资本疯狂涌入机器人大脑!物理AI大模型开启具身智能产业新周期

独角兽智库
3小时前

当下人形机器人本体赛道价格战愈演愈烈,硬件本体同质化逐步加剧,行业竞争重心正向机器人智能系统也就是“机器人大脑”转移。物理AI大模型作为具身智能的核心,承担环境感知、物理世界推理、动作决策生成的关键职能,成为决定机器人能否大规模落地家庭与工业场景的核心变量。;(先手情报-VX:itouzi6)海内外一级市场融资热度持续爆发,蚂蚁灵波完成15亿元独立融资,海外Skild AI、Physical Intelligence接连拿到十亿级别融资,资本独立给机器人大脑进行估值定价,预示物理AI产业链迎来估值重塑的关键窗口。整条产业形成上游感知数采硬件、中游仿真底座与物理大模型、下游机器人真机落地的数据闭环,从硬件感知、仿真训练到真机迭代,全链条投资机遇逐步打开。

上游感知采集硬件是物理AI获取现实世界真值数据的入口,为中游仿真大模型提供多模态原始训练素材,触觉、力觉、端侧算力硬件需求同步爆发。福莱新材作为电子皮肤核心标的,被称作机器人的第三大脑,首创芯感一体触觉智能TPU,在手订单达百万套,联合灏存科技共同研发数采手套,补齐机器人触觉感知短板,触觉信息是机器人完成精细操作的关键输入,电子皮肤产品直接服务真机数据采集环节,深度受益物理AI对多模态训练数据的爆发式需求。柯力传感聚焦六维力传感器,布局力觉叠加触觉的多模态感知体系,是具身智能真机数采的核心传感硬件,机器人执行接触类任务时,力觉反馈不可或缺,产品大量用于真机数据采集,为物理AI模型提供力维度真值数据。

算力硬件承担多模态数据本地预处理任务,是数采环节重要配套。瑞芯微自研NPU芯片,广泛应用于EGO第一视角数采设备与机器人感知盒,能够完成多路相机、IMU多模态数据的本地预处理,在端侧完成数据初步加工,降低后端仿真平台算力压力,深度嵌入物理AI数采链条。星宸科技的端侧视觉SoC主打视觉感知与端侧算力一体化,适配各类视觉数采终端,为机器人第一视角数据采集提供算力支撑,在边缘端完成视觉信息处理,适配虚实结合的训练模式。

中游仿真底座与物理AI模型是整条产业链技术壁垒最高的环节,依托上游真实采集的数据搭建虚拟物理世界,大规模生成合成训练数据,输出可直接部署在真机上的智能策略。索辰科技自研天工系列物理求解引擎,打造人形机器人虚拟训练场,可以完成刚体、软体、流体多场耦合仿真,对标海外头部仿真平台,为物理AI大模型提供虚拟训练环境,虚拟训练场可以大幅降低真机训练成本,实现机器人动作策略快速迭代,是国内稀缺的底层仿真引擎标的。能科科技打造灵系列工业具身智能体,依托工业真机传感数据完成物理AI模型训练,聚焦机械臂、巡检机器人等工业场景,打通从仿真训练到工业真机闭环训练全流程,优先享受工业端具身智能落地红利。蚂蚁灵波作为产业标杆企业,自研LingBot世界模型与VLA具身大模型,主攻通用机器人大脑,带动国内仿真与物理世界模型产业生态快速成熟。

下游人形机器人、工业机械臂作为真机载体,一方面完成实际作业落地,另一方面持续产生全新感知数据反哺上游,完成“真机采集‑仿真训练‑真机部署迭代”的闭环。埃斯顿作为国内工业机器人龙头,将装配、接触力、运动轨迹等真机作业数据导入仿真平台,完成机器人策略预训练以及虚实结合验证,本体业务放量同时持续产出高质量工业数据集,反哺物理AI模型迭代。越疆科技机械臂内置力控与视觉感知模块,在精细交互作业中采集触觉、力觉、视觉多维度数据,构建工业交互数据集,为中游物理AI模型供给高质量工业场景训练素材。宇树科技、智元机器人作为人形本体代表企业,搭建真机数采工厂,完成多模态数据采集,实现虚实闭环迭代,推动上游感知硬件、仿真软件需求持续释放。

综合来看,物理AI的投资主线可以沿着数据产生、模型训练、真机落地这条闭环链条展开。上游优先布局触觉、力觉感知硬件以及端侧算力芯片,数据是物理AI迭代的基础,数采硬件率先迎来需求放量;中游重点关注国产仿真引擎与工业物理AI平台企业,仿真底座属于行业刚需底层工具,技术壁垒高,具备长期成长空间;下游关注能够持续产出高质量数据集的机器人本体龙头,依托真机场景完成数据闭环,同时带动上游软硬件产品落地。随着一级市场持续加码机器人大脑赛道,产业从硬件本体竞争迈向智能系统竞争,物理AI大模型产业链迎来产业与资本共振的发展阶段。

免责声明:投资有风险,本文并非投资建议,以上内容不应被视为任何金融产品的购买或出售要约、建议或邀请,作者或其他用户的任何相关讨论、评论或帖子也不应被视为此类内容。本文仅供一般参考,不考虑您的个人投资目标、财务状况或需求。TTM对信息的准确性和完整性不承担任何责任或保证,投资者应自行研究并在投资前寻求专业建议。

热议股票

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10