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人形机器人的“大脑”技术及其发展。报告深入分析了具身智能技术的发展历程、核心技术亮点、当前面临的挑战以及未来投资趋势，并提及了具体的投资建议。
一、核心技术亮点
1. 具身智能大模型：人形机器人的“大脑”核心为人工智能大模型技术，通过多模态模型建模、强化学习、地图创建和数据训练，能够管理和协调机器人的各种功能。多模态大模型具有理解图像、场景文本、图表、文档以及多语言的强大能力，可直接用于具身智能对环境的理解。
2. 国内外科技巨头与研究团队的成果：
- 谷歌：推出RT-1、PaLM-E、RT-2、RT-X等具身大模型，不断探索不同技术路线。
- 特斯拉：坚持端到端算法路线，实现感知决策一体化，并将其迁移至人形机器人。
- 英伟达：推出物理AI开发平台Nvidia Cosmo及一系列世界基础模型。
- 字节跳动：GR-2在动作预测和泛化能力上表现出色。
3. 云计算与边缘计算：云计算为机器人提供强大的计算能力和数据存储空间，边缘计算则补充了云计算在数据传输成本、时延、安全性等方面的局限性，共同保障机器人“大脑”的G效运转。
二、价值投资领域
1. “大脑”领域：布局大模型与机器人业务相结合的公司，如科大讯飞、中科创达、萤石网络、柏楚电子、华依科技、芯动联科、汉王科技等。
2. AI+机器人领域：具备G壁垒的公司，如3D视觉领域的奥比中光、大脑域控制芯片的天准科技、新型传感器的峰岹科技等。
3. 机器人本体公司：同步受益的总成方案提供商，如三花智控、拓普集团等。
三、未来投资趋势预测
1. 技术突破与市场增长：人形机器人行业在2025年进入小批量量产阶段，数千台人形机器人将进入工厂场景训练，加速“大脑”的发展。随着技术的不断进步，人形机器人有望在更多场景中实现应用，市场规模将持续扩大。
2. 算法端智能水平提升：硬件端技术路线趋向收敛，算法端“大脑”智能水平的提升将成为人形机器人自主性与泛化性提升的核心推动力。未来，投资将更多地集中在提升机器人智能水平的软件和算法领域。
3. 云计算与边缘计算的融合：云计算和边缘计算将深度融合，为机器人提供更G效、更可靠的计算支持。相关基础设施和解决方案提供商有望受益。
4. 数据采集与合成数据的创新：随着数据采集技术的进步和合成数据生成方法的创新，人形机器人的训练和优化将更加高效。专注于数据采集、标注和合成数据生成的公司可能会成为投资热点。
5. 市场竞争加剧：人形机器人产业处于快速发展阶段，吸引了众多参与者。未来，市场竞争将加剧，行业整合和洗牌的可能性增加。具有核心技术优势和创新能力的企业将更具竞争力，而那些跟不上技术发展步伐的企业可能会面临淘汰。
四、报告也提及了人形机器人行业面临的三大风险
1. 算法迭代进步速度不及预期：机器人的算法进步可能并非线性，在某些数据缺失的情况下，训练速度可能下降。
2. 落地场景实际需求不及预期：机器人的实际应用场景可能与仿真环境中的模拟场景存在差异，需要结合B端/C端客户的实际需求。
3. 市场竞争加剧：随着人形机器人产业的快速发展，市场竞争可能加剧，现有市场参与者的收入和利润率水平可能受到影响。
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