机器人除了零部件定价逻辑外，还能有哪些逻辑？

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“具身智能”的新思考，机器人除了零部件定价逻辑外，还能有哪些逻辑？

＃围绕科技巨头研发思路可以找到一些受益的个股。

本周我们新发布报告《机器人可能延伸新方向，具身智能与特种机器人》重点提到了拥有大模型能力的公司在未来推进机器人板块的可能性。比如字节跳动，李飞飞创立的WorldLab（英伟达投资）的“worldmodel”，PhysicalIntelligence（Openai投资）的机器人基础大模型——π0（pi-zero），很多模型底层的原理还是类似“强化学习”

根据公开信息整理：

1）3D视觉：训练这些模型的原始数据构建中，3D环境的点云数据需要采集（如李飞飞的worldmodel是3D的）

2）动作捕捉：在诺亦腾CTO24年11月最新演讲，关于如何构建1000万条机器人训练数据中，提到了机器人本身无法直接学习人的动作，需要动作捕捉设备；包括Tesla在内的公司也在使用惯性方案动作捕捉装置，单套成本约5万元（参考诺亦腾本身售价）

3）触觉传感器：接上述演讲，在惯性装备采集完数据后，还希望和机器人视觉、触觉数据相融合

风险提示：机器人相关Ai模型算法迭代不及预期；机器人应用场景落地不及预期

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