聚焦机械设备行业:具身智能模型持续进步,行业商业化突破有望加速。我们看到当前产业链中部分厂商已在仿真数据、互联网数据应用上取得一些积极进展,并不断提升大脑模型的泛化能力,报告认为在工业制造、商用服务等领域,机器人行业商业化应用进展有望加速,带来投资机会。展望未来,报告认为在汽车制造、物流仓储等垂类应用场景里,由于工作任务相对明确、对机器人泛化能力要求相对不高,因此有望率先实现规模化应用,垂类场景下具备丰富的行业数据,以及行业 Know-how 的具身智能厂商具备先发优势,有望率先大规模商业化。具身智能模型持续进步,行业商业化突破有望加速看好(维持)。
聚焦机械设备行业:具身智能模型持续进步,行业商业化突破有望加速。我们看到当前产业链中部分厂商已在仿真数据、互联网数据应用上取得一些积极进展,并不断提升大脑模型的泛化能力,报告认为在工业制造、商用服务等领域,机器人行业商业化应用进展有望加速,带来投资机会。展望未来,报告认为在汽车制造、物流仓储等垂类应用场景里,由于工作任务相对明确、对机器人泛化能力要求相对不高,因此有望率先实现规模化应用,垂类场景下具备丰富的行业数据,以及行业 Know-how 的具身智能厂商具备先发优势,有望率先大规模商业化。具身智能模型持续进步,行业商业化突破有望加速看好(维持)。
聚焦机械设备行业:具身智能模型持续进步,行业商业化突破有望加速。我们看到当前产业链中部分厂商已在仿真数据、互联网数据应用上取得一些积极进展,并不断提升大脑模型的泛化能力,报告认为在工业制造、商用服务等领域,机器人行业商业化应用进展有望加速,带来投资机会。展望未来,报告认为在汽车制造、物流仓储等垂类应用场景里,由于工作任务相对明确、对机器人泛化能力要求相对不高,因此有望率先实现规模化应用,垂类场景下具备丰富的行业数据,以及行业 Know-how 的具身智能厂商具备先发优势,有望率先大规模商业化。具身智能模型持续进步,行业商业化突破有望加速看好(维持)。
本报告由东方证券发布,发布于 2026 年。
覆盖 2026 年。
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重点分析了商业化、机械、设备、机械设备行业等议题。