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热门题材：机器人概念

【核心逻辑】：

国金证券表示：物理AI的数据瓶颈，既是数量缺口，更是质量与闭环的缺口。行业预计成熟具身大模型所需数据至少为千万小时级，进一步迈向通用智能则可能需要亿小时量级，而当前行业高质量训练数据仅数十万至百万小时，供需缺口约90%。

【深度解读】：

① 90%的缺口，缺的不是时长，是可用性

国金证券的账很清楚：2026年初全球高质量真实物理交互数据存量约50万小时，通用具身模型至少需1000万小时，存量不足需求5%。但卡住的不只是总量，数据要含视觉、语言，还要覆盖关节位姿、力觉、触觉，满足“准、全、广、真”。纯头戴第一视角视频的有效利用率只有约20%，所谓百万小时里，能进训练集的可能只剩二十万。90%的真相不是采不到，是采了不能用。

② 三条路线三张价目表：便宜的摸不到力，贵的采不起量

整机遥操作质量最高，每小时500到1000元，但操作员在岗8小时只产1小时合格数据；UMI与动捕约1000元；EGO第一人称约100元，成本仅遥操作的1/200，却摸不到力与触觉；仿真合成50到60元，但斯坦福DemoMimic基线仿真成功率80%到96%，迁到真实五指手只剩3%到38%。没有一条路能通吃，只能真机保真实、UMI和EGO保广度、仿真保长尾，训练场因此必须三线并行。

③ 训练场建了70家，能转起来的才是资产

信通院2026年8月报告显示，截至6月底全国建成启用训练场超70家，在建或规划还有46家。但价值不在面积和台数，采完的数据靠人工一条条翻，场地就只是演示厅。真正的分水岭是有没有数据工程化流水线——有了它，数据才能从素材变成可计价资产。2026年11月1日《具身智能数据集质量要求及评估方法》正式实施，达不到8个维度的存量数据可能直接归零。

④ 数采是物理AI的入场券，卖铲子的先收到钱

国金证券判断，数采服务是订单可见度最高、现金流最稳定的环节，因为不管哪家本体跑赢，训练模型都得先买数据、买设备、买仿真、买感知。优必选Walker S系列数采订单已超7.5亿元，头部模型公司下半年需求达每月10万到20万小时。数据公司的产品不是视频而是训练资产：DROID项目加入多场景数据后，模型在分部内和未见场景下表现平均提升22和35个百分点。

【相关公司】：

1、凡拓数创：打造具身智能训练场一体化方案，自研 FunData 物理 AI 数据体系，支持动捕、遥操作多模态数据采集，配套数据标注管理平台

2、天娱数科：公司积累超150万组3D数据，10个具身智能数据集完成数据资产登记

3、海天瑞声：具身智能多模态数据服务商，搭建专属数据工厂，规模化采集人形机器人所需视觉、动作、语音多维度示范数据

4、奥比中光：国内 3D 视觉龙头，发布无本体数据采集硬件平台

5、德马科技：联合麦擎智能推出 OmniEgo 具身智能数据采集全管线，覆盖第一人称视角采集 + 数据处理流水线

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