AI的终极应用是机器人，推荐数采核心铲子【奥比中光】

物理AI正从秀肌肉进入补功课阶段，数据是最大短板，数采是确定性爆发的刚需赛道。当前大模型已消耗万亿级Token训练，而具身模型可用的真实交互数据不足其万分之一。据测算，2030年全社会需百亿小时级别机器人训练数据，仅设备采购额每年就达70亿元，叠加服务收入后赛道整体有望达到百亿级生意体量。

1️⃣ 数据量级鸿沟决定赛道刚需属性。 大语言模型已使用万亿级Token训练，而具身模型可用的真实交互数据不足其万分之一。GPT-2和GPT-3的训练数据分别对应约79万小时和1100万小时，而实现可用的具身智能至少需要1000万小时多模态数据，觅蜂已将2030年数据采集目标提升至100亿小时。高质量、高保真的真实交互数据严重不足，已成为物理AI发展的核心短板。

2️⃣ 数据基建加速打开数采市场空间。 今年WAIC上，万车、路鸣、踏石、光轮、蜜蜂、千珏等数据采集厂商集体亮相，标志着2026年已成为具身智能数据的规模化元年。参考自动驾驶发展路径，假设届时85%为模拟数据、15%为真机数据，从当前千万小时级别的数据存量累计到2030年百亿小时目标，每年仅数据采集设备采购额就达70亿元人民币左右，叠加服务收入，赛道整体每年有望达到百亿级生意体量。

3️⃣ 奥比中光卡位物理AI视觉入口。 公司作为全球3D视觉龙头，在中国服务机器人3D视觉市场占有率超70%，客户包括普渡科技、云迹科技、擎朗智能、高仙机器人等，并已成为优必选、智元机器人、宇树科技、北京天工等多家国内头部人形机器人厂商的核心供应商。

4️⃣ 与蚂蚁世界模型团队深度合作，切入数据基建核心。 世界模型+大小脑协同架构已成为行业共识技术底座，而世界模型的训练极度依赖高质量、多模态的真实交互数据。公司正与蚂蚁世界模型团队深度合作，打造世界模型训练数据采集的关键部件，直接卡位数据闭环的核心采集节点，关注后续世界人工智能大会催化。

5️⃣ 切入3D打印赛道，释放业绩弹性。 奥比中光是全球少数掌握结构光、iToF、dToF等全技术路线并具备从底层芯片、核心算法到上层应用全链路技术的全栈式3D视觉技术公司，有望凭借创想三维的全球渠道布局切入3D打印这一广阔新市场。根据灼识数据，2027年全球消费级3D打印机整机市场规模约为280亿人民币，若合作新品占据11%市场份额，则对应31亿收入，此次战略合作覆盖整机研发与制造，有望为公司带来20亿以上新增收入、对应5亿新增净利润（假设净利率25%）。

伴随物理AI发展带动的机器人出货、数采行业的增长、3D打印新品放量，看好奥比中光后续业绩释放，看千亿市值空间。

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