国盛证券 通信行业深度：机器人的泛化和ChatGPT时刻，挑战、路径与猜想

摘要

国盛证券通信团队（宋嘉吉、孙爽）维持通信行业“增持”评级，围绕机器人“泛化”能力与“ChatGPT 时刻”展开深度研究。 报告认为泛化能力直接决定机器人应用的天花板：提前训练过的特定场景中成功率可达 100%，一旦更换场景便急剧下跌；但 RT-2（2023 年）已验证语义泛化、π0.5（2025 年 4 月）验证环境泛化、π0.7（2026 年 4 月）验证组合泛化与跨本体泛化，报告据此判断当前机器人接近 GPT-3 水平、介于 GPT-2 与 GPT-3 之间。 挑战层面，π0.5 单次执行物品归位类任务通常持续约 2—5 分钟，RADAR 基准下传感器噪声使 3D IoU 期望值由约 0.261 降至约 0.068，能力更强的 π0.7 未开源、第三方难复现，且各研究泛化评测口径不一。 归因上，VLA 与世界模型等模型路线尚未收敛（2026 年 8 月发布的 Dyna-2 宣称世界模型更佳），数据侧具身智能可获取数据规模保守估计比大语言模型差一万倍以上。 路径上，GEN-0 以超 27 万小时真实物理交互数据验证机器人 Scaling Law，GEN-1 数据已超 50 万小时、Dyna-2 达 100 万小时，产业人士提出机器人 GPT 时刻或需 1 亿小时量级数据，多位产业人士预言未来 5 年内机器人将接近 ChatGPT 时刻。 投资建议关注整机（优必选、越疆、仙工智能）、芯片（地平线）与核心零部件（奥比中光、步科股份、来福谐波），催化剂为 2027 年特斯拉人形机器人 Optimus 第四代发布。

主要观点

• “泛化”是当前机器人的关键问题，直接决定应用天花板：宇树科技王兴兴表示人形机器人最大挑战是 AI 泛化能力不足，训练过的特定场景成功率可达 100%，换场景即急剧下跌，泛化弱的机器人如同“提线木偶”，商业价值有限。

• 泛化证据一（语义与环境）：RT-2 能从视觉-语言预训练迁移机器人数据中完全不存在的语义知识、听懂模糊指令；π0.5（2025 年 4 月发布）能整理、清理训练数据中未见过的新家中的厨房或卧室。

• 泛化证据二（组合与跨本体）：π0.7（2026 年 4 月发布）无需微调即可整合不同任务技能，完成训练数据中不存在的洗衣服任务；两个带 Robotiq 并联夹持器的 UR5e 工业手臂能像训练中的静态双手动机器人一样折叠衣物，成功率与人类远程操作员“零尝试”一致（其平均操作经验为 375 小时）。

• 对照 GPT 演进定位阶段：π0 可类比 GPT-1（通用预训练路线验证）、π0.5 类比 GPT-2（零样本新环境泛化）、π0.7 介于 GPT-2 与 GPT-3 之间，报告判断当前机器人接近 GPT-3 水平但尚不能实现 ChatGPT 式自然交互；逐际动力创始人张巍 2026 年 7 月也称机器人脑系统进化水平接近 GPT-3 阶段。

• 挑战一：实际任务执行能力距商用仍远——效率、稳定性与长时程能力不足，π0.5 将物品放进抽屉、衣服放入洗衣篮、餐具放入水槽等任务单次执行通常持续约 2—5 分钟，明显超过付费用户可接受时长，且官方核心指标是“任务进度”而非全流程完成度。

• 挑战二：第三方独立验证不充分——π0.7 未开源、OpenPI 仓库未列其官方权重，外部难在统一硬件与协议下复现；2026 年 5 月发布的 Colosseum V2 第三方评测（28 项任务、13 类操作行为、16 类扰动）显示，π0.5 在未加扰动时单臂与双臂任务总体成功表现均低于 ACT，泛化表现并不均衡。

• 现实扰动下模型表现仍不稳定：RADAR 基准改变物体配置、机械臂初始状态、照明、背景、语言表达和传感器噪声后，多款先进 VLA 模型明显性能下降，传感器噪声条件下 3D IoU 期望值由基准环境约 0.261 降至约 0.068。

• 挑战三：评测口径不一、成绩难横向比较——STAR-Gen 称当前评测近似“各自为战”，其 BridgeV2-STAR 评测从 4 个分布内基础任务设置 55 种任务变化、覆盖 22 个泛化轴中的 13 个、共完成 885 次真实机器人试验，结果显示现有 VLA 模型多数泛化维度绝对表现有限、语义泛化尤其薄弱。

• 归因（模型侧）：机器人基础模型路线尚未收敛，VLA 仍是主流但世界模型路线在兴起，2026 年 8 月发布的 Dyna-2 宣称使用世界模型、比前一代使用 VLA 的 Dyna-1 效果更佳；机器人可用开源模型少，仅有 π0.5 等。

• 归因（数据侧）：高质量训练数据规模增长难度大——数据金字塔顶层真机数据价值最高但单小时成本高、规模化慢；主流大语言模型预训练数据已达 100 万亿 token（等效 100 亿小时），具身智能可获取数据规模保守估计还差一万倍以上。

• 提升路径主要在数据侧发力：GEN-0 用超 27 万小时真实物理交互数据验证机器人存在 Scaling Law（数据增加、动作预测误差下降、真实机器人成功率提高）；GEN-1 数据已超 50 万小时、Dyna-2 达 100 万小时人类第一视角视频；GEN-1 部分简单任务仅需约 1 小时机器人特定数据适配即可获较高成功率；此外还有异构数据协同训练、多模态网络数据、针对性数据（训练环境扩至约 100 个时未见场景表现接近基线）等经验。

• 投资建议：迎接机器人 ChatGPT 时刻应提前布局整机（软硬一体、垂直整合，有望率先在对泛化要求低的工业场景落地）、芯片与核心零部件，报告列示关注标的市值（截至 2026 年 8 月 24 日收盘）：优必选 347 亿元、地平线机器人-W 655 亿元、奥比中光-W 382 亿元等。

论述逻辑

• 问题起点：泛化弱使机器人沦为“提线木偶”，在训练分布之外的新样本/新条件上难以保持性能，置身多样环境商业价值有限，故泛化是具身智能当前关键问题。

• 证据检验：RT-2、π0.5、π0.7、Dyna-2 分别在语义、环境、组合、跨本体四个维度验证机器人存在泛化，既不同于“机器人仍是专机、只会跳舞和抓拿放”的悲观认知，也不同于“很快无所不能”的乐观认知。

• 阶段定位：借 GPT 代际演进做模糊比较（π0≈GPT-1、π0.5≈GPT-2、π0.7 介于 GPT-2 与 GPT-3 之间），得出当前机器人接近 GPT-3 但尚无对应 InstructGPT/ChatGPT 的严格模型、不能与人类自然交互的判断。

• 差距归因：长时程任务中局部误差会在物理世界不断累积放大；模型侧 VLA、世界模型等路线尚未收敛、开源模型少，数据侧真机数据稀缺且高质量数据规模增长难度大。

• 路径推导：既然瓶颈集中于数据，已取得泛化进展的模型主要靠数据发力——使用更多数据（GEN-0 验证 Scaling Law）、异构数据协同训练、人类视频等多模态网络数据、有针对性的数据。

• 落地结论：由数据 Scaling 与“部署 Scaling Law”两条路径推演，机器人 ChatGPT 时刻或需 1 亿小时量级数据或靠部署量增长驱动，多位产业人士预言 5 年内接近，因此现在应提前布局整机、芯片与核心零部件环节。

关键展望

• 机器人的 ChatGPT 时刻被产业公认为需“能力强+使用门槛低”两大要素：银河通用王鹤给出量化标准——zero-shot 完成普通人不需专门学习的技能、成功率达 70%至 80%，且普通人可用少量现场数据后训练部署到饮料店、药房等场景；姚卯青、王兴兴分别强调开箱高成功率、仅凭指令独立工作且无需定制化调试。

• 实现路径猜想之一是数据规模：姚卯青判断行业可能需要达到 1 亿小时量级真实交互数据才可能迎来物理世界的“GPT 时刻”，业内也存在 1000 万小时左右的估计；报告认为未必全是昂贵真机遥操作数据，GEN-1 基础预训练即主要利用低成本穿戴设备采集的人类真实物理活动数据。

• 路径之二是“部署 Scaling Law”：智元机器人首席科学家罗剑岚认为具身智能的金标准不是数据规模或 Loss 值而是真实场景部署效能，部署台数增加、新场景适配成本持续下降、模型迭代效率持续提升才是数据飞轮开始转动的临界点。

• 时间窗口：多位产业人士共同预言机器人将在未来 5 年内接近 ChatGPT 时刻——刘扬预计 2027 末–2028 初世界模型迎 GPT-3 时刻，姚卯青预计 2027 末–2028 初迎 GPT-3.5 时刻，王潜预计未来 3–5 年，王兴兴预计未来 2–3 年。

• 明确催化剂：2027 年特斯拉人形机器人 Optimus 第四代发布。

• 风险提示：机器人模型进展不及预期（VLA、世界模型等路线仍在探索）、机器人数据采集进展不及预期（人类第一视角视频训练有效性仍存疑）、机器人硬件技术提升不及预期（硬件短期内可能跟不上软件端发展）。

推荐标的

• 行业评级：通信行业“增持”（维持）。

• 整机——看好软硬一体、垂直整合、有大量工厂客户的公司（机器人有望率先在对泛化水平要求低的工业场景落地）：优必选（9880.HK，参考市值 347 亿元，收购硬件公司锋龙股份向上整合）、越疆（2432.HK，93 亿元，协作机器人头部公司）、仙工智能（6106.HK，61 亿元，机器人本体和大脑服务商）。

• 端侧芯片——地平线机器人-W（9660.HK，参考市值 655 亿元），孵化了机器人芯片公司地瓜机器人。

• 核心零部件——模型泛化越强、硬件执行端一致性与精度越重要，关注视觉传感器、谐波减速器、无框电机、行星滚柱丝杠、灵巧手等环节：奥比中光-W（688322.SH，382 亿元，视觉传感器）、步科股份（688160.SH，86 亿元，无框力矩电机服务商）、来福谐波（3952.HK，52 亿元，谐波减速器、关节模组等硬件服务商）。

• 说明：报告未给出个股评级与目标价，上述均为“关注标的”，市值数据为截至 2026 年 8 月 24 日收盘时值。