具身智能

野村：具身智能影片資料降價，接觸資料短期仍有溢價

第一人稱視角影片供給增加、價格下滑，但遙操作資料的有效率較高，且採集受設備與產能限制。野村認為，短期價值較集中於資料驗證、整合及接觸資料採集環節。

具身智能數據採集受關注，伊利前三季度毛銷差改善但淨利率下降

浙商證券看好機械人訓練數據採集需求及已有訂單的產業鏈公司；華泰證券認為伊利液奶和奶粉業務改善，但稅負上升壓低了前三季度淨利率。

四條產業線索：機器人數據缺口、乳業週期與醫藥防禦

具身智慧的數據需求帶動採集服務，端側AI則受模型體積和記憶體頻寬限制；機構對乳業、藥局和中藥板塊的判斷，分別圍繞週期改善和防禦配置展開。

高盛：大模型加快機器人落地，精密控制與真實數據仍是關口

前沿模型正在提升機器人適應新任務的能力，但高精度感知、即時控制和數據採集仍制約商業化。高盛認為，機器人的競爭優勢將更多轉向軟硬體協同，上游感測和數據採集有望較早受益。

物理 AI 訓練數據存在數量級缺口，關鍵在於將人類動作轉化為機器人可用數據

行元智能發布機器人預訓練數據引擎，測試顯示有效訓練數據可擴增超過 40 倍。華源證券認為，數據服務商的競爭壁壘將從採集延伸至動作轉換與訓練基礎設施。

四條產業線索：機器人數採先行，鋼鐵比成本，AI終端與影視尋找變現

國盛證券看好機器人訓練帶來的IMU數據採集需求，長江證券聚焦鋼企成本優勢；AI端側入口競爭升溫，影視製作降本則將價值推向IP和分發。

具身智能走向量產，資料採集為何可能成為關鍵瓶頸？

興業證券認為，人形機器人量產與具身智能成熟之間仍有距離，真實場景資料可能成為突破物理 AI 的稀缺資源。產業鏈估算的600億元以上資料採集市場空間，取決於2030年機器人本體規模及資料採集成本占比兩項假設。