野村：中国机器人：数据成为机器人关键部分

原标题：Nomura China Robotics：Data emerges as the critical part for robotics

摘要

野村2026年7月5日报告指出，数据正成为人形机器人2026年的关键部分，预计行业年数据需求约1000万小时（基于约10万台出货量）。四种数据类型呈现明显的量价分化：无具身数据（第一人称视频+UMI）占总量40-50%，但单价仅约100-300元/小时；真实机器遥操作占约30%，单价500-1000元/小时，是价值最高的子市场；故障恢复数据单价400-500元/小时但占比极低；仿真/合成数据最便宜，约50元/万帧。报告认为软硬件闭环模式是纯数据供应商的结构性防御性商业模式，并指出灵巧手的大小-传感器权衡决定了精度装配和接触丰富任务难以仿真，家庭部署需等到2030年后。

主要观点

• 数据收集成为2026年人形机器人关键部分，行业年数据需求约1000万小时（基于约10万台出货量）。
• 四种数据类型量价分化：无具身数据（Ego/UMI）占40-50%小时数，单价约100-300元/小时（据36氪），对应2026年可寻址市场约10-15亿元。
• 真实机器遥操作占约30%小时数，单价500-1000元/小时（据36氪），对应最大子市场约22-25亿元。
• 故障恢复数据单价400-500元/小时（基于行业调查），但占比低个位数。
• 仿真/合成数据最便宜，约50元/万帧（据达摩院），对应约5-6亿元。
• 遥操作和故障恢复数据是近期最稀缺、利润率最高的层级；Ego/UMI是增长最快的量池。
• 软硬件闭环（采集、传输、评估、训练、部署、调试）是纯数据供应商的结构性防御性商业模式。
• 独立数据即服务（DaaS）可快速变现，但缺乏评估栈或大脑能力的供应商面临下游人形OEM垂直整合风险。
• 工业用例（搬运、分拣、机器看护、装配）可能在2027-2028年实现定性突破；家庭部署需等到2030年后，酒店/服务式公寓清洁是早期切入点。
• Physical Intelligence的110.5模型在多步家庭子任务上成功率达约94%，长周期家庭任务类别达75-80%；NVIDIA的合成运动管线使GROOT N1真实机器人性能提升约40%；Lightwheel报告最优合成与真实训练比例约10:1，平均模型性能提升约30%，案例级任务成功率从60%升至85%。
• 仿真已覆盖大部分搬运/分拣小时，但精度装配和接触丰富或柔性物体操作仍需真实机器微调；家庭场景未来3-5年仍无法独立依赖仿真。
• 灵巧手竞争格局由大小-功能权衡定义：越接近人手的尺寸，训练数据采集与下游操作映射越好，但缩小尺寸导致传感器载荷空间不足。国内仅一家供应商被描述为真正人手大小，领先触觉手和其他高自由度设计仍明显过大。
• 触觉技术有自身天花板：点压力传感器无法检测侧向力或滑动，当前电子皮肤侧向力曲线保真度差；即使尺寸领先的全手解决方案也仅约80个压力点。
• 手臂市场已分化：谐波驱动+扭矩传感器手臂（如Luna/Skye系列）正趋向工业机械臂，类人特性有限，人形用例难找。
• 高手臂精度仅解决中间运动，而足够能力的灵巧手可补偿低精度手臂；报告偏好省略扭矩传感器和谐波驱动、将能力集中在末端执行器的架构。
• 传动选择：谐波减速器（典型比1:200-1:800）主导，行星减速器用于高负载腿/踝关节，腱驱动（约20N/2kg）适合柔性物体处理但耐久性有限，连杆驱动传递力但可能压碎易碎物品。

论述逻辑

报告从数据需求出发，量化四种数据类型的量价结构，指出遥操作和故障恢复数据价值最高但稀缺，仿真数据便宜但无法替代真实机器数据。进而论证软硬件闭环模式是数据供应商的防御性壁垒，因为独立DaaS面临下游OEM垂直整合风险。接着通过Physical Intelligence、NVIDIA、Lightwheel的公开数据说明仿真虽能提升性能但无法完全替代真实数据。最后将问题追溯到灵巧手的大小-传感器权衡，指出当前灵巧手在尺寸和触觉精度上的不足限制了仿真覆盖范围，从而保护了真实机器遥操作数据的价值池。

关键展望

• 工业用例（搬运、分拣、机器看护、装配）可能在2027-2028年实现定性突破，人形机器人出货量在此期间有望显著增长。
• 家庭部署预计在2030年后，酒店/服务式公寓清洁是早期切入点。
• 仿真在未来3-5年仍无法独立覆盖家庭场景。
• 报告未明确给出具体时间窗口或目标价。

推荐标的

报告未明确给出推荐标的。提及的上市公司包括：36氪（KRKR US，未评级）、NVIDIA（NVDA US，未评级），但均未给出评级或目标价。

关键图表

Figure 1: 四种数据类型的量价分化

Figure 2: 软硬件闭环模式示意图

Figure 3: 灵巧手大小-传感器权衡

Figure 4: 仿真与真实数据性能对比（Physical Intelligence、NVIDIA、Lightwheel）