机械设备行业专题研究：机器人大规模训练开启 数据集和动作捕捉设备需求有望放量

　　上海市发布“AI+具身智能”方案，定调数据采集重要性。上海市政府办公厅2024 年12 月27 日印发《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》。

    　　方案中提出，到2025 年底，要建成世界级人工智能产业生态，并就建设人工智能产业生态的目标、基础底座建设、生产工具打造和下游应用提出了更为具体的要求。其中第九条“人工智能+具身智能”中提到：依托国家地方共建人形机器人创新中心，聚焦开源机器人本体及数据集、开源自主仿真平台，打造开源技术底座；开展具身智能数据采集，开放动作数据集。人形机器人数据集及其核心算法的重要性再度被提及。

    　　机器人大规模训练开启，训练数据集通常采用基于真实/虚拟本体生产。

    　　可供人形机器人主机厂选择的数据集生产方式通常有四种：基于真实本体/虚拟本体/合成数据/人体的数据集生产，但考虑到所生产的数据集中本体到机器人之间是否存在GAP、数据质量是否够高等众多问题，通常选择基于真实/虚拟本体生产数据。

    　　基于真实本体的数据生产：目前国际人形机器人领衔者Tesla 采用这种方式，真实本体穿戴动作捕捉设备遥控一台人形机器人完成某个任务，设备采集机器人的视觉、运控和传感信息，该数据采集后用来训练，该种方式质量最高但价格高昂。

    　　基于虚拟本体的数据生产：Nvidia 正在力推的方式，人类穿戴动作捕捉设备遥操作虚拟环境中的机器人同时采集虚拟拟合的视觉、运控和触觉信息，所采集的数据质量高，但存在虚拟/现实场景转换问题。

    　　动作捕捉设备直接决定着生产的数据集数据的质量。动作捕捉系统可以捕捉更多的关节，更丰富的数据，相比需要算法IK 逆向解算的其他动作采集方式，更为便利，更为稳定，信息的裕量也更好。动作捕捉设备的工作流程先后为数据处理、数据输出、本体映射和工作平台适配，其中本体映射和工作平台适配最为重要，本体映射意味着要把人类的动作解构成机器人可理解的自由度、构型等内在信息，工作平台适配需要给数据匹配执行路径将其行程一个鲁棒性高且稳定的系统。

    　　动作捕捉设备需求量大，核心技术壁垒较高。预计随着机器人创业公司越来越多，如Tesla、Open AI、优必选、宇树、智元、华为、字节、比亚迪等，我们认为每家人形机器人厂商都需要数百台动作捕捉设备，一些大型企业如华为、比亚迪等需要的设备台数则会更多，专业级设备预计在十几万到几十万不等，动作捕捉设备市场空间较大。动作捕捉设备技术壁垒高，目前全球做的较好的厂商有Movella 和诺亦腾。

    　　投资建议：随着人形机器人大规模训练阶段的推进，数据集与动作捕捉的协同关系更为密切，数据集和动作捕捉相关技术也需不断更迭，建议关注具备相关核心技术的投资标的，动作捕捉设备建议关注奥飞娱乐；数据集建议关注天娱数科、能科科技。

    　　风险提示：机器人量产进度不及预期，产业链进度不达预期，测算误差风险，数据质量风险。