> 数据图表一起讨论下技术端：AI大模型端到端能力可加速机器人商业化落地2025-4-3技术端：AI大模型端到端能力可加速机器人商业化落地◼ 提高行为控制能力当前人形机器人商业化落地的主要瓶颈，其关键在于训练场景的数据是否够丰富。当前机器人获取的训练数据主要有几种来源：①动作捕捉-通过穿着捕捉套装的“演员”执行一系列任务，记录全身运动数据供机器人学习；②工厂真实员工数据-如特斯拉，可采集其员工在车间内的动作数据来完成特定的任务；③仿真数据-AI大模型具备端到端能力，即从输入数据到输出结果中间无需任何手动的特征工程或预处理步骤，可应用于感知、决策和行动的全过程。三种数据采集方式各有利弊，AI大模型的推出有望加速仿真数据的采集，进而推动机器人商业化落地。图表：AI大模型有望加速机器人商业化图表：数据采集方式对比生产机器人AI大模型端到端仿真获取行为数据丰富训练场景强化行为控制能力硬件降本商业化加速来源：中泰证券研究所数据来源优势劣势动作捕捉特定场景下，训练的针对性高采集训练速度慢真实数据采集真实性高仿真数据采集速度快缺乏足够场景、采集速度较慢动作、感知能力训练效果相对差13中泰证券大消费
