2026-09-16 · Morgan Stanley · 公司/行业基本面

摩根士丹利机器人：加州机器人节前瞻：湾区机器人

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摘要

摩根士丹利机器人团队（Adam Jonas 等）将于 10 月 12-13 日在旧金山湾区举办 RoboFest 巴士路演，走访 Generalist AI、Physical Intelligence、Genesis AI、Applied Intuition 等私募公司，作为年度私募公司 Spark Conference（加州 Laguna Beach）前的预热活动，后续排期还有 Austin、Seattle、Zurich。报告认为双足人形机器人从事复杂工作仍需数年，但过去几个月机器人 AI 实验室在多条模型路线上取得实质进展，制造业与系统集成正成为采用的限制因素。商业化信号方面，Skild AI 本月宣布 ARR 达到 $100mn，距首次商业部署仅十个月（2025 年收入据报约 $30mn），客户数从 1 月的 8 家升至 60 家以上，数百台机器人已在仓库和工厂运行。模型能力方面，Generalist 的 GEN-1.5 在 3-12 秒演示后实现 59% 首次尝试成功率且核心模型未改动，Skild 的 S1 宣称单条人类视频即可实现类似的一次性学习；业界焦点正从 VLA 转向 NVIDIA、Yann LeCun 的 AMI Labs、Physical Intelligence、Genesis AI 等推动的世界模型。缩放定律证据方面，NVIDIA 2 月发表的 EgoScale 论文在 20,854 小时人类视频上发现训练数据量与模型性能的 log-linear 关系，Dyna Robotics 8 月在约 50 倍规模上（DYNA-2）报告从 1,000 到 1,000,000 小时训练视频性能平滑提升、无平台期迹象。报告判断当前阻碍物理世界数据飞轮的主要是制造与系统集成：有能力的机器人成本达六位数（或更高），'数据探针'数量不足且昂贵；报告另附两张产业图谱，本身未给出个股评级或目标价。

主要观点

团队将于 10 月 12-13 日在湾区走访 Generalist AI、Physical Intelligence、Genesis AI、Applied Intuition 等，作为 Laguna Beach 年度 Spark Conference 前的 RoboFest 巴士路演；后续 RoboFest 排期为 Austin、Seattle、Zurich。

双足人形机器人做复杂工作仍需数年，但报告认为行业已接近'制造与集成成为采用限制因素'的节点，机器人 AI 实验室近月在多条模型路线上均有真实进展。

机器人 AI 实验室开始产生真实收入：Skild AI 宣布本月 ARR 达到 $100mn，距首次商业部署仅十个月，2025 年收入据报约 $30mn；报告称这是该类别迄今首个公开披露的具规模收入数字。

Skild AI 客户数从 1 月的 8 家升至 60 家以上，数百台机器人已在仓库和工厂运行。

多家实验室宣称'one-shot'学习：Generalist 的 GEN-1.5 在 3-12 秒演示后取得 59% 首次尝试成功率且核心模型未改动；Skild 8 月发布的 S1 宣称从单条人类视频获得类似结果。

世界模型火热、VLA 遇冷：VLA 存在数据饥渴和动态环境下的脆弱性；今年 NVIDIA、Yann LeCun 的 AMI Labs、Physical Intelligence、Genesis AI 等推动了利用'world models/world action models'的新基础模型。

数据策略截然不同但似乎不止一条路走得通：Skild AI 重度依赖模拟与第三方视频（可得性高但保真度较低），Generalist 则依赖数十万条真实世界交互数据，双方都宣称实现了一定程度的一次性学习。

运动与操作合并为全身模型：此前人形机器人为两者分别建模导致只能原地作业，Google DeepMind、1X、Figure AI 近期已将两者合入单一模型。

早期证据显示机器人模型可能遵循 LLM 缩放定律：NVIDIA 2 月发表的 EgoScale 论文在 20,854 小时人类视频上发现训练数据量与模型性能的 log-linear 关系；Dyna Robotics 8 月在约 50 倍规模上（DYNA-2）报告性能从 1,000 到 1,000,000 小时训练视频平滑提升、无平台期迹象。

阻碍物理世界 RSI 的主因是制造+系统集成：模型虽已在许多（高度结构化的）场景中真正有用，但制造规模仍处早期、有能力的机器人成本达六位数或更高，'数据探针'数量不足且对规避风险、资本受限的客户而言过于昂贵。

关联研究：执行器可占机器人物料清单（Bill-of-Materials）的 >50%，团队 9 月 13 日发布美国执行器回流报告；另有 Prometheus Shrugged 探讨物理 AI/机器人如何重建美国制造基础并解决 AI 的'公关问题'。

报告以两张图谱梳理产业：Exhibit 1 按主要训练数据来源分类知名机器人基础模型公司（观测视频、合成/生成数据等，成本与动作保真度各异），Exhibit 2 汇总公募与私募机器人 AI 赋能者（公司分类截至 2026 年 9 月，不含自动驾驶专用公司）。

论述逻辑

双足人形尚需数年 → 但近月多条路线密集验证：Skild AI ARR 达 $100mn（十个月即达成）、GEN-1.5 演示 3-12 秒后首试成功率 59%、世界模型取代 VLA 成为焦点、DeepMind/1X/Figure AI 合并全身模型、EgoScale 与 DYNA-2 显示数据量-性能 log-linear 且至 1,000,000 小时无平台期 → 类比 LLM 起飞需要'能力够用+海量用户数据飞轮'两个条件 → 能力门槛已过，但机器人成本六位数、制造规模不足，'数据探针'稀缺昂贵，飞轮难以启动 → 结论：当前限制机器人普及的不是模型能力，而是制造与系统集成 → 因此团队组织 10 月 12-13 日 RoboFest 湾区走访头部私募实验室，继续跟踪验证。