中泰证券：人形机器人与具身智能实景实训专项行动开展 核心关注物理AI数据

先拆解一下这份通知里的几个核心判断。2026年6月9日，工信部和国资委联合启动了新一轮的人形机器人与具身智能实景实训专项行动。目标很明确：到2026年底，人形机器人等重点产品要在代表性场景里完成应用验证，进入真正的“作业模式”。同时，要凝练出上百个高价值应用场景，带动万台级的落地能力——这个量级，已经不是实验室里的摆弄了。

行动的核心逻辑，是“应用牵引”。说白了，就是要让机器人真正进到工业、特种、服务等各类场景里去干活。怎么干？选择那些目标明确、工作状况清晰、标准化程度高、经济上又可行的真实场景，按照“最小干预、利旧复用”的原则进行适配改造。这种务实的态度，是产业化落地里非常关键的一环。

高度重视数据，“大小脑”模型算法能力升级

通知里特别强调了数据的重要性。要构建高质量、高保真的数据集，全面提升轨迹、力位、操作序列、时序逻辑等维度信息的精度和准度。说白了，光有图片数据不够，光是动捕数据也差意思，真正稀缺的是包含空间语义、物体属性、异常处置、突发干扰、边界工况在内的真实场景数据。数据治理和开放共享被提到很关键的位置——在安全、隐私、商业机密有保障的前提下，数据要能流动起来。

在这些高质量数据基础上，要打造一批场景适配性强、性能指标领先的具身智能基础模型和运动控制算法，让“大小脑”模型在复杂、异常工况下具备更强的抗扰和自适应能力。这才能应对真实现场里那些不可预测的变量。

物理AI数据是核心增量，仿真平台进展值得紧盯

那么，数据从哪里来？仿真平台是基础模型训练的核心来源。当前格局很清楚：英伟达的Omniverse/Isaac占据主导地位，国内像智元GenieSim这类开源生态正在加速追赶。仿真平台不仅是数据工厂，还可能从仿真训练和数字孪生两个维度拉动工业软件的需求。

展望一下趋势：随着机器人部署量上升、数据持续回流，物理AI完全有潜力进入“数据增长—模型迭代—能力提升—场景扩张”的正向飞轮。这就像滚雪球，核心还是要盯住仿真平台这个“雪坡”。

投资方向与风险提示

在这个方向上，索辰科技、五一视界等在物理AI相关领域已有布局，值得进一步关注。

最后是风险提示：技术发展与商业化落地可能不及预期，宏观经济波动和行业竞争加剧带来的不确定性也需要持续跟踪。