物理 AI 深度系列解读之具身数采：模型迭代孕育数据产业新蓝海

本报告深度解析具身智能领域的数据飞轮验证与分层架构演进。文章指出，具身智能领域已初步验证 Scaling Law，但行业面临巨大的数据缺口，触觉数据作为最稀缺模态其瓶颈在于传感器未收敛与多模态融合技术难度高。大模型（如 Astra）与 VLA 模型协同成为主流，分层端到端架构（如 Helix 0.2）通过 S2/S1/S0 层级解决大模型推理延迟与底层控制实时性的矛盾。在商业模式与数采路径上，多元化采集（Ego-centric、仿真、Umi 及真机回流）并行发展，数采工厂与众包采集模式各具特点。投资逻辑正从数采软件向硬件扩散，重点关注机器人本体及执行器产业链相关标的。