📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告基于 2026 智源大会，深入探讨了具身智能（Embodied AI）的现状、核心瓶颈及突破路径，分析了人工智能从“预测词元”向“预测物理状态”演进的范式变革，并就相关产业链的投资方向给出建议。
行业主线：
- 能力演进：具身智能正由受控环境下的“点状能力”向高度泛化的规模化场景迁移，核心在于构建能理解物理规律的“世界模型”。
- 突破路径：产业通过“扩数据（仿真+人类视频）、补大脑（世界模型与 VLA 融合）、强感知（触觉力控）、定标尺（系统级评测）”等组合打法克服瓶颈。
关键变化与分歧：
- 数据范式转移：行业共识正从昂贵且难规模化的遥操作数据，转向利用第一人称人类视频进行预训练。
- 技术路线融合：世界模型与 VLA（视觉-语言-动作）架构由竞争转向融合，以兼顾短程物理预测与长程任务规划。
- 开发模式分歧：存在“本体-大脑一体化”与“模型平台不绑本体”两种迭代路径之争。
受益方向与风险：
- 受益方向：重点关注公共底座环节，包括动作捕捉与仿真引擎、训练及端侧算力芯片、核心执行器（减速器、丝杠、力/触觉传感器）以及第三方评测与验证服务。
- 核心风险：技术路线尚未收敛、数据范式快速变化导致护城河削弱、商业化规模化落地不及预期。