计算机行业市场前景及投资研究报告：智能体时代来临，具身智能，最佳载体.pdfVIP

计算机|证券研究报告—行业深度2024年11月6日

强于大市智能体专题报告之二

公司名称股票代码股价评级评级

索辰科技688507.SH人民币65.95买入智能体时代来临，具身智能有望成为最佳载体

资料：Wind，中银证券智能体时代来临，小型端侧设备无法消化大模型大参数，而具身智能则有望

以2024年11月5日当地货币收市价为标准成为最佳载体。从具身智能训练层面看，仿真软件可为大模型提供海量、低

成本数据，解决真实数据高成本、难收集的问题，仿真软件有望实现大范围

应用。相比于刚性物体的仿真，柔性、流体的仿真技术壁垒更高，具备相关

技术积累的厂商优势突出。从具身智能商业化路径来看，我们认为目前商业

落地途径主要包括三种：（1）通用机器人路径对于资金和技术要求较高，目

前特斯拉等行业巨头正加速布局。（2）纯软件路径的核心是设计通用的操作

系统使多个硬件厂商共享同一套软件，英伟达ProjectGR00T以及鸿蒙

操作系统核心合作厂商有望深度受益。（3）垂直领域软硬一体路径能够使公

司形成数据壁垒，细分领域龙头具备核心优势。

支撑评级的要点

智能体时代来临，具身智能有望成为最佳载体。自ChatGPT发布后，

AI模型参数量越来越高，从GPT-1到GPT-4，参数量由1.1亿增长至

1.8万亿。从目前市场上的端侧大模型来看，通常设备端越大（功能越

多），其端侧大模型的参数量也越大。然而可穿戴设备、手机等无法

消化大模型大算力，相比小型端侧设备，具身智能机器人有望成为智

能体最佳载体。

仿真有望大范围应用于具身智能训练，建议关注具备柔性、流体仿真等

技术的厂商。主流的具身智能训练方法主要包括遥操作、动捕、大模型

等。其中，单一的遥操作或动捕需由人类操作员直接控制，无法实现机

器替人。大模型和机器人实体的结合则具备较强的泛化性。在大模型训

练数据的选择上，可采用仿真数据或真实数据。仿真通过构建虚拟环境

生成大量数据，成本较低，适合在新的环境中大范围学习技能；而利用

真实数据能够形成细分场景的数据壁垒，但成本及获取难度相对较高。

相比于刚性物体的仿真，柔性、流体的仿真对于算法的稳定性和收敛性

的要求大幅提高。

具身智能商业化路径：建议关注纯软件和垂直领域软硬一体路径。目前

具身智能商业化路径主要包括三种：第一种是通用机器人路径，其核心

是采用通用的硬件和软件