人形机器人要实现产业化，关键不在“像人”，而在“像人一样聪明”。

传统工业机器人只能按固定逻辑干活，没法应对复杂环境，而人形机器人的目标是成为“通用智能体”，得能感知环境、理解任务、灵活执行，这就离不开高智能大模型的支撑。

现在的多模态大模型给机器人装上了“初级大脑”，能处理视觉、语言和动作信息，但整体还处于L2初级智能阶段，离真正的通用能力还差得远。

从技术进展看，架构上，从早期的SayCan到最新的Helix，机器人模型已经能实现“看图懂意思、理解任务、生成动作”，动作输出频率从几Hz提升到200Hz，操作越来越流畅；数据上，靠互联网数据、仿真数据和真机数据三类数据支撑，其中真机数据采集依赖高精度动捕设备，光学动捕因精度高成了核心来源。

未来，机器人模型会加入触觉、温度等更多感知模态，引入“世界模型”让机器人能“预想”未来，还会融合仿真与真实数据训练。投资上，模型端可关注银河通用、星动纪元等，数据采集领域看青瞳视觉、凌云光等，数据训练场可留意 天奇股份。不过风险也得注意，技术突破慢、数据拿不到、市场需求不及预期都可能影响发展。

报告目录：

人形机器人为何需要高智能的大模型?

从架构端和数据端看,目前机器人大模型的进展如何?

未来大模型的发展方向是什么?

相关标的

投资建议与风险提示

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