📰 研报摘要
查看全文 ➔本次会议重点讨论了具身智能与物理 AI 的产业进展及投资机会。会议认为当前具身智能模型发展的核心瓶颈在于真机数据储备不足，1000 万小时高质量数据是实现泛化的核心阈值，预计明年上半年行业有望迎来质变，带动数据采集链爆发。物理 AI 方面，谷歌二代 VLA 模型验证了大小脑解耦架构的可行性，将加速工业落地，重点关注工业视觉、机械臂及服装、物流等垂类应用。在模型端，谷歌新模型虽在全身控制和跨本体泛化性上有突破，但尚未达到行业拐点。数据端则分为真机采集、仿真平台和 EGO 三条赛道，其中国产替代逻辑凸显。会议重点推荐了奥比中光、华依科技、奥飞数据（数据采集）、奥普特、斯凯（工业视觉）、埃斯顿、拓斯达、来福谐波（机械臂）、杰克股份、杭叉集团、安徽合力（垂类应用）以及索辰科技、禾赛科技、速腾聚创（数据端核心标的）。