🧧【天风机械】物理AI本轮行情我们的理解&数采商业模式及市场空间测算！
1，模型到底发生什么变化？智能化水平迅速提升，“直觉”开始显现。
①openAI astra显著提升具身模型智能水平：astra在robodojo、robolab等评测网页上空降高位，引发广发关注。astra作为通用模型可以被用来直接实现机械臂执行动作，且展示至少四种优势：第一，极强的空间理解能力，可以通过相机提供的信息直接生成空间信息，减少编程需求；第二，即时推理及纠错能力，其自主纠正能力让不少开发者惊讶；第三，长视频及长文本读取及理解能力、而不只是只读取图像；第四，与其他VLA模型的融合能力，其不仅可以单独使用，也可用于指导VLA的动作块（action chunk）。其弱点主要是当前效率偏低，其次主要控制的是机械臂而非人形，机械臂可以用较容易的IK也就是逆运动学来实现，但人形涉及到灵巧手及全身控制，难度大大提升。
②generalist gen1.5，两个月来，generalist gen1.5是最令硅谷兴奋的机器人模型之一，它可能改变机器人“编程”的方式，特别类似于柏楚这些年来推动的“免示教机器人”，也就是zero shot或者few shot机器人。过去：专家针对任务采集数据、编程、训练，周期可能长达数月；未来愿景：普通人直接示范一次，机器人就能开始工作，再通过少量数据提高可靠性。因此，这项工作的意义不只是成功率提高，而是让机器人具备更强的即时性、通用性和易用性。而且，它的物理直觉也很好，比如视频示范用刷子把方块扫进碗里，模型后来能把香蕉临时当刷子完成执行要求。这类精简的小模型可能是未来趋势，但当前主要针对机械臂及特定功能，不能证明其广泛的泛化能力。
2，数采景气度究竟如何？景气度高，价格快速下降或促进市场非线性增长。
①国内外机器人数采均呈现需求高增、要货紧张的景气特征：本年度国内采集需求约300万—500万小时；美国起步更早，头部公司单家可交付数据存量达数十万小时，单openAI2026年约为千万小时级。2027年全球有望升至大几千万小时，长期或达百亿小时级。②数采市场红海对具身智能可能不是坏事，目前UMI采集成本约60—100元/小时、售价100—150元/小时，EGO成本与售价均约30—50元/小时，部分简单数据采集需求2027年售价或降至10元/小时以内。具身智能的主要痛点是缺乏高质量的
海量数据，而数采市场的竞争反而有利于数据获取成本的降低。但数采成本端有一定刚性。
3，两个核心测算：
① 数采商业模式：一种说法是数采未形成商业闭环，实际上本年度数采具备一定盈利性，尤其是EGO及UMI。我们测算两者毛利率分别为40%、30%。但大幅增长初期，新涌入的数据商必然会拉低行业报价水平，因而EGO、UMI售价明年大概率大幅下降至当前的50-70%的水平，视采集难度的不同而有所差异。我们测算明年EGO、UMI毛利率分别为30%、6%，而真机遥操本年度在EGO及UMI的挤压下盈利能力大幅压缩，短期难以成为主流。最后在数采市场上的龙头企业，如海外scale AI、Maxinsight的龙头企业，必然是具备优质数采渠道的公司，例如掌握稀缺大型工业场景资源。
② 数采硬件规模：硬件侧的量增逻辑相对清晰，我们认为高壁垒为核心。我们预计采集数据时长将由2026年的2,000万小时增至2027年的2亿小时、2030年的80亿小时，对应EGO与UMI设备合计市场空间由2026年的约2.1亿元增至2027年的约17.1亿元、2030年的约309.0亿元；其中2030年相机、触觉和IMU市场分别约为210.1亿元、46.3亿元和15.4亿元。我们认为硬件领域高壁垒为关键，否则硬件很容易为机器人行业作嫁衣裳，也即用低价放量成全机器人泛化：其中触觉具备较高成长弹性，且触觉壁垒更高，因其寿命问题至今仍为瓶颈，寿命普遍仅为2-6个月。
4，四条选股思路：按照边际变化排序为：数采>O链=场景>T链：
① 数采硬件壁垒最高的为触觉，核心品种福莱、汉威，两者合计市值240e左右，而数采未来一年可以产生46e收入、12e-15e利润、30x对应400e左右市值。其次相机&其他：奥比、
奥普特、华依等。
② O链：O链端侧品种较少，主要为长盈、bz批量供货的是长盈、bz、
福立旺、
维宏股份，前两者本年度均有数亿订单水平，且bz本年度至少8e利润、当年估值不足30x。
③ 场景：杰克、柏楚、永创、德玛分别对应至少百万到千万级别的工厂劳动力需求，astra的图像识别及空间定位能力将显著优化场景类企业泛化能力、加快few shot模型推出。
④ T链：主要催化剂为11-12月特斯拉发布非预训练视频，赔率较大品种：恒立、峰岹、拓普、双环、神通等。