智通财经 APP 获悉，东吴证券发布研报称，数据是推动具身智能技术快速突破和落地应用的关键，建议重点关注布局具身智能数据集的企业，包括均胜电子 (600699.SH)、海天瑞声 (688787.SH)、索辰科技 (688507.SH)、华如科技 (300302.SZ) 等标的。该行指出，优质数据集能加速智能体环境感知与任务执行能力训练，但当前行业面临真实数据采集成本高、仿真数据标准化不足等挑战。<h2>东吴证券主要观点如下：</h2>数据是推动具身智能技术快速突破和落地应用的关键借鉴自动驾驶汽车发展的路径，数据对于具身智能同样至关重要。优质的数据集能够驱动智能体感知与理解环境，能够加速具身智能模型的训练与部署，帮助机器人有效完成复杂任务。不同于大语言模型可以使用互联网海量信息作为训练数据，机器人所用的具身智能模型没有现成数据可以使用，需要投入大量时间和资源进行机器人操作实践或仿真模拟，以收集视觉、触觉、力觉、运动轨迹以及机器人本体状态等多源异构数据。符合通用标准、得到验证的数据集成为具身智能行业的刚需。当前具身智能本体形态多种多样，应用场景千差万别，对于具身智能训练数据的需求也更为多元。目前业内仍有部分数据集主要聚焦在特定机器人、特定场景和特定技能等方面，在整体通用性上有待提升。因此，构建高质量、多样化的感知数据集是不可或缺的基础工作，这些数据集不仅为算法训练提供了丰富的素材，也成为了评估具身性能的基准参考标准。具身智能数据按采集方式主要分为真实数据和仿真数据两大类(1) 真实数据：真实数据是智能体通过自身物理身体上的各类传感器 (如摄像头、麦克风、触觉传感器等)，在与真实物理环境进行交互过程中，实时采集获取的数据。真实数据主要来源有：机器人遥操 (通过人工远程操控获取真实场景下的操作数据)、动作捕捉 (记录人类在特定环境中的行为模式)。(2) 仿真数据：借助计算机模拟技术，在虚拟环境中生成的、用于训练具身智能的数据。通过构建虚拟场景、物体和智能体，模拟智能体与虚拟环境的交互过程来产生数据。即利用仿真环境生成训练数据。真实数据和仿真数据两者是互补关系，未来训练将大量混合使用真实数据和高质量的合成数据。当前具身智能数据多为厂商自采集，存在丰富开源数据集当前给人形机器人采集的高质量数据通常在现实世界中获取，采集方式主要有直接接触数据 (真机数据) 和间接接触数据 (人工控制数据) 两种。最理想的数据采集方式是通过人形机器人本体直接触达物理世界，让其准确理解真实环境。大规模真机数据的采集成本高昂，需要投入许多人力、物力和时间资源，数据标注和采集设备都存在门槛。目前市面上存在丰富的高质量具身智能开源数据集，如智元、谷歌、国地共建中心等均开源了丰富的具身智能数据集，具备丰富的演示数量、场景任务和动作技能等。机器人仿真数据主要依赖虚拟场景，而场景的合成方案可拆解成两个关键部分：场景生成 (Gen) 与模拟 (Sim)场景生成引擎 (Gen) 主要有两种技术路径：合成视频 +3D 重建：基于像素流驱动，先生成视频或图像，再重建为点云或 mesh 等非结构化 3D 数据，最终转为结构化语义模型。如 Hillbot、群核科技、World labs(李飞飞) 等。AIGC 直接合成 3D 数据：利用图神经网络 (GNN)、扩散模型 (Diffusion)、注意力机制 (Attention) 等方法，直接合成结构化空间数据。如 ATISS、LEGO-Net、DiffuScene、RoomFormer 等代表模型，部分方案结合程序化生成技术，如 Infinigen(CVPR 2024)。风险提示：相关政策不及预期、各类型企业 IT 预算不及预期、市场竞争加剧。

均胜电子

华如科技

海天瑞声

索辰科技

东吴证券发布研报指出，具身智能行业面临真实数据采集成本高和仿真数据标准化不足的挑战，建议关注布局具身智能数据集的企业，如均胜电子、海天瑞声、索辰科技和华如科技。优质数据集对智能体的环境感知和任务执行能力至关重要，未来将大量混合使用真实数据和高质量合成数据。

东吴证券：具身智能行业面临挑战 建议重点关注布局具身智能数据集企业

东吴证券：具身智能行业面临挑战建议重点关注布局具身智能数据集企业