物理AI数据成最大瓶颈 数采爆发供应链迎重大机遇

时间：2026年07月15日 19:45:24 中财网

　　以人形机器人为代表的物理AI目前面临真实交互数据严重不足的问题。数据显示，具身智能可用的真实多模态数据量不足大语言模型训练数据的万分之一，而要实现可用具身智能至少需要1000万小时的多模态数据，实际因多场景和长尾因素需求远超此数。全球物理AI市场规模则有望从2026年的3830亿美元增长至2040年的3.26万亿美元，进入高速扩张期。信息显示，觅蜂等企业已将2030年目标数据采集量提升至100亿小时。

　　
　　一份研报观点认为，数据已成为物理AI最大卡脖子领域。在硬件方案趋于收敛后，大脑训练成为行业决胜关键，而数据量级和质量直接决定模型泛化能力。研报指出，数采爆发在即，整机、EGO、UMI等多种采集路线并存，其中EGO具备低成本和高通用性优势，UMI则精度更高。无论哪种路线，相机、姿态感知和触觉传感器的重要性都在快速上升。

　　
　　研报认为，数采爆发将直接拉动数采设备、仿真平台、专业数采公司以及垂类应用四大环节规模提升。整机数采需机器人与VR眼镜1:1配套，手眼协同则带动相机头环和灵巧手需求，仿真平台因成本和效率优势成为当前核心训练方式，而拥有场景资源和标注能力的数采公司商业模式清晰。数据基建加快建设将使相关供应链持续扩容，高ASP的相机、IMU、触觉传感器等领域以及具备数据壁垒的垂类公司有望显著受益。

　　
　　整体来看，数据瓶颈的突破将成为物理AI从概念走向实际应用的关键推手，产业链相关环节的订单和业绩增长确定性正在增强，市场空间正逐步打开。