阡乐科技获悉，申万宏源发布研报称，目前人形机器人的硬件成熟度高于软件，而软件(算法、数据、控制系统)是人形机器人走向商业化的关键，但研究相对空白。该行结论为：控制器提供具身智能基座，数据飞轮驱动模型迭代。特斯拉Optimus近期迭代重点聚焦算法层面，建议关注控制器、运控技术、芯片及数据采集装备四大环节标的。

申万宏源主要观点如下：

算法：具身智能的核心

法框架可分为上层“大脑”与下层“小脑”两大层级。1)上层控制(大脑)聚焦任务级规划与决策，通过自然语言交互拆解任务目标，并利用视觉-语言-动作(VLA)模型实现语义理解与动作生成。目前技术路线尚未收敛。2)下层控制(小脑)则负责实时运动规划与关节控制，传统基于模型控制MPC、WBC方法，向现代算法强化学习(RL)与模仿学习(IL)渗透。未来算法突破需解决多模态集成、长时任务规划及模拟到真实(Sim-to-Real)迁移等瓶颈。

数据：算法学习的基础

数据的质量与多样性直接影响算法性能。数据来源可分为三类：真实数据(占比最低但精度最高)、合成数据(成本低但存在域差距)及网络数据(规模大但需清洗)。真实数据是主要来源，采集方式包括遥操作、动作捕捉技术等;合成数据逐渐引入，通常通过仿真平台(如NVIDIAOmniverse)生成，可以解决数据短缺问题，但存在其与物理世界的差异的问题。

控制系统：具身智能的基座

目前产业界对于人形机器人的“大小脑”尚未形成统一共识，通常根据功能被人为区分为大脑和小脑。大脑负责执行复杂的算法、数据处理、环境感知等任务规划和决策执行;小脑负责机器人的运动控制，接收来自上层的指令并转化为具体的动作指令。硬件主要由SoC芯片构成，包括CPU、GPU、NPU等，还有处理器、储存单元、通信接口和输入输出接口等;软件部分包括底层操作系统、中间件和上层软件。其中，芯片是控制器的核心，目前多数公司采用英伟达方案;操作系统则提供底层软件支持;控制器集成商则承担集成的功能，提供稳定可靠的产品。

软件是机器人下一步商业化落地的投入重心，近期特斯拉Optimus的边际变化也主要聚焦在算法层面

相关产业链标的值得关注。1)控制器环节：天准科技(具身智能控制器)、智微智能(人形机器人专用控制器)、德赛西威(车端域控制器头部企业);2)运控技术同源：汇川技术(PLC和驱动器)、信捷电气(PLC)、雷赛智能(PCBased控制器和板卡)、固高科技(PC-Based控制器和板卡)、拓斯达(工业控制器)3)芯片：瑞芯微(SoC芯片)、地平线机器人(地瓜机器人布局);4)数据采集装备：凌云光(光学动作捕捉装备)、奥飞娱乐(参股诺亦腾，光惯一体动捕方案)等。

风险提示：人形机器人商业化进程不及预期、高市盈率风险、市场竞争加剧风险。