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投资案件
结论和投资分析意见
软件是机器人下一步商业化落地的投入重心，近期特斯拉Optimus的边际变化也主要聚焦在算法层面。相关产业链标的值得关注。1）控制器环节：天准科技（具身智能控制器）、智微智能（人形机器人专用控制器）、德赛西威（车端域控制器头部企业）；2）运控技术同源：汇川技术（PLC和驱动器）、信捷电气（PLC）、雷赛智能
（PC-Based控制器和板卡）、固高科技（PC-Based控制器和板卡）、拓斯达（工业控制器）3）芯片：瑞芯微（SoC芯片）、地平线机器人（地瓜机器人布局）；4）数据采集装备：凌云光（光学动作捕捉装备）、奥飞娱乐（参股诺亦腾，光惯一体动捕方案）等。
原因与逻辑
目前人形机器人的硬件成熟度高于软件，产业进一步落地的关键在于软件。类似于人工智能的三大要素（算力、算法、数据），具身智能机器人同样，不同点在于机器人有物理形态，会与外部世界产生交互，因此三要素的表现形式有所差别，但都至关重要。
算法具身智能的核心，包括上层“大脑”与下层“小脑”两大层级，即VLA
等大模型，及强化学习，基于模型等运控算法，目前算法均为收敛；
数据是算法学习的基础。数据来源包括真实数据（占比最低但精度最高）、合成数据（成本低但存在域差距）及网络数据（规模大但需清洗），当前数据的数量和质量的缺乏是模型训练的瓶颈之一，但持续有积极变化；
控制系统具身智能的基座。其中，芯片是控制器的核心，提供算力支持；操作系统则提供底层软件支持；控制器集成商则承担集成的功能，提供稳定可靠的产品；未来产业格局走势有望类比于自动驾驶。
有别于大众的认识
市场对机器人硬件研究充分，但对软件研究较为空白。本篇报告较为系统的梳理了软件层面的三大要素：算法、数据和控制系统，帮助投资者理解目前机器人软件所处的发展阶段和未来潜在的突破方向，有助于把握后续机器人产业的发展节奏。
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目录
算法：具身智能的核心 6
算法框架：从上层规划，到下层控制 6
下层控制：算法演进，强化学习+模型为主流 7
上层控制：具身智能，重点讨论VLA架构 10
数据：算法学习的基础 17
数据来源：真实、合成与网络数据 17
真实数据为主，遥操/动捕多方式实现 18
合成数据为辅，仿真平台为技术核心 22
控制系统：具身智能的基座 23
控制器：大小脑硬件载体 23
芯片：核心计算单元 27
操作系统：底层软件基础 29
结论和风险 32
相关标的 32
风险提示 32
图表目录
图1：机器人控制层级 6
图2：人形机器人运动控制算法的演进方向 7
图3：人形机器人基于模型的步态规划方法下的运动框架 8
图4：强化学习训练方案（NVIDIA的GPU加速方案） 9
图5：GoogleDeepMind首次提出VLA架构 10
图6：GoogleDeepmind大模型发展历程 13
图7：OpenVLA模型 13
图8：GR-2预训练数据集展示 14
图9：GR00TN1架构 15
图10：Helix采用双层架构 16
图11：智元启元大模型框架 17
图12：VLA模型的训练过程，涉及诸多难点 17
图13：数据来源主要包括真实、合成、互联网数据 18
图14：MobileALOHA采用主从臂遥操作方式 19
图15：智元的数据采集机器人本体 19
图16：智元的遥操作设备，包括动捕套装和VR 20
图17：诺亦腾提供惯性捕捉和光学捕捉两种方案 21
图18：凌云光FZMotion光学运动捕捉系统 21
图19：操作人员佩戴VR眼镜和手套控制Optimus 22
图20：操作人员采集全身动捕数据 22
图21：MimicGen系统生成大量数据集 23
图22：大脑和小脑控制器构成 24
图23：天准星智001的产品实物图 25
图24：NSPIC-R006NP+产品实物图 26
图25：英伟达JestonOrin芯片 28
图26：地瓜机器人的机器人板块布局 29
请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明图27：天准星智与黑莓QNX合作，打造智能驾驶和泛机器人系统解决方案 30
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图28：国讯芯微工业实时操作系