宋嘉吉 孙爽 行业研究 行业深度 机器人的泛化和ChatGPT时刻：挑战、路径与猜想

摘要

本篇行业深度维持通信行业“增持”评级，系统研究机器人“泛化”能力与“ChatGPT时刻”的挑战、路径与猜想。 报告认为泛化能力直接决定机器人应用天花板：预训练场景中机器人成功率可达100%，场景一旦更换便急剧下跌；但RT-2（2023年，语义泛化）、π0.5（2025年4月，环境泛化）、π0.7（2026年4月，组合与跨本体泛化）及Dyna-2（2026年8月）已提供泛化存在的证据。 以GPT代际类比，π0对应GPT-1、π0.5对应GPT-2、π0.7介于GPT-2与GPT-3之间，当前机器人已接近GPT-3水平。 当前泛化仍存三大局限：π0.5物品归位任务单次执行约2—5分钟；第三方验证不充分（Colosseum V2显示π0.5基础成功率低于ACT、π0.7未开源）；评测口径不一（STAR-Gen完成885次真实机器人试验，语义泛化尤其薄弱）。 归因于模型路线（VLA与世界模型）尚未收敛、高质量数据稀缺——具身智能可获取数据保守估计比大语言模型少一万倍以上。 路径上，GEN-0以超27万小时数据验证机器人Scaling Law，GEN-1部分简单任务仅需约1小时机器人特定数据适配；产业猜想机器人GPT时刻或需1亿小时量级数据、或依赖“部署Scaling Law”，多位产业人士预言未来5年内到来。 投资上建议关注整机（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

• 泛化能力是当前机器人、具身智能、物理AI领域的关键问题，直接决定机器人应用的天花板：宇树科技创始人兼CEO王兴兴表示人形机器人最大挑战是AI泛化能力不足，提前训练的特定场景中成功率可达100%，更换场景便急剧下跌；泛化能力弱的机器人如同“提线木偶”，商业价值有限。

• 报告列举四类泛化存在的证据：语义泛化（RT-2，2023年，能理解人类模糊语言指令）、环境泛化（π0.5，2025年4月，能清理训练数据中未见过的新家厨房或卧室）、组合泛化（π0.7，2026年4月，无需微调整合不同任务技能、完成未训练过的洗衣服任务）、跨本体泛化（π0.7两个带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，成功率与受训人类遥操作员“零尝试”成功率一致；2026年8月Dyna-2亦展露）。

• 以GPT代际对照定位当前水平：π0类比GPT-1（验证通用预训练路线可行）、π0.5类比GPT-2（新环境zero-shot泛化但稳定性有限）、π0.7介于GPT-2与GPT-3之间（已能按语言指令调用组合技能，但只有一句指令时通常只能完成部分任务），报告认为当前机器人已接近GPT-3水平；逐际动力张巍2026年7月称机器人脑系统进化接近GPT-3阶段，黎曼动力刘扬则预计2027年末或2028年初世界模型可能接近GPT-3时刻。

• 局限一（任务执行距商用仍远）：π0.5在真实家庭的定量评测（物品放进抽屉、衣服放入洗衣篮、餐具放入水槽）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；官方核心指标是“任务进度”——成功将一半餐具放入水槽也可获得约一半任务进度——高任务进度不代表稳定的全流程自主执行能力。

• 现实扰动下模型表现仍不稳定：RADAR基准分别改变物体配置、机械臂初始状态、照明、背景、语言表达和传感器噪声，多款先进VLA模型在条件变化后均出现明显性能下降，其中传感器噪声条件下3D IoU期望值由基准环境的约0.261降至约0.068（RADAR未针对π0.7测试）。

• 局限二（第三方验证不充分）：2026年5月发布的Colosseum V2包含28项任务、13类操作行为、单臂与双臂两种形态、16类视觉/语言/动作扰动，每项任务训练100条无扰动示范、每种扰动开展200次测试，结果显示π0.5基础任务成功率在单臂和双臂上均低于ACT；能力更强的π0.7未开源，OpenPI仓库checkpoint仅含π0、π0-FAST与π0.5，外部难在统一协议下复现。

• 局限三（评测口径不一）：STAR-Gen构建BridgeV2-STAR评测——从4个分布内基础任务出发、设置55种任务变化、覆盖全部22个泛化轴中的13个，对OpenVLA、MiniVLA及第三方复现的π0共完成885次真实机器人试验——结果显示现有VLA模型在多数泛化维度上绝对表现仍有限，语义泛化尤其薄弱；即使两个模型都公布80%成功率，背后能力也可能相去甚远。

• 归因（模型侧）：机器人基础模型路线尚未收敛——究竟是VLA、世界模型还是其他“具身原生”模型无定论；VLA当前仍是主流，但2026年8月发布的Dyna-2宣称使用世界模型、效果比前一代使用VLA的Dyna-1更佳；且机器人可用开源模型少，仅有π0.5等。

• 归因（数据侧）：数据金字塔中顶层真机交互数据（遥操作等）价值最高但单小时成本高、规模化慢，底层互联网与人类视频最易获取但运动形态与机器人本体差异大；智元合伙人姚卯青在2026WAIC表示，主流大语言模型团队预训练数据已达100万亿token、等效100亿小时英语对场，具身智能可获取数据保守估计还差一万倍以上。

• 机器人模型数据规模持续跃升：RT-1（2022年12月）13万+机器人episodes、700+任务；RT-2（2023年7月）沿用RT-1数据并使用互联网数据；π0（2024年10月）1万小时以上机器人数据；GEN-0（2025年11月）超27万小时真实世界操作数据；GEN-1（2026年4月）50万小时以上真实物理交互数据；Dyna-2（2026年8月）100万小时预训练人类第一视角视频。

• 提升泛化的产业经验主要在“数据”上发力：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在部分简单任务仅用约1小时机器人特定数据适配即获较高成功率；π0.5消融显示缺少网络数据（WD）、多重环境数据（ME）时OOD跟随率与成功率明显更低，且训练环境扩展至约100个时未见场景表现已接近直接用测试环境数据训练的基线；RT-2各项性能评估成功率约为基线的3倍。

• 机器人的ChatGPT时刻以“能力强”和“使用门槛低”为产业公认两大要素（银河通用王鹤：zero-shot完成普通人不需专门学习的技能、成功率达70%至80%）；实现路径上，姚卯青判断需1亿小时量级真实交互数据（业内亦有1000万小时左右估计），罗剑岚则提出“部署Scaling Law”——部署台数增加、新场景适配成本持续下降才是数据飞轮转动的临界点；多位产业人士预言机器人将在未来5年内接近ChatGPT时刻。

论述逻辑

• 起点——泛化即模型在OOD（训练分布之外）新样本/新条件上保持性能，泛化弱的机器人如同“提线木偶”、商业价值有限，因此泛化能力直接决定机器人应用的天花板。

• 求证——RT-2（语义）、π0.5（环境）、π0.7（组合、跨本体）、Dyna-2（跨本体）四类案例证明机器人已存在泛化，以纠正“机器人仍是专机、只会抓拿放”与“机器人很快无所不能”两种极端认知。

• 定位——将机器人SOTA与GPT各代对照（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水平的直观判断。

• 找差距——从任务执行（2—5分钟/次、任务进度指标）、第三方验证（π0.5基础成功率低于ACT、π0.7未开源）、评测口径（各研究“各自为战”）三大层面归纳局限，说明“能够进入新环境”不等于“能够自主解决开放世界中的新问题”。

• 归因——模型侧路线（VLA、世界模型、具身原生）尚未收敛导致数据采集维度与验收标准未定；数据侧高质量训练数据规模增长难度大，具身数据保守估计比大语言模型少一万倍以上。

• 提路径——当前已在泛化上取得进展的机器人模型主要在“数据”上发力：使用更多数据（GEN-0验证机器人Scaling Law）、异构数据协同训练（π0.5）、多模态网络数据、有针对性的数据（训练环境扩展至约100个）。

• 作猜想——机器人GPT时刻或需1亿小时量级数据、或依靠“部署Scaling Law”（部署台数增加、新场景适配成本下降），多位产业人士预言未来5年内接近ChatGPT时刻。

• 落到投资——机器人泛化能力提升需“数据—模型—应用”共同推进并依赖物理世界硬件执行，故建议提前布局软硬一体整机、端侧芯片与决定动作精确稳定执行的核心零部件。

关键展望

• 机器人的ChatGPT时刻定义：银河通用创始人兼CTO王鹤（2026年6月北京智源大会）提出“能力强”——zero-shot完成普通人不需专门学习的技能、成功率达到70%至80%；“使用门槛低”——普通人可用少量现场数据完成后训练并部署到饮料店、药房等场景。

• 数据量猜想：姚卯青（2026WAIC）判断行业可能需达到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”，业内亦存在1000万小时左右的估计；报告认为这未必全是昂贵真机遥操作数据——GEN-1基础预训练未使用机器人数据，主要利用低成本穿戴设备采集人类真实物理活动数据。

• “部署Scaling Law”猜想：智元机器人首席科学家罗剑岚（2026年6月）提出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——当部署台数增加、新场景适配成本持续下降、模型迭代效率持续提升时，才是数据飞轮开始转动的临界点。

• 时间窗口：多位产业人士预言未来5年内机器人接近ChatGPT时刻——刘扬（黎曼动力）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（自变量机器人，2025年8月）预计未来3–5年迎ChatGPT/GPT-3.5时刻；王兴兴（宇树科技，2026年7月世界互联网大会）预计未来2–3年迎ChatGPT时刻。

• 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（人类第一视角视频用于训练的有效性仍存疑）、机器人硬件技术提升不及预期（硬件存在短期跟不上软件端发展的风险）。

推荐标的

• 行业评级：通信行业“增持（维持）”。

• 整机——看好有能力软硬一体、做垂直整合的公司（尤其有大量工厂客户、更了解终端需求者），机器人有望率先在对泛化水平要求低的工业场景落地。关注标的：优必选（9880.HK，参考市值347亿元，收购了硬件公司锋龙股份、向上整合）、越疆（2432.HK，93亿元，协作机器人）、仙工智能（6106.HK，61亿元，机器人本体和大脑服务商）。

• 端侧芯片——关注标的：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——关注视觉传感器、关节模组、谐波减速器、无框电机、行星滚柱丝杠、灵巧手等环节，模型泛化越强、硬件执行端一致性与精度越重要。关注标的：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）。

• 注：报告仅列示关注标的及参考市值（截至2026年8月24日收盘），未给出个股评级与目标价。