2026 年 2 月国金证券发布计算机行业深度研究报告，指出具身智能发展迫近临界点，人形机器人商业化序幕有望揭开，维持行业买入评级。报告从春晚技术展示、模型突破、数据迭代、投资标的及风险提示五大维度展开分析，核心聚焦人形机器人在 “高价值 + 低重复” 场景的商业化落地潜力。
2026 年马年央视春晚成为人形机器人技术展示窗口，松延动力、宇树科技等企业的产品展现出情绪交互、精细操作、集群协同等能力，印证了大模型大脑与通用运动小脑的融合成效。报告据此将人形机器人商业化场景划分为四类：ToB + 大脑泛化的导览导购、ToB + 小脑泛化的特种作业、ToC + 大脑泛化的个人陪伴、ToC + 小脑泛化的家庭照护，明确其核心商业价值聚焦第四象限的低重复、高价值任务。
模型层面，具身智能泛化能力取得关键突破。端到端学习系统上，Figure AI 发布 Helix 02 实现全身自主推理，特斯拉 Optimus 与无人驾驶共享世界仿真模型，还计划打造机器人训练基地并以 Grok 大模型作为调度中枢；大脑侧，GEN-0 模型验证 7B 为具身智能激活参数门槛，发展卡点转向数据与工程问题；小脑侧，Skild AI 推出跨本体通用小脑，李飞飞团队启动的 BEHAVIOR 挑战赛开放高质量标注数据集，有望推动行业迎来 “ImageNet 时刻”。
数据迭代呈现真机、仿真、人类视频三线交织的特点。真机数据方面，UMI 方案实现轻量化、低成本采集，成本仅 400 美元且数据泛化性提升；仿真合成数据成为性价比方案，英伟达 Isaac Sim、索辰开物、群核科技 Spatial Verse 等平台持续迭代，银河通用 GraspVLA 模型展现出超强泛化能力；人类视频数据潜力释放，Gemini 3.0/3.1 Pro 多模态能力跃升，特斯拉、Figure 等企业已将其用于模型训练，突破跨本体形态差异瓶颈。
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