行业核心观点 - 2026年是物理AI脱离屏幕AI的关键元年 机器人产业对标“智能手机+自动驾驶”混合体 投资应遵循“智能层>协同层>硬件层”新范式 聚焦核心能力与生态构建 [1] - 人形机器人产业的核心矛盾是“智能赤字” 产业核心是具身智能 价值关键在服务能力差异化 具身智能大脑为核心护城河 [2] - 数据是具身智能时代堪比锂矿的核心资源 采集与高效生产能力决定模型上限 数据产业链成为核心投资方向 [3] 产业发展阶段对标 - 2026年人形机器人的发展节点对标2012-2014年的新能源汽车 二者均依托成熟大规模制造业与AI算法跃迁 [1] - 当前人形机器人产业阶段对标2012年新能源汽车 政策推动、资本热度空前 与彼时Model S落地后的新能源车特征相似 但商业模式闭环尚未形成 [1] - 新能源汽车产业在2008-2020年的核心是攻克动力电池物理化学极限 中国依托规模效应实现电池成本大幅下降 奠定“电池为王”的硬件投资逻辑 [2] 产业本质与投资逻辑演变 - 人形机器人与新能源汽车产业存在阶段对标性但产业本质相异 智能是前者堪比新能源动力电池级别的核心产业锚点 [2] - 硬件投资逻辑仅具阶段性正确性 硬件本体将随供应链大幅度降本快速商品化 [2] - 硬件与智能形成“智能定义硬件 硬件反哺智能”的正向循环 硬件迭代方向由智能需求动态定义 2026年核心硬件仍有较大迭代空间 [2] 数据资源的核心地位与挑战 - 具身智能面临严峻的物理AI数据瓶颈 VLA模型所需万亿级物理交互数据与现有百万级公开数据集差距悬殊 本体感受数据的匮乏为最大挑战 [3] - 行业内企业正通过数采中心、VR遥操作、动作捕捉等方式争夺数据开采权 但这类高价值数据目前获取成本高、效率低 [3] - 数据工厂是机器人智能体的核心起跑线 能低成本、高效率搭建大规模遥操作数采流水线的企业将构筑深厚护城河 形成“数据-能力-订单”正循环 [3] 技术加速与投资方向 - 仿真技术与合成数据成为数据生产的重要加速器 英伟达Isaac Lab及合成数据初创公司已率先布局 [3] - 投资层面 除硬件铲子股外 数据采集服务商、仿真平台生态伙伴、场景运营方等数据产业链“矿产公司”是值得关注的潜在受益标的 [3] - 投资应聚焦具备数据闭环和场景能力的本体公司(机械+汽车) 其次是具备数据场景和元宇宙领域相关企业(计算机覆盖) 最后是优质零部件企业 [1]