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]

视觉数据在AI机器人领域的核心地位 - 视觉-语言-动作模型是AI机器人实现自主交互的核心 训练这类模型需要现实捕捉数据 现实捕捉数据成为全球科技与制造巨头争夺焦点[1] - 视觉数据是AI机器人的燃料 企业需要掌握尧级次浮点运算数据处理能力才能释放其价值 高质量多场景视觉训练数据稀缺[2] - AI机器人竞争从算法迭代下沉至数据争夺 视觉数据获取能力直接决定企业行业地位[8] 特斯拉的纯视觉训练策略 - 特斯拉Optimus机器人通过人类演示视频自主执行任务 从第一视角转向随机部署摄像头捕捉的第三人称视角 实现从人工操控辅助向数据驱动自主学习的关键跨越[3] - Optimus预训练彻底去人工化 不再依赖动作捕捉服与VR远程操控 转而录制工厂工人执行任务视频获取训练数据 降低训练成本并学习真实工业场景复杂操作逻辑[3] - 特斯拉被列为核心关注标的 获得增持评级 目标股价410美元 AI机器人技术突破与数据积累是支撑长期估值关键变量[7] 科技巨头在视觉数据领域的布局 - Meta在眼镜产品中嵌入2个超高清摄像头 重点捕捉用户手部动作现实数据 包括弹钢琴织毛衣倒咖啡倒垃圾等日常动作[5] - Meta眼镜设备保有量未来2年内或达2000万台 接近当前全球特斯拉汽车数量的2倍 用户脸部成为数据争夺战场[5] - Meta全栈式布局包括自主研发硬件AI操作系统内容生态 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[5] 不动产资源在数据收集中的应用 - 布鲁克菲尔德与Figure AI合作 开放超过100万套住宅单元5亿平方英尺商业办公空间1.6亿平方英尺物流仓储空间用于AI机器人训练数据收集[6] - 合作核心价值在于场景多样性 住宅办公物流等不同场景提供多维度训练素材 帮助机器人学习在以人类为中心场景中移动感知与行动[6] - 计划探索在不动产中部署人形机器人的长期商业化机会 形成数据收集模型训练场景落地闭环[6] 行业竞争格局与发展趋势 - 传统车企中国车企及科技巨头在AI机器人领域竞争加剧[7] - 特斯拉多工厂投产与技术迭代存在执行风险 FSD搭载率用户平均收入不及预期可能影响Dojo超级计算机赋能服务业务的价值认可[7] - 光子之争将愈发激烈 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 重塑全球AI机器人产业格局[8]

（原标题：大摩：视觉数据决定AI未来，特斯拉(TSLA.US)站上"光子竞赛"前沿） 智通财经APP获悉，摩根士丹利在最新研报指出，随着多家企业将资源和注意力转向物理/具身AI与机器人技术，一场针对现实世界视觉数据 的"光子竞赛"正在悄然爆发。在这一背景下，该行给予特斯拉"增持"评级，目标价410美元。 特斯拉、Meta和Figure AI等公司正通过不同路径积极布局视觉数据的收集与利用。该行强调："你可以拥有世界上所有的计算资源，但若没有视觉 数据，就无法训练视觉-语言-行动模型（VLA）。"大摩指出，视觉数据已成为AI训练中最稀缺、最具战略价值的资源。 大摩通过一个生动的比喻阐明视觉数据的价值：一条600磅的蓝鳍金枪鱼在远离海岸的地方游弋，若没有渔船和渔具，其价值为零；但若具备捕捞 能力，其价值可能高达310万美元。同理，世界的视觉数据若无法被捕获和处理，其价值也为零；但若能大规模收集并处理海量数据，则其价值将 不可估量。 特斯拉：转向"纯视觉"训练 2025年5月，特斯拉前Optimus负责人发布了一系列视频，展示Optimus通过人类视频学习自主完成任务。这些视频以第一人称视角(摄像头位于演 示者身上 ...

整理 | 美股研究社 在这个快速 变 化的 时代， 人工 智能技术正以前所未有的速度发展，带来了广泛的机会 。 《AI 日 报 》致力于挖掘和分析最新的AI概念股公司和市场趋势，为您提供深度的行 业 洞察和 价 值 分析。 A I 快 报 【OpenAI 模型在"编程奥运会"上超越谷歌 Gemini 2.5】 微软支持的（纳斯达克股票代码：MSFT）OpenAI 的人工智能模型得分很高，足以在阿塞拜疆 巴库举行的 2025 年国际大学生程序设计大赛世界总决赛中获得人类第一名。 1 . 报道：贝莱德将美国股票和人工智能的风险敞口翻倍。 一份投资展望报告显示，全球最大资 产管理公司贝莱德集团的风险偏好情绪正在升温，在其1850亿美元的模型投资组合平台上，将 美国股票和人工智能的风险敞口翻倍。美国的最佳盈利表现使得贝莱德在其模型套件中以牺牲国 际发达国家股票为代价，增加了对美国股票的敞口。调整后，投资组合中股票的比重目前为 2%。 贝莱德的模型团队也在向人工智能（AI）的建设"靠拢"，从一个基础广泛的美国科技ETF转变为 一个以人工智能为重点的基金，近14亿美元流入了iShares AI Innovation an ...

行业投资评级 - 维持消费电子行业"推荐"评级 [6] 核心观点 - 秋季新品密集发布期将至，建议聚焦AI端侧创新主线 [1] - 苹果追加在美1000亿美元投资，iPhone17大改版本结合更完备AI功能有望助推销量 [1][12] - 安卓链关注AI及光学创新带来的潜在销量提升机会 [1] - AI终端应用持续看好，包括手机/PC/可穿戴/机器人/汽车/XR/家居等 [28] 终端市场表现 智能手机 - Q2全球智能手机出货同比+1%至2.95亿台，中国出货同比-4%至6900万台 [2] - iPhone17新机Q3开始量产，物料备货超9000万 [2] - GPT-5正式发布，在编程/数学/医疗等领域性能领先 [2][13] PC/平板 - Q2全球PC出货同比+6.5%至6840万台 [3] - 预计H2出货同比增速减弱，AI PC影响将在26-27年更显著 [3][19] 可穿戴设备 - Q2 AI眼镜出货同比+87%至87万台，主要由Meta推动 [4] - 影石公测全球首款全景无人机A1，大疆发布Osmo360全景相机 [4][11] 智能家居 - Q2全球TV出货预计增长1.1%，全年可能负增长 [5] - 任天堂Switch2新机6月发售，预计26财年销量1500万台 [5] 智能汽车 - H1国内汽车销量同比+13%至1353万辆 [11] - 小米汽车7月交付超3万台，关注产能爬坡 [11] 机器人 - 国内智元/宇树/优必选获商业化订单，金额合计2.61亿元 [12] 产业链跟踪 品牌商 - 苹果Q3指引收入高个位数增长 [13] - 小米Q2业绩创新高，汽车业务毛利率超预期 [13] - 影石Q2收入21.6亿环比+59% [13] 整机组装 - Q3进入新品旺季，立讯精密全面受益苹果AI创新 [14] - 工业富联H1业绩超预期，AI服务器高速增长 [14] 主芯片 - H1国内AIoT SoC行业景气度高，瑞芯微发布RK182X系列 [15][17] 光学 - 关注潜望/大像面/玻塑混合等创新趋势 [18] - 思特威/豪威H1业绩同比高增 [18] PCB - H2景气度向上，鹏鼎Q2收入82.9亿同比+28.7% [22] - 生益科技Q2超预期，高速板材放量 [22] 机器人相关 - 兆威机电发布DM17/LM06灵巧手 [23] - 关注3D打印/液态金属等技术在铰链应用 [19]

合作背景 - OpenAI与苹果前设计总监Jony Ive领导的硬件公司io合作，目标出货1亿台设备 [1] - 团队包括苹果前设计高管Evans Hankey和Tang Tan，形成"最强硬件+AI"组合 [1] - 合作背景是苹果在AI领域进展缓慢，用户期待Ive团队实现创新突破 [1] 产品愿景 - 目标是开发对屏幕依赖低的新型交互设备，减轻手机成瘾性 [2] - 核心功能是提供通信和生产力服务，同时减少屏幕通知干扰 [3] - 追求全新自然的人机交互方式，利用大模型性能提升实现网状主动式Agent体验 [4] - 产品形态非手机非眼镜，可放置桌面，计划2026年推出 [8] 技术布局 - OpenAI已投资多家人形机器人和AI硬件企业，包括1X、FigureAI等 [6] - 2024年2月提交AI消费电子设备商标申请，重组机器人团队 [6] - 新产品需突破"性能-体积-功耗"三角限制，实现移动场景覆盖 [9][10] 市场定位 - 目标年销量1亿台，超过初代iPhone表现 [8][10] - 不定位为利基产品，未来规划"设备家族"系列 [8] - 对比Meta智能眼镜年销量仅200万副，行业整体未达规模效应 [10] 交互设计 - 可能整合环境感知（摄像头/传感器）、记忆功能和个性化推理 [15] - 避免AI Pin类产品的冗余交互动作，追求自然隐形的交互方式 [13] - 区别于Vision Pro等固定场景设备，强调移动场景覆盖 [10] 行业动态 - 谷歌与Meta在智能眼镜领域展开竞争，均布局AI助手集成 [11] - 中国厂商雷鸟、Rokid等推出AR眼镜，但市场规模有限 [10] - 垂直领域AI硬件如录音笔转型产品面临智能手机挤压 [14] 产品挑战 - 需解决Humane AI Pin等前代产品交互设计失败的问题 [6][13] - 要突破智能眼镜200万副/年的行业销量天花板 [10] - 需平衡创新交互与实用功能，避免高开低走 [13][14]

核心观点 - 中国科技产业在经济放缓背景下展现出独特韧性，正从全球产业链的追赶者逐步成为部分领域的定义者，主要得益于工程师红利、统一大市场和持续研发投入的系统性优势 [1] - AI技术突破为中国硬科技打开新一轮增长空间，DeepSeek等低成本方案推动下游应用生态百花齐放 [24][29] 增长空间与中国优势 电子行业 - 过去20年半导体行业CAGR接近全球GDP增速的2倍，创新持续引爆需求：从PC（80年代）、功能机（2003）、智能机（2007）到AIoT设备（2014至今） [4][6] - 新兴技术如智能驾驶（2020年FSD突破）、AR/VR（2023年Meta眼镜）、AI PC和具身智能虽渗透率低但潜在需求巨大 [6] - 经济弱周期中电子行业超额收益显著：2013-2015年、2019-2021年上半年及2024年下半年流动性宽松时表现突出 [7] 中国竞争优势 - 低端硬件与通讯设备出口占全球40%份额，IC设计全球市占率快速提升至近20% [9][10] - 研发人员数量全球第一，研发投入与资本开支仅次于美国，工程师红利和产业链完备性形成难以替代的优势 [13] - 信息技术行业总收入与美国差距达20多倍，但持续投入有望缩小差距 [13] 中国科技硬件的突围与成长 智能手机 - 2015-2016年全球市场进入存量竞争，中国品牌渐进冲击高端化：安卓硬件配置从追赶到领先（如电池容量达6000mAh+、光学技术突破） [15][17] 其他智能硬件 - 平板电脑存量竞争中中国头部企业份额大幅提升 [18] - TWS耳机连续2年销量创新高，中国品牌市占率快速提升 [20] - 新能源车2024年全球销量1754万辆中中国占1223万辆（69.7%），渗透率连续5个月超50%，智能驾驶推动电子化趋势 [21] - 半导体自主可控是关键，晶圆制程升级和国产化率提升支撑硬件领先优势 [21] AI打开新增长空间 - 互联网+AI：大语言模型逐步替代传统搜索，基础性问题解答效率提升 [26] - 硬件+AI：AI手机/PC渗透加速，AIoT设备（如耳机、眼镜）在特定场景延展终端功能，2024年或现爆款产品 [26] - 具身智能成一级市场热点，中国企业在低成本机器人研发领先，通用场景突破后市场规模或超手机行业（5000亿美元） [27] 总结 - 中国科技硬件在手机、平板（存量）和TWS耳机、新能源车（增量）市场均实现从追赶到领先，爆款频出且高端化突破 [29] - AI赋能拉动产业链崛起，DeepSeek等低成本方案推动应用生态扩张，自主品牌终端崛起带动半导体等上游发展 [29]