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2026中国具身智能数据采集与数据产业发展展望

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2026年,具身智能产业正经历一场竞争焦点的结构性转移。过去三年,行业将大量资本和人才投入到硬件本体与模型算法——谁能做出更灵活、更稳定、更具展示效果的机器人演示,谁就能占据资本与舆论的制高点。然而,随着VLA(视觉-语言-动作)模型架构的收敛和硬件供应链的初步成熟,一道无法回避的裂缝正在被撕开,即制约机器人规模化落地的核心瓶颈,已从硬件和底层运控转向了数…

研究对象计算机设备
发布机构亿欧智库
分析师王思雨,周慧慧
发布日期2026-07-03
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机构观点归属亿欧智库,研报雷达仅作摘要整理与机构观点聚合。以下为研报摘要原文摘录,内容以原始报告为准。

研究对象计算机设备
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研报摘要

摘要原文以原始报告为准
  1. 1中国具身智能数据行业发展背景

2026年,具身智能产业正经历一场竞争焦点的结构性转移。过去三年,行业将大量资本和人才投入到硬件本体与模型算法——谁能做出更灵活、更稳定、更具展示效果的机器人演示,谁就能占据资本与舆论的制高点。然而,随着VLA(视觉-语言-动作)模型架构的收敛和硬件供应链的初步成熟,一道无法回避的裂缝正在被撕开,即制约机器人规模化落地的核心瓶颈,已从硬件和底层运控转向了数据。

  1. 2中国具身智能数采与数据市场规模与驱动因素

2024年全球具身智能数据集市场规模大约为7.37亿美元,预计2031年达到70.14亿美元,2025-2031期间年复合增长率(CAGR)为38.2%。中国具身智能数据集市场快速发展,预计到2031年占全球50%左右。

2026年,中国具身智能数据采集行业正在四个维度同步发生结构性变化:行业标准体系从零开始加速构建;数据要素从产业附属品蜕变为独立市场化商品,形成明确的价格信号和交易机制;数据生产从分散手工走向工业化规模产出;资本以前所未有的密度涌入数据基础设施赛道,估值体系快速重构。

  1. 3中国具身智能数采与数据行业的核心挑战与瓶颈

中国具身智能数据采集行业的核心挑战,本质上是一个环环相扣的“五环困局”:成本高企限制了数据供给的规模,效率低下拉长了产业化的时间窗口,异构壁垒阻碍了数据的流通复用,多模态复杂度推高了技术和人才门槛,而标准化缺失则让上述所有问题难以在系统层面得到解决。如何让成本、效率、异构、复杂度、标准化五个维度从相互制约的“死结”转变为相互促进的“飞轮”,是2026年具身智能“数据元年”需要回答的最核心命题。

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