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高盛——中国人形机器人:年中盘点——向商业化落地更进一步(附下载)

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来源:市场资讯

(来源:星星闪耀X)

高盛——中国人形机器人:年中盘点——向商业化落地更进一步

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高盛发布研报,在香港科技大会及深圳、北京AI机器人调研中走访了14家中国机器人企业,覆盖具身智能、机器人与自动化全产业链,对行业年中进展进行全面评估。

行业核心进展:视觉-语言-动作(VLA)/视觉-触觉-语言-动作(VTLA)模型与世界模型快速融合,规划能力与鲁棒性显著提升,模型参数规模向400亿-800亿区间扩容,但落地仍需多轮迭代。高质量真实场景多维数据仍是核心瓶颈,行业共识转向以人为中心、可规模化的数据采集模式,集中式数据工厂与分布式部署采集并行推进,数据相关收入占比预计显著提升。

商业化进程持续拓宽,集中在工业搬运、物流等场景,目前以概念验证(POC)为主,尚未大规模落地,业内普遍预计2027-2029年在积累千万小时高质量数据后实现规模化部署。降本主要依靠规模效应与全栈研发自主可控,多数企业现阶段优先采用轮式底盘搭配二至三指夹持器方案,可覆盖70%-90%工业应用,长期不排除双足人形与五指灵巧手路线。

核心技术方向:行业讨论从单一VLA模型转向面向执行的多模态融合架构,世界模型作为功能层与动作模型协同,提升动作预测、验证与复杂环境规划能力。数据采集从通用方案转向以人为中心、第一视角采集,兼顾自然动作与高密交互,部分企业依托政府支持建设规模化数据工厂,部分通过穿戴设备、VR等分布式部署采集数据。

商业化节奏:工业场景按POC、小批量测试、验证、试点部署逐步推进,短期机会集中在分拣、物料搬运、拾取、检测等标准化流程。降本路径以规模效应为主,全栈自研是主流成本控制手段,硬件方案优先兼顾实用性与成本。

长期投资前景乐观,多模态AI与数据采集技术持续突破推动行业向规模化落地靠近,但从概念验证到大规模商用仍需时间,稳定性能与持续降本是关键里程碑。

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