2026-07-19 · 国金证券 · 公司/行业基本面

机器人行业研究：数采：物理AI最大短板，数据基建即将爆发

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摘要

报告认为以人形机器人为代表的物理AI已进入数据驱动阶段，硬件方案趋于收敛后"大脑"训练成为决胜关键，而高质量真实交互数据极度缺失——大语言模型有万亿级token训练，具身模型可用真实交互数据不足其万分之一。据Future Markets数据，全球物理AI市场规模将从2026年3830亿美元增至2040年3.26万亿美元。国先中心《具身智能数据行业白皮书》指出行业普遍认为实现具身智能涌现至少需百万小时真实物理交互数据，目前积累量不足5%。 2025年人形机器人千万级订单中数据采集领域占比最高达31.25%（15笔），数采需求爆发正反向驱动机器人本体与感知技术迭代。报告梳理整机真实数据、第一人称（EGO/UMI）采集与仿真合成数据三类技术路线并存，无本体化采集因兼顾成本与可用性成为新兴趋势。数采产业链涵盖设备（相机、IMU、触觉传感器）、数采服务（本体厂商、动捕设备商、数据供应商）和垂类应用三环节，京东规划两年采集1000万小时、觅蜂目标2030年100亿小时、帕西尼2026年目标1000万小时。投资建议重点关注高ASP好格局的传感器赛道、数据壁垒型数采公司及垂类场景资源型公司。

主要观点

数据是物理AI最卡脖子环节，具身模型可用真实交互数据不足大语言模型训练数据的万分之一

全球物理AI市场规模将从2026年3830亿美元增长至2040年3.26万亿美元，数采市场空间充分打开

实现可用具身智能至少需1000万小时多模态数据，GPT-2和GPT-3训练数据分别约79万小时和1100万小时，觅蜂已将目标采集量提升至2030年100亿小时

2025年千万级人形机器人订单中数据采集领域15笔、占比31.25%居首，数采已成为下游最大落地领域

行业普遍认为实现具身智能涌现至少需百万小时真实物理交互数据，目前积累量不足5%

整机、EGO（第一人称）、UMI三类数采路线并存，无本体化采集因兼顾成本与可用性成为新兴趋势；Generalist AI GEN-0在27万小时类UMI数据上训练验证了Scaling Law

仿真数据是单条成本最低的采集方式，银河通用一周可生成10亿帧级别数据，训练效率比头部公司高1000倍

奥比中光在移动机器人领域市占率超70%，诺亦腾惯性动捕全球市占率约70%且已售超20000套，华依科技已与觅蜂达成IMU批量供货合作

京东规划近60万人参与、两年内采集1000万小时真实场景数据，为目前全球最大规模数采计划

帕西尼超级数据工厂年采集量近2亿条、效率是遥操作的3-6倍；鹿明FastUMI Pro效率提升5倍，2026年计划投放1万台实现100万小时产能

垂类场景（电力、汽车制造、锂电等）所需数据量较小，放量节奏预计比通用泛化场景提前数年；天奇银河已交付30万条定制数据，设计年产能约1000万条

优必选Walker S已中标超7.5亿元数据采集项目订单，覆盖广西、广东、四川、江西四省5个项目

论述逻辑

硬件方案趋于收敛→"大脑"训练成为决胜关键→数据量级和质量直接决定模型泛化能力

真实交互数据极度缺失→行业积累不足需求的5%→机器人本体与模型厂商均开始布局数据采集

数采需求爆发（订单占比31.25%）→三类技术路线并行演进→无本体化采集成为兼顾成本与可用性的趋势

无论何种路线，数据质量边际需求确定→相机、姿态感知（IMU）、触觉传感应用空间越来越大

产业链拆解：设备（相机/IMU/触觉）→数采服务（本体厂商/动捕/仿真/数据供应商）→垂类应用（自有场景数据闭环，预计率先放量）

投资建议落地：高ASP好格局传感器赛道→数据壁垒型数采公司→垂类场景资源型公司

关键展望

觅蜂科技目标2030年采集100亿小时数据，数据采集体量将持续大幅扩张

帕西尼2026年目标以1000万小时体量采集多模态数据

京东规划两年内累计采集1000万小时真实世界场景视频数据，近60万人参与

鹿明2026年计划在多个城市投放1万台背包版FastUMI Pro，建立100万小时规模的具身真机数据产能

垂类场景机器人放量节奏预计比通用泛化场景提前数年到来

风险提示：机器人发展进展不及预期，数据采集技术路线迭代风险

机器人行业研究：数采：物理AI最大短板，数据基建即将爆发

摘要

主要观点

论述逻辑

关键展望

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