动几个环节： 一是核心传感器。 无论是哪种采集方案，相机、IMU（惯性测量单元）、触觉传感器都是刚需。尤其是IMU，直接决定了数据的精度和同步性，是关键中的关键。 二是数采服务商。 包括提供动捕方案的公司（如诺亦腾、利亚德），以及有经验复用优势的数据标注和供应平台（如海天瑞声、Appen）。它们过去服务AI和智能驾驶行业的经验，在机器人领域同样值钱。 三是垂类应用。 报告认为，相比追求通用泛化的模型，那些扎根汽车制造、电力巡检、锂电生产等垂直场景的公司，反而可能因为拥有封闭、真实的数据闭环而更快放量。天奇股份与银河通用合资的公司，已经能交付工业场景的定制数据订单，就是一个例子。 当然，风险也客观存在。比如人形机器人整体的落地进展如果不及预期，数据采集的需求也会被抑制。另外，当前技术路线还处于快速迭代中，如果未来出现颠覆性的采集方式，现在重金投入的硬件路线可能面临很大的折旧风险。 总体而言，这份报告给到的判断方向是清晰的：当硬件不再是唯一壁垒，数据就成了物理AI时代的新石油，而围绕数据采集、处理、仿真的“数据基建”，刚刚站上爆发的起点。 今日分享：2026年机器人行业研究报告：数采，物理AI最大短板，数据基建即将爆发 / 38页 | 原文pdf：也可私信主页底部的菜单栏点「资料下载」下载说明及机器人智库星球介绍 声明：报告版权归原创作者所有，仅作学习分享不作商业用途。其他仅为整理时间成本
