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资讯 具身大脑迎转机，物理 AI 数据飞轮开启
2026 年 10 月 25 日
汽车
投资评级：看好（维持）
邓健全（分析师）
dengjianquan@kysec.cn
赵悦媛（分析师）
——行业点评报告
zhaoyueyuan@kysec.cn
赵旭杨（分析师）
行业走势图
zhaoxuyang@kysec.cn
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⚫ GPT-6Astra在多个具身数据集上表现优异，彰显语言模型强泛化性
商汤联合大晓机器人、南洋理工大学等发布研究报告《Has GPT-6-Astra AchievedEmbodied Intelligence？》对 GPT-6 Astra 的具身能力进行测试，通过特定的条件（In-context learning+最高 10 倍步数预算）测试，发现在长程机器人操作基准LIBERO-Long++评测上成功率达 100%（此前 SOTA82%），操作鲁棒性和泛化能力的 LIBERO-Pro 上成功率 99.3%（此前 SOTA50%），人形机器人基准 SIMPLE成功率达 98.8%（此前 SOTA92.5%），灵巧操作 DexJoCo 成功率 87.3%（此前SOTA40.3%）。破壳机器人创始人许华哲表示，GPT-6 Astra 在机器人控制任务中成功率达 95%，前代模型 Fable 5.1 只有 40%，在 RoboLab 语义理解任务中，Astra直接控制的零样本成功率为 98%。GPT-6-Astra 强大具身能力给物理 AI 领域增添新想象力。
⚫ 机器人训练迭代加速，物理 AI自进化可期
在《Has GPT-6-Astra Achieved Embodied Intelligence？》的研究中，研究者解除两项模型测评限制，其一为，允许模型访问训练集，GPT-6-Astra 可以先学习再实践（ICL，in context Learning），其二为解除步数限制，将可用步数最高提升至榜单官方设置的 10倍，GPT-6Astra在各项测评中接近评测集能力的极限。在 ICL中，GPT-6-Astra 会研究训练示范中的图像、机器人状态和动作轨迹，并将有用信息整理，同时测试时会结合现场观察调用这些资料。我们看到 GPT-6 实际上具备了成为“具身研究员”的能力，通过自己构建环境来自动帮助具身模型实现相应功能，这表明，某个时间模型将具备自迭代能力，实现“物理 RSI”（物理自进化）。
⚫ 基础模型公司入局具身有望成为趋势，数据需求持续提升
2026 年 10 月 18 日，OpenAI 创始人宣布公司计划 2027 年展示首个人形机器人样机。在 OpenAI 之外，谷歌和 Anthropic 也在布局机器人，Anthropic 在今年 7月发布《 操作机器人》，展示了大模型生成末端执行器位置的能力，而据创业帮表示，国内智谱、月之暗面正在组建自己的机器人团队，Deepseek 则公开表示物理 AI是其追求AGI路上的里程碑，据彭博社消息，Deepseek已经同意牵头Winverse AI的种子轮投资。GPT-6-Astra 的表现一方面坚定具身大脑进化的信心；另一方面也验证了具身领域规模法则的存在，同时也表明基础模型公司在构建具身大脑领域具有得天独厚优势。与大语言模型的语料不同，具身数据高度依赖数据采集，我们认为数据采集市场将迎来显著需求。
受益标的：特斯拉、智元、宇树科技、上纬新材、仙工智能 、奥比中光、华依科技、斯菱智驱、恒立液压、浙江荣泰、岱美股份、地平线机器人-w、Momenta-w、禾赛 、速腾聚创、三花智控、拓普集团、双林股份、日盈电子、凯迪股份、新泉股份、金沃股份、均胜电子、千里科技、浙江仙通、银轮股份等
⚫ 风险提示：技术进展不及预期；市场需求不及预期，市场竞争激烈。
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股票投资评级说明
| 评级 | 说明 | |
| 证券评级 | 买入(Buy) | 预计相对强于市场表现20%以上; |
| 增持(outperform) | 预计相对强于市场表现5%~20%; | |
| 中性(Neutral) | 预计相对市场表现在-5%~+5%之间波动; | |
| 减持(underperform) | 预计相对弱于市场表现5%以下。 | |
| 行业评级 | 看好(overweight) | 预计行业超越整体市场表现; |
| 中性(Neutral) | 预计行业与整体市场表现基本持平; | |
| 看淡(underperform) | 预计行业弱于整体市场表现。 | |
| 备注:评级标准为以报告日后的6~12个月内,证券相对于市场基准指数的涨跌幅表现,其中A股基准指数为沪深300指数(北交所基准指数为北证50指数)、港股基准指数为恒生指数、新三板基准指数为三板成指(针对协议转让标的)或三板做市指数(针对做市转让标的)、美股基准指数为标普500或纳斯达克综合指数。我们在此提醒您,不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系,表示投资的相对比重建议;投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况,比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告,以获取比较完整的观点与信息,不应仅仅依靠投资评级来推断结论。 | ||
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