上海市发布“AI+具身智能”方案，定调数据采集重要性。
上海市政府办公厅2024年12月27日印发《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》。方案中提出，到2025年底，要建成世界级人工智能产业生态，并就建设人工智能产业生态的目标、基础底座建设、生产工具打造和下游应用提出了更为具体的要求。其中第九条“人工智能+具身智能”中提到：依托国家地方共建人形机器人创新中心，聚焦开源机器人本体及数据集、开源自主仿真平台，打造开源技术底座；开展具身智能数据采集，开放动作数据集。人形机器人数据集及其核心算法的重要性再度被提及。
机器人大规模训练开启，训练数据集通常采用基于真实/虚拟本体生产。
可供人形机器人主机厂选择的数据集生产方式通常有四种：基于真实本体/虚拟本体/合成数据/人体的数据集生产，但考虑到所生产的数据集中本体到机器人之间是否存在GAP、数据质量是否够高等众多问题，通常选择基于真实/虚拟本体生产数据。
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基于真实本体的数据生产：
目前国际人形机器人领衔者Tesla采用这种方式，真实本体穿戴动作捕捉设备遥控一台人形机器人完成某个任务，设备采集机器人的视觉、运控和传感信息，该数据采集后用来训练，该种方式质量最高但价格高昂。
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基于虚拟本体的数据生产：
Nvidia正在力推的方式，人类穿戴动作捕捉设备遥操作虚拟环境中的机器人同时采集虚拟拟合的视觉、运控和触觉信息，所采集的数据质量高，但存在虚拟/现实场景转换问题。
动作捕捉设备直接决定着生产的数据集数据的质量。
动作捕捉系统可以捕捉更多的关节，更丰富的数据，相比需要算法IK逆向解算的其他动作采集方式，更为便利，更为稳定，信息的裕量也更好。动作捕捉设备的工作流程先后为数据处理、数据输出、本体映射和工作平台适配，其中本体映射和工作平台适配最为重要，本体映射意味着要把人类的动作解构成机器人可理解的自由度、构型等内在信息，工作平台适配需要给数据匹配执行路径将其行程一个鲁棒性高且稳定的系统。
动作捕捉设备需求量大，核心技术壁垒较高。
预计随着机器人创业公司越来越多，如Tesla、Open AI、优必选、宇树、智元、华为、字节、比亚迪等，我们认为每家人形机器人厂商都需要数百台动作捕捉设备，一些大型企业如华为、比亚迪等需要的设备台数则会更多，专业级设备预计在十几万到几十万不等，动作捕捉设备市场空间较大。动作捕捉设备技术壁垒高，目前全球做的较好的厂商有Movella和诺亦腾。
投资建议：
随着人形机器人大规模训练阶段的推进，数据集与动作捕捉的协同关系更为密切，数据集和动作捕捉相关技术也需不断更迭，建议关注具备相关核心技术的投资标的，动作捕捉设备建议关注奥飞娱乐；数据集建议关注天娱数科、能科科技。
风险提示：
机器人量产进度不及预期，产业链进度不达预期，测算误差风险，数据质量风险。
上海市发布“AI+具身智能”方案，定调数据采集重要性。
上海市政府办公厅2024年12月27日印发《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》，方案中第九条“人工智能+具身智能”中提到：依托国家地方共建人形机器人创新中心，聚焦开源机器人本体及数据集、开源自主仿真平台，打造开源技术底座；开展具身智能数据采集，开放动作数据集。人形机器人数据集及其核心算法的重要性再度被提及。人形机器人发展至今，我们预计2025年以Tesla为首的国内外人形机器人厂商都将逐步进入大规模训练阶段，人形机器人大规模训练阶段的关键是庞大的训练数据集，训练数据集的生产主要有四种方式：基于真实本体/人体/虚拟本体/合成数据的数据集生产。
目前人形机器人厂商训练数据集通常采用基于真实本体的数据集生产方式和基于虚拟本体的数据集生产两种方式
。1）基于真实本体的数据集生产方式：Tesla目前采用的这种方式，真实本体穿戴动作捕捉设备遥控一台人形机器人完成某个任务，设备采集机器人的视觉、运控和传感信息，该数据采集后用来训练，该种方式质量最高但价格高昂，一个采集席位需要一台机器人+一套动作捕捉设备+遥操作采集人员。2）基于虚拟本体的数据集生产：Nvidia正在力推的方式，人类穿戴动作捕捉设备遥操作虚拟环境中的机器人同时采集虚拟拟合的视觉、运控和触觉信息，该种方式数据质量也非常高，但存在一些场景之间的互通性问题。
基于真实/虚拟本体的训练数据集生产方式的关键硬件是动作捕捉设备。
动作捕捉设备决定了采集机器人的数据是否精准，据诺亦腾，人形机器人厂商通常在5个方面应用动作捕捉设备：沉浸式机器人遥操作、人类&机器人协同工作、机器人示教、大空间和多目标实时高精度量测、海量真实行为数据的搜集与标注。其中，遥操作（人类通过身体/手指远程控制机器人）最重要，遥操作是收集数据集中很重要的一部步骤。动作捕捉系统可以捕捉更多的关节，更丰富的数据，相比需要算法IK逆向解算的其他动作采集方式，更为便利，更为稳定，信息的裕量也更好。
动作捕捉设备的工作流程先后为数据处理、数据输出、本体映射和工作平台适配。
以诺亦腾为例，其动作捕捉模型基于自主研发的惯性传感器与光学/惯性混合运动测量两大核心技术，针对人形机器人提供遥操作、人机协作等能力，覆盖机器人全流程研发阶段，可支持拓展建设大规模数据工厂(Data Factory)，在落地应用中提供标准配件,服务机器人的开发、调试、训练评与日常使用。动作捕捉设备步骤中最为关键的是本体映射所采用的算法和平台适配。
动作捕捉设备需求量大，技术核心壁垒较高。
预计随着机器人创业公司越来越多，如Tesla、Open AI、优必选、宇树、智元、华为、字节、比亚迪等，我们认为每家人形机器人厂商都需要数百台动作捕捉设备，一些大型企业如华为、比亚迪等需要的设备台数则会更多，专业级设备预计在十几万到几十万不等，动作捕捉设备下游空间较大。
动作捕捉设备技术壁垒高，目前全球做的较好的厂商有Movella和诺亦腾。
在收集数据过程中，在本体上使用的可穿戴设备中含有大量的高精度传感器，包括但不限于惯性传感器、视觉传感器等，且需要具备抗磁干扰、刷新率高等核心技术；数据采集后，将数据解构成机器人可理解的自由度、构型等内在信息对算法提出了较高要求，最后需要将众多数据匹配对应的执行路径行程一个鲁棒性高且稳定的系统。
诺亦腾自主研发的动作捕捉产品系列Perception Neuron（简称PN）基于高精度惯性传感器，全面升级使用无线传感器，采用全新的传感器标定方式、传感器算法、人体动作算法以及后处理算法，动捕数据质量显著提高，支持支持全身+手指精确动作捕捉。
北京诺亦腾科技有限公司（Beijing Noitom Technology Ltd.）创立于2012年，是具有国际竞争力的智能感知与沉浸式交互技术创新者。公司总部位于北京，在上海、沈阳、迈阿密、洛杉矶、东京等城市设有办公室与代表处，服务客户遍及全球五十余个国家。诺亦腾凭借世界领先的3D运动测量与动作捕捉技术，构建了从开发平台到垂直应用的一揽子解决方案能力，是全球屈指可数的全谱系动作捕捉技术开发者，更为多个行业如运动测评与训练、工业仿真与虚拟教学等提供全栈式解决方案。
Movella公司旗下的Xsens动作捕捉是分析人体运动的完美工具，其具备收集数据和分析数据等功能。
Movella前身为专注于为感知、捕捉和分析运动数据提供创新解决方案的全球领先厂商mCube，Movella在2020年收购了运动员和健康数据管理领域的市场领导者Kinduct，并从2017年起开始对Xsens持续整合，使得合并后的公司能够打造跨硬件、软件和数据分析的完整解决方案。随后Movella囊括了mCube、Xsens和Kinduct的核心价值和技术，其公司旗下的Xsens动作捕捉是分析人体运动的完美工具，适用于各种应用，下游应用行业包括自动驾驶、水面和水下机器人、室内移动机器人等。
此外，上市公司中建议关注核心动作捕捉设备标的：奥飞娱乐；数据集受益标的：天娱数科、能科科技。
风险提示
机器人量产进度不及预期：
当前机器人行业正处于产业变革阶段，智能机器人、人形机器人等颠覆性产品迭代速度加快，但离量产仍有距离，机器人量产进度可能慢于预期。
产业链进度不达预期：
未来机器人放量将带来大量零部件需求，为国内企业带来重要机遇，但存在机器人产业链进度不达预期的风险。
数据估计误差风险：
相关的设备价格等包含主观假设，结论与实际可能存在误差。
数据质量风险：
数据质量对人形机器人训练有着重要影响，若机器人主机厂商收集到的数据质量一般，那么将会影响机器人的技术发展。
详细请见2024年12月29日发布的报告《机器人大规模训练开启，数据集和动作捕捉设备需求有望放量》
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