【hcdx】物理ai:数据需求量爆发,行业从高成本真机向低成本的无本体+仿真转变 🍁具身基础模型数据缺口在3到5个数量级,是制约机器人量产的最大瓶颈。而真机数采
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【hcdx】物理ai:数据需求量爆发,行业从高成本真机向低成本的无本体+仿真转变
🍁具身基础模型数据缺口在3到5个数量级,是制约机器人量产的最大瓶颈。而真机数采成本高、采集慢、数据量小。因此机器人数采正从高成本、重资产的真机遥操作,快速向低成本、规模化的 无本体穿戴式采集(UMI/Ego第一人称视角)以及高保真仿真合成演进,催生出百亿级的数采卖水人产业链。
🍁仿真数据是在虚拟世界里生成海量物理精确的训练场景,替代真机数采,可以把物理 AI 的训练评估周期从数月压缩到数天。无本体穿戴数采是分布式采集,利用低成本人海战术深入家庭、商超等真实场景快速沉淀数据。
🍁凡拓数创: 具身数据资产领跑者。目前公司已率先积累超1万小时的高质量机器人训练数据,月产能目前万小时,后续会扩大到10万小时,单小时价格300元。同时,公司体外关联企业前瞻布局了Ego第一人称穿戴式数采设备,实现了硬件采集+数据沉淀的生态闭环。
🍁索辰科技: 高精度仿真卖水人。作为国产CAE龙头,其底层物理仿真引擎具备极高的物理精度,能够为机器人训练提供极其逼近真实物理规律的合成数据,是解决行业仿真到现实迁移痛点的核心标的。
🍁华依科技: 成功卡位头部数采硬件供应链。公司深度切入无本体数据采集硬件制造,目前已成功斩获觅蜂科技(智元生态)的数采设备订单,预计单觅蜂一家客户26/27年5000万/1.5-2亿订单。
🍁阿尔特: 强强联合抢占合成数据高地。公司与国内合成数据头部企业光轮智能成立合资公司,深度绑定。光轮智能今年商业化进程大超预期,年内已斩获约10亿元量级订单。
🍁硬件:特斯拉机器人进展加快但是不再有总成概念,关注新公司,宇树科技、上纬新材、德尔股份、宁波东力、光洋股份等受益。
总体总结
主题正文
- 🍁具身基础模型数据缺口在3到5个数量级,是制约机器人量产的最大瓶颈。
- 因此机器人数采正从高成本、重资产的真机遥操作,快速向低成本、规模化的 无本体穿戴式采集(UMI/Ego第一人称视角)以及高保真仿真合成演进,催生出百亿级的数采卖水人产业链。
- 🍁仿真数据是在虚拟世界里生成海量物理精确的训练场景,替代真机数采,可以把物理 AI 的训练评估周期从数月压缩到数天。
- 目前公司已率先积累超1万小时的高质量机器人训练数据,月产能目前万小时,后续会扩大到10万小时,单小时价格300元。
- 作为国产CAE龙头,其底层物理仿真引擎具备极高的物理精度,能够为机器人训练提供极其逼近真实物理规律的合成数据,是解决行业仿真到现实迁移痛点的核心标的。
- 公司深度切入无本体数据采集硬件制造,目前已成功斩获觅蜂科技(智元生态)的数采设备订单,预计单觅蜂一家客户26/27年5000万/1.5-2亿订单。
- 光轮智能今年商业化进程大超预期,年内已斩获约10亿元量级订单。
- 🍁硬件:特斯拉机器人进展加快但是不再有总成概念,关注新公司,宇树科技、上纬新材、德尔股份、宁波东力、光洋股份等受益。