机械设备行业专题研究：机器人大规模训练开启，数据集和动作捕捉设备需求有望放量

上海市发布“AI+具身智能”方案，强调数据采集的重要性，标志着人形机器人进入大规模训练阶段。训练数据集生产主要有四种方式：基于真实本体、人体、虚拟本体和合成数据，其中基于真实本体和虚拟本体的方式数据质量较高。

数据集生产方式：

• 基于真实本体：Tesla采用的方式，真实本体穿戴动作捕捉设备遥控机器人完成任务，采集视觉、运控和传感信息，数据质量高但价格昂贵。
• 基于虚拟本体：Nvidia推行的方式，人类穿戴动作捕捉设备遥操作虚拟环境中的机器人，采集虚拟拟合的视觉、运控和触觉信息，数据质量高但存在虚拟/现实场景转换问题。

动作捕捉设备：

• 动作捕捉设备是数据集生产的关键硬件，直接影响数据精准度，主要应用于沉浸式机器人遥操作、人类&机器人协同工作、机器人示教、大空间和多目标实时高精度量测、海量真实行为数据的搜集与标注。
• 工作流程包括数据处理、数据输出、本体映射和工作平台适配，其中本体映射和工作平台适配最为关键。
• 预计每家人形机器人厂商都需要数百台动作捕捉设备，专业级设备价格在十几万到几十万不等，市场空间较大。
• 技术壁垒高，全球做得较好的厂商有Movella和诺亦腾。

投资建议：

• 建议关注具备相关核心技术的投资标的，动作捕捉设备建议关注奥飞娱乐；数据集建议关注天娱数科、能科科技。

风险提示：

• 机器人量产进度不及预期
• 产业链进度不达预期
• 测算误差风险
• 数据质量风险