本报告为人形机器人行业数采专题研究，系统分析了物理AI数据在数量、质量和闭环交互方面的瓶颈与需求，指出成熟具身模型需要千万至亿级数据支撑，高质量数据需满足准确的时序对齐、闭环信息完整、物理意义多样性及动作真实可执行。报告梳理了真机、无本体和仿真三大技术路线与混合数据训练趋势，对比了数采服务、数采设备销售、成品数据资产销售和平台类SaaS等商业模式，并探讨了基模能力边界对数采公司选择的影响。最后，报告重点分析并推荐了海天瑞声、五一视界、凡拓数创和阿尔特等标的，认为长期护城河来自于真实场景与部署入口、模型效果闭环与评测体系以及持续下降的有效数据成本与跨本体复用能力。