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。
財聯社 ·
主題：具身智能
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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。
國盛證券、長江證券、招商證券、東吳證券 ·
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。
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