政策支持与产业生态 - 工信部2023年11月出台国家级人工智能发展指导意见，各地跟进推出资源支持、人才吸引等政策为产业营造良好生态 [1] - 机器人马拉松、世界机器人运动会等赛事为开发者提供展示舞台并激发创新热情 [1] - 摩根士丹利预计到2050年全球将有10亿台人形机器人投入使用，产业规模达5万亿美元 [1] 技术发展路径与瓶颈 - 2023年机器人以"能行走"为突破，2024年比拼运动性能，2025年聚焦智能操作，未来通过AI赋能实现物理世界交互普及 [4] - 当前面临三大瓶颈：整体性能差（动力输出/续航/响应速度不足）、数据缺失（复杂场景数据采集困难）、泛化能力不足（难以适应多场景任务） [4] - 北京机器人创新中心搭建2000平方米数据采集场，发布RoboMIND数据集并计划2025年开源运动控制SDK [5] 技术创新与平台突破 - 北京人形发布全球首个通用具身智能平台"慧思开物"，采用"具身大脑+小脑"架构支持多模态任务执行 [5] - 平台实现一脑多机/多能，适配人形机器人/机械臂/轮式机器人等硬件，具备抗干扰纠错能力 [5] - 当前落地场景已覆盖物流分拣、工业制造、特种作业、商业服务等领域 [5] 行业关键变化与商业化路径 - 三大变化：供应链成熟使核心部件成本降至千元内、通用大模型技术突破、硬件载体标准化趋势 [6] - 商业化路径将类似计算机，从科研探索→行业应用→消费市场普及，初期主要服务科研机构和企业 [6] - 开发者生态建设至关重要，需同时服务B端/C端用户和开发者群体 [6] 市场表现与发展目标 - 人形机器人板块2023年涨幅达+34%，电子皮肤（+71%）和丝杠（+57%）子版块领涨 [7] - 高盛预测2035年全球人形机器人市场规模达380亿美元 [7] - 我国提出2027年人形机器人产业综合实力达到世界先进水平的目标 [7] 行业挑战与解决方案 - 技术层面缺乏通用平台和标准化认证，企业陷入重复研发困境 [7] - 硬件接口/通信协议/数据格式不统一导致厂商产品互不兼容 [8] - 解决方案包括创建生态认证体系、开放应用场景采集高质量数据、强化产学研联合 [8]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 数据是推动具身智能技术快速突破和落地应用的关键，优质数据集能驱动智能体感知与理解环境，加速具身智能模型的训练与部署，帮助机器人完成复杂任务 [3][17] - 具身智能数据按采集方式分为真实数据和仿真数据，两者互补，未来训练将大量混合使用 [3][22] - 目前具身智能数据多为厂商自采集，存在丰富开源数据集，但大规模真机数据采集成本高 [3] - 机器人仿真数据依赖虚拟场景，场景合成方案可拆解为场景生成与模拟两部分 [3] - 建议重点关注布局具身智能数据集的企业，如均胜电子、海天瑞声、索辰科技、华如科技 [3][76] 根据相关目录分别进行总结 具身智能数据集基本概念 - 具身智能的关键因子包括算法、算力、机器人硬件和数据，目前数据是世界级难题 [11] - 数据是具身智能技术突破和应用的关键，但高质量、多样化数据集稀缺，构建此类数据集是基础工作，且数据集的标准和有效很重要 [17] - 数据采集的关键价值包括促进通用智能形成、增强环境理解能力、支持任务迁移与泛化、提升实时决策能力，其难点包括高昂成本、数据复杂性、覆盖面不足、仿真 - 现实差距和设备差异性 [21][20] - 具身智能数据分为真实数据和仿真数据，真实数据通过传感器在真实环境交互采集，来源有机器人遥操和动作捕捉；仿真数据借助计算机模拟技术在虚拟环境生成，两者互补，未来将混合使用 [22][24] - 具身智能数据质量把控重要，中国信通院等编制了相关标准，国家地方共建具身智能机器人创新中心牵头立项行业标准并发布多项报告，加速具身智能行业良性发展 [27] 国内外具身智能真实数据集现状 - 当前具身智能机器人数据多为厂商自采集，采集方式有直接接触和间接接触两种，真机数据采集成本高，市面上存在丰富高质量开源数据集 [32] - 介绍了多个具身智能开源数据集，如智元的AgiBot World、谷歌的Open X - Embodiment、国地共建中心的RoboMind等，涵盖演示数量、场景任务、动作技能等信息 [30] - 智元的AgiBot World是全球首个基于全域真实场景等的百万真机数据集，长程数据规模、场景范围覆盖面等优于谷歌相关数据集，涵盖多种场景和操作对象，基于特定机器人采集数据 [35] - 谷歌的Open X - Embodiment是开放的大规模标准化机器人学习数据集，研究人员训练了RT - 1和RT - 2模型 [38] - 国地共建中心的RoboMind数据集解决了全球开源数据集的一些问题，采用多种形态机器人采集数据，涵盖多任务多场景，计划开源数据 [41] - 特斯拉Optimus机器人的数据有三个来源，目前数据来自VR遥操和动捕手套 [45] - 国家地方共建人形机器人创新中心启用具身智能训练场，助力数据采集 [46] 国内外具身智能仿真数据集现状 - 机器人仿真数据依赖虚拟场景，场景合成方案可拆解为场景生成与模拟，场景生成引擎有合成视频 + 3D重建和AIGC直接合成3D数据两种技术路径 [3][52] - 群核科技是空间智能领军企业，其SpatialVerse为机器人提供优质数据服务，构建物理正确的数据集库 [60] - Hillbot专注具身合成数据，利用3D生成式AI技术生成数据和模拟互动 [61] - World Labs专注空间智能，发布空间智能模型，生成逼近物理世界的3D环境建模 [64] - 智元推出AgiBot Digital World仿真框架，开源海量仿真数据集，涵盖多种场景、物品、材质和技能 [67] - CMU联合开源生成式物理引擎Genesis，为机器人提供统一模拟平台 [68] - 英伟达的NVIDIA Isaac Sim结合Cosmos可生成可控合成数据，同时发布的Isaac GR00T Blueprint可帮助开发者生成合成轨迹数据 [74] 相关标的 - 重点关注布局具身智能数据集的企业，包括均胜电子（数据场）、海天瑞声（机器人数据集）、索辰科技（数据仿真）、华如科技（数据仿真） [76]

全国人形机器人创新中心发展概况 - 2023年底起全国掀起人形机器人创新中心建设热潮，北京、上海、浙江、四川、广东、安徽等地率先布局，推动战略新兴领域发展[1] 北京人形机器人创新中心 - 2023年11月成立中国首家省级人形机器人创新中心，2024年10月升级为国家地方共建中心，由小米机器人、优必选科技等企业联合组建[2] - 研发全球首个全尺寸纯电驱拟人奔跑机器人"天工"系列，实测奔跑速度12公里/小时，开放结构设计文档等关键资料供二次开发，已有上百家机构参与[2] - 推出通用具身智能平台"慧思开物"，整合AI大模型任务规划与数据驱动技能执行，提升复杂环境自主决策能力[4] - 联合北京大学发布数据集"RoboMIND"，累计下载超1.5万次，应用于清华、宾夕法尼亚大学等国内外机构[5] 上海人形机器人创新中心 - 2023年12月成立，注册资本10亿元，2024年5月获国家地方共建授牌[6] - 发布国内首款全尺寸开源通用人形机器人"青龙"，身高185cm，峰值扭矩400N·m，算力400TOPs，支持多模态交互[8] - 开发"格物"具身智能仿真平台，基于Unity RL框架实现从仿真到硬件部署全流程自动化[10] - 联合复旦研发7B龙跃大模型MindLoongGPT，支持多模态输入生成连贯动作[11] 成都人形机器人创新中心 - 2024年4月成立中西部首个人形机器人研发机构[12] - 推出全球第三的超轻量级人形机器人"贡嘎一号"，自重25公斤，负载5.5公斤[13] - 发布中国首个视觉扩散架构任务生成模型R-DDPRM，提升任务执行效率并降低算力成本[15] - 实现全国首个自主跨空间任务规划系统，基于3DSGs技术实现长视野推理[16] 广东省具身智能机器人创新中心 - 2024年4月启动，聚焦医疗、电力、制造等领域，整合香港中文大学（深圳）等资源构建产业集群[17] 安徽省人形机器人产业创新中心 - 由江淮前沿技术协同创新中心牵头，联合中科大、科大讯飞等13家单位建设[18] - 研发"启江"系列人形机器人，二代产品身高1.8米，38个自由度，提升非结构化环境运动能力[18] 浙江人形机器人创新中心 - 由宁波市政府与浙江大学共建，重点研发智能感控技术与整机系统[20] - "领航者2号"机器人AI算力达275TOPs，最快速度6km/h，已进入联想、吉利工厂实训[21]

北京人形机器人创新中心的技术成果 - 发布全球最大规模标准化多构型机器人数据集RoboMIND，包含10万余条轨迹和479项跨场景任务，位居HuggingFace等平台下载量前列 [1] - 推出"天工"系列人形机器人，通过开源URDF模型与ROS控制栈成为开发者验证具身智能算法的优选硬件平台 [1] - 两项成果已吸引全球顶尖实验室与开发者接入使用，形成多元数据生态 [1] X-Humanoid training toolchain工具链 - 为解决RoboMIND数据格式与主流训练框架转换问题，推出适配LeRobot框架的工具链，内置HDF5格式自动解析模块 [1] - 开发者可通过几行命令完成从数据准备到训练的全流程，提升适配训练效率 [1] - 工具链将持续迭代，支持更多前沿算法和"天工"系列具身操作能力，助力多样化场景应用 [6] 具身智能行业发展趋势 - 数据来源多、格式不统一导致跨框架跨硬件适配成本高，成为技术落地核心瓶颈 [2] - 训练工具链能有效整合不同框架和硬件资源，提供统一开发接口，降低开发门槛 [2] - 开源工具链为具身智能机器人规模化应用奠定基础，未来将成为连接科研与产业的桥梁 [6] 开发者支持与生态建设 - 提供从数据预处理到模型训练的全流程操作指南，通过简洁命令行接口实现高效开发 [2][9] - 公司积极拥抱开源文化，从数据集开放到工具链生态化设计，全方位降低开发门槛 [7] - 开发者可通过GitHub、HuggingFace等平台获取工具链和数据集资源 [8] 机器人行业企业图谱 - 覆盖工业机器人、服务与特种机器人、医疗机器人、人形机器人、具身智能企业等细分领域 [11][12][13] - 包含优必选科技、宇树、云深处、科大讯飞等知名企业 [11] - 核心零部件企业如绿的谐波、思岚科技等支撑产业链发展 [12][13]

具身智能产业发展现状 - 具身智能产业已进入加速期，是集人工智能、机械工程、传感器、新材料、脑科学等前沿学科于一体的综合性产业，开源生态对创新尤为重要 [1] - 北京人形机器人创新中心作为国家级平台，通过开源通用机器人平台"天工"、数据集"RoboMIND"和算法训练工具链构建领先的具身智能技术开源体系 [1] - 2025年4月北京人形机器人开源社区正式上线，包含博客、论坛、技术文档、开源项目等丰富功能，促进全球开发者协作创新 [1] "天工"机器人平台技术突破 - "天工"是全球首个全尺寸纯电驱实现拟人奔跑的人形机器人，实测平均时速10公里/小时，最高速度达12公里/小时，领先全球 [2] - 可在斜坡、楼梯、草地、碎石、沙地等多种复杂地形中平稳移动，具备出色的兼容扩展性，可灵活扩展软硬件功能模块 [2] - 已向行业开放软件开发文档、结构设计文档、URDF文档等关键技术资料，成为产学研协同创新的重要硬件平台 [2] 产业合作与数据生态建设 - 已有上百家合作伙伴基于"天工"平台进行二次开发，涌现出"天工行者"等应用型机器人产品 [4] - 北京大学、华中科技大学等顶尖学府通过联合实验室模式，在具身大脑等前沿领域展开深度合作，形成"基础研究-技术转化-产业应用"创新闭环 [4] - "RoboMIND"数据集已在官网、HuggingFace等平台累计下载15000余次，用户包括清华、中科大、宾夕法尼亚大学等高校及百度、阿里云等企业 [4][5] 开源成果与行业认可 - "RoboMIND"数据集获OS2ATC 2025"最佳开源智能突破奖"和"2025年度具身智能数据集构建奖"，并被机器人顶级会议RSS 2025接收 [5] - 开源了对接成熟算法框架的训练工具链X-Humanoid training toolchain，简化开发者流程，降低开发门槛 [5] - 未来将逐步开源基础强化模仿学习框架、WFM具身世界模型、VLM具身视觉语言模型等一系列算法与工具 [6] 产业生态发展展望 - 以"平台+数据+生态"三位一体模式为核心零部件、系统集成、场景应用等产业链赋能 [6] - 将持续开放和维护更多高质量数据集，引领产业变革，推动具身智能向通用化落地加速演进 [6] - 随着"天工"与"RoboMIND"的持续迭代，更具活力的具身智能产业生态正在逐步完善 [6]