行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][2][3][4][5] 核心观点 - 具身智能产业发展路径从“硬件/控制先行”转向“数据及训练场优先”的共识 [2][11] - 云-边-端协同架构与“分布式大小脑”范式正推动多场景应用落地 [1][10] - 灵巧手操作精度达到0.02毫米 已实现SIM卡插入和软排线组装等细粒度作业 [1][10] - 人形机器人因双足平衡与双手协同能力被视为通用智能重要发展路径 [1][10] - 产业侧采用合成数据优先策略 合成预训练结合真机微调可实现千倍样本效率提升 [1][10] - 企业级应用（零售、物流、工业）已进入可量化实施阶段 消费端家庭应用需5-10年发展 [5][14] - 训练场闭环能力与灵巧操作水平成为规模落地的关键竞争壁垒 [1][4][10][13] 技术架构 - 推出“青龙”人形机器人本体、“麒麟训练场”及真实数据集“白虎” [1][10] - 通过仿真-真实闭环架构构建数据工厂 实现降本增效 [1][2][10][11] - 真实数据与仿真技术功能互补：真实数据保障任务贴合度与信噪比 仿真环境提供规模化支持 [3][12] - 世界模型通过海量视频预训练强化系统物理先验与泛化能力 [3][12] - NVIDIA“Physical AI”技术栈与国内开源生态深度融合 推动开发模式向平台化转变 [4][13] 商业化进展 - 已在比亚迪工厂实现落地应用 [1][10] - 多场景商业化落地：零售仓库、无人商店、酒店及工业场景 [1][10] - 发展路径分为三个阶段：从“功能实现”到“任务可靠”再到“规模扩展” [5][14] - 未来2-3年为技术突破期 5-10年家庭应用可期 [1][10] - 当前战略应聚焦可实现商业闭环的单点任务 逐步扩展至规模化盈利场景 [5][14]