- 报告认为，前沿基础模型正推动具身机器人从窄域适配迈向零样本或少样本任务泛化，但商业化是渐进加速，而非“ChatGPT时刻”式突变。高精度3D感知、低延迟推理
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- 报告认为，前沿基础模型正推动具身机器人从窄域适配迈向零样本或少样本任务泛化，但商业化是渐进加速，而非“ChatGPT时刻”式突变。高精度3D感知、低延迟推理和推理经济性仍是关键瓶颈；短期内模型更适合承担System 2认知监督角色，实时控制、边缘部署及软硬件协同仍由机器人OEM掌握。近期需求可能率先利好3D空间传感器、高分辨率触觉阵列和数据采集基础设施，工业自动化与协作机器人有望比人形机器人更早形成实用方案。高盛给出买入Inovance、Sanhua-H和Shuanghuan的偏好；对Sanhua-A更看重H股折价，对LeaderDrive则认可谐波减速器市场扩容，但提示估值约束。
最新一代模型正从颜色、纹理或几何变化等窄域适配，升级到面对新环境时真正的零样本、少样本任务泛化，从而加快复杂非结构化场景的商业化。 报告认为，基础模型是重要催化剂，但尚不足以形成类似ChatGPT的瞬时拐点；家庭辅助、高变异性物流等场景的落地时间有望前移。 前沿实验室更可能提供高层认知和语义规划，机器人厂商则需要在实时控制、运动规划、安全架构、算力优化及软硬件协同方面建立壁垒。 先进3D空间传感器、高分辨率触觉阵列、视觉与数据采集设备，以及具备量产和客户基础的自动化、运动控制及精密零部件企业更值得关注。 核心买入观点包括Inovance、Sanhua-H和Shuanghuan；Sanhua-A存在同类公司的H股折价比较，LeaderDrive虽受益于谐波减速器市场扩容，但估值限制上行空间。
总体总结
主题正文
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- 报告认为，前沿基础模型正推动具身机器人从窄域适配迈向零样本或少样本任务泛化，但商业化是渐进加速，而非“ChatGPT时刻”式突变。
- 短期内模型更适合承担System 2认知监督角色，实时控制、边缘部署及软硬件协同仍由机器人OEM掌握。
- 近期需求可能率先利好3D空间传感器、高分辨率触觉阵列和数据采集基础设施，工业自动化与协作机器人有望比人形机器人更早形成实用方案。
- 最新一代模型正从颜色、纹理或几何变化等窄域适配，升级到面对新环境时真正的零样本、少样本任务泛化，从而加快复杂非结构化场景的商业化。
- 前沿实验室更可能提供高层认知和语义规划，机器人厂商则需要在实时控制、运动规划、安全架构、算力优化及软硬件协同方面建立壁垒。
- 先进3D空间传感器、高分辨率触觉阵列、视觉与数据采集设备，以及具备量产和客户基础的自动化、运动控制及精密零部件企业更值得关注。
- 核心买入观点包括Inovance、Sanhua-H和Shuanghuan；
- Sanhua-A存在同类公司的H股折价比较，LeaderDrive虽受益于谐波减速器市场扩容，但估值限制上行空间。