具身智能技术突破，机器人产业迎商业化浪潮，通用型机器人领先起跑

OpenAI与Figure合作推出的Figure 01机器人展示了具身智能的惊人能力，引发市场关注。具身智能作为机器人感知、决策、控制的关键，目前主要分为端到端模型和分层决策模型两大技术路径。端到端模型虽然具有从输入到输出的全过程能力，但需要大量数据和计算资源；分层模型则相对简单，但需提高不同步骤间的融合和一致性。

商业化方面，具身智能机器人需具备移动和通用操作能力。通用型机器人在移动能力上门槛较低，成本较低，而人形机器人在复杂场景下仍面临挑战。通用操作能力是机器人在不同环境中完成任务的关键，但技术路径尚不确定。预计通用机器人将先于人形机器人实现商业化，且商业价值更大。未来可能首先应用于移动抓取和放置技能，覆盖工厂、药店/超市、商用清洁等场景。

国内机器人公司以通用型为主，领先厂商已实现盈利。未来，算法层面的进展将直接决定商业化落地节奏。

风险因素包括全球经济增速放缓、持续高通胀、全球半导体芯片短缺、技术发展和产业化进程不及预期、人工智能技术创新和算法迭代速度放缓、机器人安全性、可靠性事故引发的法律诉讼和声誉损失、人才竞争加剧等。

投资策略方面，人形机器人的商业化落地需同时解决移动能力和操作能力两大挑战。移动能力方面，预计未来2-3年内取得突破性进展，但稳定性和量产还需额外2-3年。操作能力方面，如何在商业落地过程中高效收集高质量数据成为关键。