文章核心观点 - AI机器人竞争焦点从算法迭代转向数据争夺 视觉数据成为VLA模型训练的核心资源 企业通过场景覆盖和数据积累构建技术壁垒 [1] - 光子之争将随具身人工智能技术成熟而加剧 能平衡数据收集效率 用户隐私与商业化落地的企业有望脱颖而出并重塑产业格局 [1] 视觉数据价值与行业共识 - 视觉-语言-动作模型是AI机器人实现自主交互的核心 现实捕捉数据成为全球科技与制造巨头争夺焦点 [2] - 视觉数据被比喻为胖金枪鱼 需配备数据处理能力才能释放价值 企业需掌握尧级次浮点运算能力处理数据 [3] - 高质量多场景视觉训练数据稀缺 Figure AI联合创始人强调大规模获取家庭场景超高清视频是获胜关键 [3] 特斯拉数据采集策略 - 特斯拉Optimus通过人类演示视频自主执行任务 从第一视角转向第三人称视角 实现数据驱动自主学习 [4] - 2025年8月预训练彻底去人工化 通过录制工厂工人执行任务视频获取数据 降低训练成本并学习复杂操作逻辑 [4] - Skild AI构建机器人基础模型 使用互联网人类动作视频作为核心训练数据 印证现实场景数据通用性价值 [4] 巨头竞争格局 - Meta在眼镜产品嵌入2个超高清摄像头 捕捉手部动作现实数据 预计2年内设备保有量达2000万台 [5][6] - 用户脸部成为数据战场 全栈式布局为抢占下一代计算平台奠定基础 视觉数据收集是核心环节 [6] - 布鲁克菲尔德开放超过100万套住宅单元 5亿平方英尺商业办公空间和1.6亿平方英尺物流仓储空间用于数据收集 [6] - 场景多样性提供多维度训练素材 帮助机器人学习在人类为中心场景中移动感知与行动 形成数据收集-模型训练-场景落地闭环 [7] 投资关注方向 - 特斯拉被列为核心关注标的 获增持评级和目标股价410美元 AI机器人技术突破与数据积累支撑长期估值 [8] - 行业面临传统车企 中国车企及科技巨头竞争加剧 特斯拉多工厂投产与技术迭代执行风险等挑战 [8]