研报分享:物理AI(附原文下载)

当前人形机器人行业硬件方案逐步收敛，模型 “大脑” 训练成为核心竞争力，而高质量、高保真的物理交互真实数据极度稀缺，现有真实数据量仅为需求的万分之一，成为行业发展核心瓶颈。

据 Future Markets 数据，全球物理 AI 市场规模将从 2026 年的 3830 亿美元增长至 2040 年的 3.26 万亿美元；2026 年机器人全产业链数据需求将集中披露，至 2030 年数据采集量目标将提升至 100 亿小时，市场空间将充分打开。

技术路线层面，整机、EGO（第一人称视角）、UMI（通用人形）三类数采方案并行，其中整机数据采集难度大、成本最高，EGO 具备轻量化、低成本、高通用性优势，UMI 单价高但数据精度最优。行业整体向多模态、长尾部数据、高质量方向演进，相机、姿态感知、触觉传感器等硬件环节需求确定性最强。

产业链将沿三大环节受益：一是数采设备端，涵盖机器人整机、EGO/UMI 整机设备、IMU、灵巧手、触觉传感器、机器视觉相机等核心硬件；二是数采服务端，包含真机数据采集、第一人称轻量化采集、仿真 / 合成数据平台，垂直类专属数据库赛道稀缺性最高；三是垂类应用端，具备自有场景数据闭环的企业有望率先实现商业化放量。