通信行业深度报告：机器人泛化能力与ChatGPT时刻的实现路径

本报告深入探讨了机器人“泛化”能力对具身智能应用的重要性，通过对比机器人模型（如RT-2、π系列）与GPT各代模型的演进，评估了当前机器人技术的泛化水平。报告指出，当前机器人行业已通过语义泛化、环境泛化等实验展示了进步，能力水平大致相当于GPT-2到GPT-3之间，但仍面临模型路线未收敛、高质量真机数据获取难度大、执行效率与稳定性不足等挑战。

报告分析了实现机器人“ChatGPT时刻”的两大关键要素：能力强与使用门槛低。实现路径上，建议关注1亿小时量级数据积累、异构数据协同训练及部署Scaling Law。投资方面，建议关注具备软硬一体垂直整合能力的整机厂商，以及提供视觉传感器、减速器、无框电机等核心零部件的供应商。风险提示包括机器人模型、数据采集及硬件技术进展不及预期。