标配（维持）

标准落地，具身数据从“量增”走向“质胜”

具身智能数据采集跟踪点评

2026 年 11 月 5 日

分析师：谭欣欣（SAC 执业证书编号：S0340523030001）

电话：0769-22119410 邮箱：tanxinxin@dgzq.com.cn

分析师：谢少威（SAC 执业证书编号：S0340523010003）

电话：0769-22119430 邮箱：xieshaowei@dgzq.com.cn

事件：

11 月 1 日起，多项国家级人工智能、算力与具身智能行业标准正式实施，包括《人工智能 关键基础技术 大模型推理平台技术要求》《人工智能 关键基础技术 具身智能数据集质量要求及评价方法》和《分布式计算 算力度量方法》等。

点评：

n 具身智能数据采集，是把机器人完成任务的过程转化为可训练、可验证的数据。以抓取或装配为例，模型除需获取视觉感知信息外，还需同步建模机器人本体状态、交互作用力、动作执行过程及任务完成结果，具体对应视觉与深度信息、关节状态与IMU数据、力触觉信号、运动轨迹、力位控制曲线以及操作结果等多模态信息。原始记录还需经过清洗、标注、质检和时间同步，才能形成可交付数据集；模型训练后再回到真实场景验证，并回流失败样本继续迭代。因此，数据采集的研究范围应覆盖“感知—采集—治理—训练—部署回流”。

n 模型训练存在千万小时级有效数据需求，供给端正由零散采集转向训练场和标准化生产。据中国信通院《具身智能发展报告（2026年）》，实现机器人“ChatGPT”时刻需要千万小时级有效数据；全国已建成启用超70家训练场，真实采集与仿真合成双线并行。需求侧的硬件基础也在扩张：国家统计局数据显示，2026年前三季度传感器、工业机器人、机器人减速器产量分别同比增长16.4%、29.1%、44.4%。上述产量并非数据采集市场规模，但反映本体与感知硬件的产业化基础正在扩大。随着机器人进厂与向柔性操作升级，深度图像、点云及力触觉/IMU反馈成为刚需。感知硬件的升级不仅直接决定了原始数据质量，叠加11月起多项行业标准的正式实施，产业竞争焦点由采集数量转向质量、治理与交付。因此，训练场数量与规划产能并不等同于有效供给，后续仍需重点观察数据验收、模型改善与客户复购情况。

n 五类数据来源各有分工，真实采集与仿真合成将长期互补。中国信通院按获取难度与成本，将数据来源划分为仿真数据、人类行为视频、UMI/触觉手套数据、遥操作数据和部署回流数据。仿真便于规模化构造长尾、危险或高成本工况，但需验证仿真到现实迁移（Sim2Real）；人类行为视频（含Ego第一视角）利于扩展场景和任务示范，但缺少完整的机器人状态与力反馈；UMI等便携式示范装置和触觉手套可补充手部动作及接触信息，仍需解决向不同本体的映射；真机遥操与目标本体对齐度较高，但受设备、人员与采集效率约束；部署回流最接近真实作业并包含失败样本，但依赖装机规模、场景开放与数据合规。从投资视角来看，具身数据标的的长期壁垒并不在于单纯的采集成本优势，而在于其能否在本体对齐度、模态完整性、跨本体泛化以及最终模型训练收益之间实现最优解。

n 基于产业链角度，价值由采集设备延伸至数据生产、治理和场景部署，商业验证应回到有效产出与收入。上游机器视觉、3D视觉、力触觉、IMU与测控设备决定原始信号质量；中游训练场和数据服务商完成采集、清洗、标注、质检与数据集交付；下游本体及场景方通过实际部署形成数据回流。国家数据局提出建设覆盖数据采集、清洗、加工、标注、质检、测评、迭代、审计等全生命周期管理服务能力，并探索订阅、定制、API调用等形态。与此同时，中国信通院提示多数产业环节仍处于“增长已成立、盈利未建立”的探索阶段。建议后续重点跟踪数据订单与复购、有效小时产出、验收率、训练场设备利用率、数据集交付及相关收入贡献。

n 投资策略：建议沿感知硬件、数据治理、场景与仿真这三条主线跟踪。（1）感知硬件与采集设备：多模态传感器与专用采集终端是具身数据获取的物理基石，直接决定原始信号质量与产能规模。关注：奥比中光（688322）、奥普特（688686）、创维数字（000810）、汉威科技（300007）、东华测试（300354）。（2）数据生产、治理与交付：中游采标服务需解决时空对齐与工程壁垒，是打通“数据到模型”的关键环节，关注商业模式向订阅及API服务升级。关注：海天瑞声（688787）、拓斯达（300607）、凡拓数创（301313）。（3）场景反哺与仿真合成：下游真实部署形成高价值长尾数据回流，叠加工程仿真与合成数据，共同拓展场景示范并填补真实数据缺口。关注：杰克科技（603337）、埃斯顿（002747）、索辰科技（688507）。相关新业务普遍处于早期，需持续核验收入贡献与持续盈利能力。

1 风险提示：标准实施与数据互认不及预期、数据对模型能力的提升不及预期、跨本体及跨场景复用不足、数据服务复购和盈利模式不清、仿真到现实迁移效果不及预期、机器人商业化与产线部署慢于预期、数据安全与隐私合规风险等。

东莞证券研究报告评级体系：

行业投资评级

说明：本评级体系的“市场指数”，A股参照标的为沪深300指数；新三板参照标的为三板成指。

证券研究报告风险等级及适当性匹配关系

投资者与证券研究报告的适当性匹配关系：“保守型”投资者仅适合使用“低风险”级别的研报，“谨慎型”投资者仅适合使用风险级别不高于“中低风险”的研报，“稳健型”投资者仅适合使用风险级别不高于“中风险”的研报，“积极型”投资者仅适合使用风险级别不高于“中高风险”的研报，“激进型”投资者适合使用我司各类风险级别的研报。

证券分析师承诺：

本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，以勤勉的职业态度，独立、客观地在所知情的范围内出具本报告。本报告清晰准确地反映了本人的研究观点，不受本公司相关业务部门、证券发行人、上市公司、基金管理公司、资产管理公司等利益相关者的干涉和影响。本人保证与本报告所指的证券或投资标的无任何利害关系，没有利用发布本报告为自身及其利益相关者谋取不当利益，或者在发布证券研究报告前泄露证券研究报告的内容和观点。

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