人形机器人行业正在复刻大语言模型的成长路线，从海量预训练、任务微调走向强化学习迭代，野村的产业调研勾勒出清晰的演化脉络。当前行业所处阶段对标 2012 年 AlexNet 时代，距离真正能够进入商业化场景、产生自循环数据闭环的 ChatGPT 时刻还有一段距离，但十二月至次年一月即将发布的一批前沿物理 AI 模型，将成为本轮行情首个核心催化剂。OpenAI、字节、DeepSeek 等实验室的 VLA、世界模型持续迭代，叠加 SuperMimic 这类新算法把训练算力需求压缩上千倍，模型侧瓶颈正在快速松动，硬件端的价值分配逻辑随之重构，产业链投资主线从单一的减速器、电机，拓展到数据供给、灵巧手、标准化关节模组、感知传感等多个方向。
整个产业演进的底层逻辑，是数据成为具身 AI 最稀缺的生产要素。大语言模型可以依托互联网海量文本完成预训练，机器人却不存在现成的通用物理世界数据集，行业要实现能力涌现，需要百万小时级别的高质量统一格式动作数据，（先手情报-VX：itouzi6）长期目标更是突破亿小时规模。当下行业总可用数据仅有数百万小时，有效数据占比偏低，遥操作采集成本高昂，Ego 第一视角视频正在成为数据供给的主流路线，搭配 UMI 通用操作接口、仿真生成数据、失败恢复数据形成组合供给结构。Ego 视频具备跨机型复用的优势，适配视频大模型的缩放定律，算力越强的实验室，越能依托这类数据实现模型能力跃升，也催生了独立数据服务商长达三年的产业窗口，在头部 AI 实验室自建数据平台之前，专业化的数据采集、标注管线将持续兑现订单。
世纪恒通是国内 Ego 视角具身数据服务的核心标的，搭建起采集、标注、质检、交付的全链路闭环，运营大型数据产业园，拥有千人标注团队，承接穿戴动捕、第一视角视频等多模态数据业务，适配家居、工业、物流等实景场景的数据需求，持续对接国内头部模型厂商与机器人整机企业的数据采购需求，充分受益数据需求爆发带来的订单扩张。德马科技自研 OmniEgo 第一视角数采管线，面向工业与物流场景打造标准化采集方案，大幅降低单小时数据采集成本，采集效率实现十倍级提升，依托自身自动化装备的场景积累，能够直接产出适配工厂任务的动作数据集，贴合特斯拉、国内具身团队对工业场景数据的需求。凌云光的光惯融合动作捕捉系统可以同步采集视觉、骨骼、力反馈多模态信息，输出的动作数据能够直接映射到机器人构型，在仿真训练、真机微调环节都具备通用性，是高端动作数据采集的硬件底座供应商。
模型能力突破之后，硬件端最先迎来放量的赛道是高自由度灵巧手。过去行业普遍使用夹爪，本质是手部操作数据稀缺带来的妥协，随着 VLA 基础模型具备跨任务迁移能力，夹爪习得的操作技能可以迁移到五指灵巧手，打开灵巧手的渗透空间，2026 年灵巧手出货量有望实现 80% 至 120% 的同比增长。灵巧手的价值重心集中在微型空心杯电机、微型减速器、丝杠传动模组以及柔性触觉传感器，是本轮硬件弹性最强的细分赛道。鸣志电器打造电机、驱动、微型传动、编码器一体化平台，空心杯伺服模组批量供给宇树等头部整机厂商，产品覆盖灵巧手指关节、上肢一体化关节，具备持续同步迭代的交付能力，能够跟随灵巧手放量持续提升营收占比。兆威机电自研 20 自由度仿生灵巧手，依托精密微型减速传动的积累，完成电机、电控、传动的整套集成方案，已经进入多家国内人形机器人企业送样和小批量阶段，在灵巧手整机集成路线具备差异化优势。汉威科技旗下能斯达布局柔性触觉电子皮肤，触觉反馈是灵巧手完成精细操作的关键感知组件，随着五指手向工业场景落地，触觉传感器的配套需求同步上行。
关节执行器是整机成本占比最高的环节，占 BOM 比重达到 50%-75%，也是后续机器人走向标准化、规模化制造的核心赛道。产业长期演化会走向两种路线，一种是 AI 实验室主导的安卓化路线，模型统一、硬件标准化，零部件跨机型通用；另一种是特斯拉式全栈闭环路线，供应链围绕整机厂商配套。无论哪一种路线胜出，具备稳定一致性、成本可控、快速迭代能力的执行器供应商都将持续受益。步科股份的无框力矩电机已经实现规模化出货，批量供给多家头部机器人厂商，无框方案适配轻量化一体化关节，在电磁设计、绕组工艺、编码器适配方面持续打磨，契合人形机器人对关节小型化、高功率密度的需求。绿的谐波作为谐波减速器龙头，持续迭代小型化、高精度谐波产品，适配灵巧手和上肢关节，在国产机器人整机厂商中渗透率持续提升，是关节模组里不可或缺的传动部件。震裕科技布局反向行星滚柱丝杠与线性执行器模组，丝杠是人形机器人腿部、上肢线性关节的核心部件，已经对国内主流本体厂商批量供货，伴随整机出货增长打开业绩空间。
长期来看，机器人行业最终会迎来硬件收敛的 iPhone 时刻，整机形态走向少数标准化方案，竞争焦点转向制造一致性。一台人形机器人拥有二十多个关节，不同设备之间的动作偏差会直接破坏模型训练的效果，能否大批量制造一致性高、良率稳定的本体，将决定整机厂商的长期竞争力。这条主线利好具备大规模精密制造能力、消费电子与汽车零部件迁移能力的厂商。蓝思科技把消费电子精密结构件的制造经验迁移至人形机器人，完成多机型头部、四肢、躯干的精密结构件配套，配套产能提前布局，能够支撑标准化机型的量产降本。领益智造面向二十余家国内机器人企业提供精密结构件与表面处理方案，在一体化结构、轻量化加工上积累大量工艺经验，适配硬件标准化之后的规模化交付需求。
算力与仿真底座同样是不可忽视的支线。世界模型将长期部署在云端，用来生成仿真数据、完成预训练，轻量化 VLA 模型下沉到端侧机器人本体。德赛西威推出 AI Cube 机器人算力基座，依托成熟车规算力方案迁移，为端侧 VLA 模型提供稳定的本地推理算力，适配轻量化物理 AI 模型的部署需求。同时高斯泼溅 4D 重建、仿真引擎会持续降低真实数据的采集压力，仿真数据作为补充训练素材，持续降低整体训练成本，带动工业仿真、三维重建相关配套需求稳步上行。
整条赛道的投资节奏可以划分为三个阶段，第一阶段就是当下，十二月至次年一月的模型发布是第一波催化，优先受益数据采集、灵巧手零部件；第二阶段是模型验证通过，灵巧手快速渗透，一体化关节模组订单放量；第三阶段是硬件形态收敛、标准化机型大规模落地，具备量产一致性制造能力的厂商进入业绩兑现周期。物理 AI 的竞赛不是单一环节的比拼，算力、数据闭环、模型算法、可批量制造的硬件体系缺一不可，数据是短期弹性来源，灵巧手是最先兑现的硬件增量，标准化关节与精密制造能力，则决定产业链标的长期成长天花板。
