機器人行業(yè)深度研究：數(shù)采，物理AI最大短板，數(shù)據(jù)基建即將爆發(fā).pdf
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- 時間：2026/07/16
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本文深入研究了人形機器人及物理AI行業(yè)的數(shù)據(jù)采集現(xiàn)狀與未來趨勢。報告指出，數(shù)據(jù)已成為制約物理AI發(fā)展的最大瓶頸，高質(zhì)量、高保真的物理交互真實數(shù)據(jù)極度缺失。隨著全球物理AI市場規(guī)模的爆發(fā)，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)即將迎來高速增長期。文章詳細(xì)分析了整機、EGO、UMI等多種數(shù)采技術(shù)路線的優(yōu)劣，指出無本體化采集趨勢凸顯，第一人稱采集方式因低成本優(yōu)勢受到市場關(guān)注。產(chǎn)業(yè)鏈方面，數(shù)采設(shè)備（相機、IMU、觸覺傳感器等）、仿真平臺、數(shù)采公司及垂類應(yīng)用環(huán)節(jié)將率先受益。報告建議重點關(guān)注高ASP的數(shù)采設(shè)備賽道、具備數(shù)據(jù)成本和質(zhì)量壁壘的數(shù)采公司，以及擁有稀缺場景資源的垂類應(yīng)用企業(yè)。
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