浙商证券-汽车行业具身智能系列（1）：数据采集，具身智能的核心“燃料”，数据采集产业链梳理（16页，2026年）

分类：人工智能

标签：具身智能、数据采集、人形机器人、遥操作、UMI数采、EGO数据、仿真数据、数据标注、产业链图谱、市场规模测算、汽车行业、浙商证券

摘要：浙商证券2026年10月28日发布的具身智能系列第一篇，主题是机器人数据采集产业链梳理。报告指出，机器人数据采集是通过其搭载的各类传感器、摄像设备与雷达装置，结合人工操控、仿真模拟等方式，全方位捕捉真实场景中的多维度原始数据，为后续智能训练储备基础素材，是机器人从机械执行走向自主智能的关键基石。当前机器人尚未普及的核心痛点在于机器人大脑智能化泛化能力不足，深层原因是训练时缺乏足够体量和高质量的数据，2026年初全球合规可用的真实物理交互数据，距离训练单个通用具身大模型尚有20倍缺口。技术路线上，主要有遥操作、EGO、UMI与仿真数据四类：遥操作质量最好但成本较高，主要用于高质量模仿学习数据；UMI兼具成本与质量，可在真机难以大规模铺开时快速采集高质量演示；EGO是当前主流应用，成本较低，用于基座模型预训练；仿真数据理论上拥有最高的产能和最低的成本，在大规模预训练中潜力较大。产业链方面，上游硬件涵盖相机、灵巧手、动捕设备、惯性测量单元、力觉与触觉传感器、电子皮肤、力矩传感器及算力芯片等，中性预期下到2030年市场规模约153亿元；中游数据集、仿真平台与后处理厂商处于从0到1的快速发展期，

来源：zuudee | 日期：2026-10-29 | 格式：PDF | 页数：16