🐮【XB电新】模型迭代驱动数采需求，关注触觉采集设备升级 [烟花]模型能力是当前机器人规模化落地的关键瓶颈，高质量数据采集是推动模型突破的重要抓手。我们认为，机
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🐮【XB电新】模型迭代驱动数采需求，关注触觉采集设备升级
[烟花]模型能力是当前机器人规模化落地的关键瓶颈，高质量数据采集是推动模型突破的重要抓手。我们认为，机器人从完成演示走向稳定作业，核心在于提升模型的泛化、精细操作与失败恢复能力，有效数据为模型能力提升的基础。头部厂商已持续推进布局：特斯拉在2026年Q3业绩会上提出，需要制造约1—2万台机器人，在Optimus Academy开展自主练习，通过数据回流推动能力迭代，训练数据的规模与质量要求有望同步提升，带动数采设备及配套工具链需求。
[烟花]Ego扩大采集规模，触觉补齐接触信息。当前采集路线包括Ego第一视角、UMI手持示教、真机遥操作，以及仿真合成和部署回流等。其中，Ego凭借较低的本体依赖和广泛的场景覆盖，正成为规模化人类数据采集的重要方向。但仅靠视频难以直接记录接触力、微滑移及局部受力变化，面对精细任务仍需触觉与力觉反馈辅助判断和纠偏。尤其在快速接触闭环中，触觉能够为动作调整提供增量信息。
[烟花]数据扩张打开需求空间，海内外模型与设备研发已开始验证触觉路线。当前全球有效数据预计仅在百万级别小时数左右，目前OAI及全球其他大模型厂商正加速投入物理AI、具身智能领域，后续整体数据需求有望来到万亿级别，对应数采设备市场空间广阔。
[月亮]投资建议：建议关注数采手套、触觉传感器环节： 汉威科技 （已获海外厂商订单）、 福莱新材 。对于机器人而言目前手部搭载触觉传感器也已成共识，看好后续机器人本块进一步催化板块成长。
总体总结
主题正文
- 🐮【XB电新】模型迭代驱动数采需求，关注触觉采集设备升级
- [烟花]模型能力是当前机器人规模化落地的关键瓶颈，高质量数据采集是推动模型突破的重要抓手。
- 我们认为，机器人从完成演示走向稳定作业，核心在于提升模型的泛化、精细操作与失败恢复能力，有效数据为模型能力提升的基础。
- 头部厂商已持续推进布局：特斯拉在2026年Q3业绩会上提出，需要制造约1—2万台机器人，在Optimus Academy开展自主练习，通过数据回流推动能力迭代，训练数据的规模与质量要求有望同步提升，带动数采设备及配套工具链需求。
- 当前采集路线包括Ego第一视角、UMI手持示教、真机遥操作，以及仿真合成和部署回流等。
- 但仅靠视频难以直接记录接触力、微滑移及局部受力变化，面对精细任务仍需触觉与力觉反馈辅助判断和纠偏。
- 当前全球有效数据预计仅在百万级别小时数左右，目前OAI及全球其他大模型厂商正加速投入物理AI、具身智能领域，后续整体数据需求有望来到万亿级别，对应数采设备市场空间广阔。
- [月亮]投资建议：建议关注数采手套、触觉传感器环节： 汉威科技 （已获海外厂商订单）、 福莱新材 。