机器人大模型深度报告：我们距离真正的具身智能大模型还有多远？.pdf
这份报告是关于机器人大模型深度研究的报告，重点探讨了具身智能的发展、架构和数据、未来方向、以及相关投资建议。
**核心观点：**
* **人形机器人需要高智能大模型：** 为了实现通用智能，人形机器人需要依赖大模型实现多模态理解与泛化能力，从而适应复杂环境和动态任务。
* **大模型进展：** 机器人大模型的快速演进得益于架构端和数据端的协同突破。架构上，从早期的SayCan到RT-1，再到PaLM-E、RT2，模型具备了“看图识意、理解任务、生成动作”的完整链条。数据端，已形成互联网、仿真、真机动作三类数据协同支撑的结构化体系。
* **未来发展方向：** 具身大模型将向模态扩展、推理机制与数据构成的三方面持续演进。未来需要更多模态，构建“世界模型”，以及仿真与真实数据融合。
* **行业发展阶段：** 机器人大模型仍处于初级阶段，现阶段的难点在于模型的泛化能力，而真正实现通用智能机器人仍有很长的路要走。
* **技术演进：** 报告梳理了多模态、动作频率和泛化能力三条主线驱动的技术演进，并介绍了SayCan、RT-1、PaLM-E、RT2、π0/π0-Fast/0.5、以及Helix等模型，分析了它们的技术特点和优劣势。
* **数据是关键：** 数据是具身智能大模型训练的基础，包括真实、仿真及互联网数据。当前数据采集成本高，高质量数据是影响模型效果的关键。
* **投资建议：** 报告给出了模型端、数据采集领域、以及数据训练场领域的投资建议，并提示了风险。
**重点公司介绍：**
报告还介绍了银河通用、星动纪元、智元、青瞳视觉、奥比中光、天奇股份、Xsens等公司的相关情况，包括：
* **银河通用：** 专注全仿真数据训练路线，发布GraspVLA模型，模型数据体量大，泛化性强。
* **星动纪元：** 采用双系统架构，融入世界模型训练，发布AIGC生成式大模型。
* **智元：** 采用ViLLA架构，融合VLM和动作专家，发布世界模型及评测基准。
* **青瞳视觉：** 与原力深度合作，优化动捕系统。
* **凌云光：** 客户资源雄厚，自研通用视觉大模型，动捕需求驱动公司收入增长。
* **奥比中光：** 布局五大技术路线，自研引擎芯片。
* **Xsens：** 产品矩阵完善，全条件抵抗磁干扰。
* **天奇股份：** 智能装备企业，携手优必选切入机器人赛道。
总体而言，报告深入分析了机器人大模型的发展趋势，并对相关公司的投资价值进行了探讨，对行业发展具有一定的参考价值。
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