行业当前困境 - 具身智能行业面临数据鸿沟与研发路径偏差的双重困境 [1] - 行业对数据的需求呈指数级增长，但当前真机数据量级仅约10万小时，与智能驾驶领域（如特斯拉FSD V14每日训练量相当于人类500年驾驶经验）差距悬殊 [1] - 传统研发范式陷入两难：以机器为中心的路径（依赖真机遥操）导致数据成本高、效率低且智能被禁锢于特定硬件；纯视觉学习路径则缺乏对物理世界规律的理解，存在“现实鸿沟” [1] 公司解决方案：ACE具身研发范式 - 公司提出行业首创的“以人为中心（Human-centric）”的ACE具身研发范式，构建“环境式数据采集 — 开悟世界模型 3.0 — 具身交互”的全链路技术体系 [3] - 环境式数据采集技术可在不干扰人类正常工作生活的前提下，实现一年千万小时的数据收集，配合世界模型对数据价值的放大，能达到上亿小时数据规模的训练效果 [3] - 相比传统遥操采集（需购买几十万一台的机器人并雇佣专门采集员），环境式采集使用AI眼镜等现有成熟设备，效率提升两个数量级，成本大幅降低，可快速实现从十万小时到千万小时的海量数据积累 [3] 核心技术：开悟世界模型3.0 - 开悟世界模型3.0是ACE范式的核心技术支撑，是首个“多模态理解 — 生成 — 预测”一体化的世界模型，深度融合物理规律、人类行为和真机动作 [3] - 该模型于12月18日面向全行业开源，公司通过API向全行业开放工具链，以推动轻量化、定制化具身智能产品快速涌现和生态发展 [4] - 开源有助于推动生态共建，使模型能与沐曦股份、壁仞科技、中科曙光等国产芯片完成适配，极大提升芯片性能，同时通过收集多场景反馈快速丰富场景库并迭代模型 [4] - 世界模型的商业化通过云服务平台实现，开发者可在平台上创作、分享数据并产生算力和存储收益 [4] 关键硬件载体：具身超级大脑模组A1 - 具身超级大脑模组A1是技术落地的关键载体，基于纯视觉无图端到端VLA模型，结合Insta360全景感知方案，实现360度环境覆盖，无需预采高精地图即可在复杂动态环境中自主导航、避障、跟随 [5] - A1已适配智云、云深处、宇树等主流四足机器人本体，并打通商汤方舟平台，整合10多个行业、150多个智能化应用场景，能快速适配安防、能源、交通等行业需求 [5] 未来市场规划 - 短期内，搭载A1模组的四足机器人将率先规模化落地，明年开始在安防巡检、城市治理等场景应用 [5] - 中期（未来两三年），将重点发力前置仓、零售仓储等商业场景，这些场景相对标准化，中国目前有十几万家前置仓且仍在快速增长，有望实现十万级应用规模 [5] - 长期来看，将逐步拓展到工业柔性产线，并最终让机器人走进家庭 [5]