027 数采物理AI最大短板数据基建即将爆发20260719

核心观点

• 数据采集是具身智能发展的关键瓶颈：当前人形机器人发展受限于高质量、高保真的物理交互与真实信息缺乏，聚身智能模型可用真实交互数据远低于大语言模型，导致机器人应用落地受阻。
• 数据采集市场即将爆发：预计未来数据采集需求将大幅增长，从当前50万小时提升至1000万至1亿小时，甚至达到100亿小时，形成庞大的市场空间。

关键数据

• 当前数据量：全球聚身智能数据约50万小时，相当于一个人一生睁眼时间的3万多天。
• 目标数据量：GPT2和GPT3训练数据分别对应79万至1100万小时，可实现可用的聚生智能至少需1000多万小时的多模态数据。
• 市场空间：以100亿小时数据量计算，若单价为100元/小时，市场空间可达1万亿。

数据采集方式

• 主要方式：遥操作（未知、视觉、光罐）、动补、仿真数据、Ego（第一人称采集）。
• Ego采集优势：轻便、价格低、应用广泛，预计占比20%~40%。

产业链与投资机会

• 四大投资环节：数据采集设备、数据采集公司、本体公司、仿真平台。
• 数据采集设备：相机、触觉传感器、IMU，建议关注奥比中光、华谊科技、新东联科等。
• 数据采集服务：海天瑞生、APP烟、数据堂等。
• 仿真平台：索城科技、英伟达等。
• 垂类应用与本体数据：预计最先放量，建议关注天奇股份等。

研究结论

• 数据基建是具身智能发展的核心驱动力，市场即将爆发，将带动各产业链持续扩容。
• 建议重点关注数据采集设备和供应链，尤其是高ASP和高格局的赛道，如相机、深度相机、IMU、视觉传感器等。
• 其他公司如数据采集公司、上市公司、垂类应用公司也值得关注。