机器人产业跟踪：DYNA-2验证百万小时SCALING LAW 利好具身智能模型加速落地

　　事件：近期，具身智能公司 Dyna Robotics 发布了基于一百万小时人类视频预训练的世界动作模型Dyna-2，并提出了新的发现：通过让世界模型在一千小时到一百万小时不等的人类数据上训练， Dyna-2 验证了具身智能模型百万小时的scalinglaw，并且验证了人类行为到机器人行为的scaling law 真实存在。

    　　Dyna-2 强调了人类视频数据的重要性，有望推动行业对此更广泛的研究应用。

    　　Dyna-2 反映了大规模人类视频数据用于世界模型预训练具备一定的可行性。我们看到Dyna-2 世界模型预训练完全依赖第一人称人类视频数据，规模超过 100 万小时，相当于 170 年人类经验。该公司建立了完善的数据清洗、手部动作提取、验证和过滤流程，从而确保不同来源的数据的准确性和一致性。实验结果显示，伴随预训练人类视频数据规模增长，所有的评估指标都呈现出单调的变化趋势。部分操作任务只有当预训练数据足够大时，机器人才能够完成，例如锁箱钥匙转动，若预训练时长不超过10 万小时，没有检查点（checkpoint）能转动钥匙，但在预训练时长为100 万小时时，钥匙成功转动率达到了90%。国内厂商中自变量、千寻智能、星动纪元等公司已在积极探索互联网视频数据的使用。我们认为大语言模型能够快速取得突破的重要原因在于广泛使用了海量互联网数据，而对于具身智能模型，人类视频演示学习同样有望加速具身智能模型的发展，能够充分有效利用互联网视频数据的厂商，有望取得更大竞争优势。

    　　投资建议与投资标的

    　　Dyna-2 提供具身模型可落地的潜在路径，有望推动行业量产发展。我们看到市场此前担心由于数据瓶颈问题，具身大模型的进展可能不及预期，导致机器人行业商业化进程缓慢。我们认为Dyna-2 的研究成果，一方面为行业验证了使用大量人类视频数据预训练世界模型的思路具备一定可行性，另一方面更加有望增强市场对于具身模型发展的信心，推动具身智能在更多场景下的应用。向前看，我们认为垂类场景对机器人泛化能力要求相对不高，因此有望率先规模化应用，在垂类场景积极布局的具身智能厂商以及模型泛化能力更强的整机厂商，有望取得更大的竞争优势。

    　　近期，我们看到世界动作模型Dyna-2 验证了具身智能模型百万小时的scaling law，提供具身模型可落地的潜在路径，有望推动行业量产发展。向前看，我们认为在垂类场景积极布局的具身智能厂商以及模型泛化能力更强的整机厂商，有望取得更大的竞争优势。

    　　相关标的：上纬新材(688585，未评级)、优必选(09880，未评级)、埃斯顿(002747，未评级)、杰克科技(603337，未评级)、杭叉集团(603298，买入)、永创智能(603901，买入)。

    　　风险提示

    　　厂商生产不及预期、场景需求落地不明确导致低于预期、国家政策变化导致行业发展放缓、行业融资不及预期、模型发展和数据采集慢于预期、订单执行效果低于预期、产品降价风险。