【中银证券】计算机行业点评：Figure“单飞”，端到端具身智能未来可期-250210（3页）.pdf

1、 计算机计算机|证券研究报告证券研究报告 行业点评行业点评 2025 年年 2 月月 10 日日 强于大市强于大市 相关研究报告相关研究报告 计算机行业点评计算机行业点评20250117 计算机行业点评计算机行业点评20250108 计算机行业计算机行业 2025 年度策略年度策略20241223 中银国际证券股份有限公司中银国际证券股份有限公司 具备证券投资咨询业务资格具备证券投资咨询业务资格 计算机计算机 证券分析师：杨思睿证券分析师：杨思睿(8610)66229321 证券投资咨询业务证书编号：S1300518090001 证券分析师：郑静文证券分析师：郑静文 证券投资咨询业务证书编号：

2、S1300525010001 计算机行业点评计算机行业点评 Figure“单飞”，端到端具身智能未来可期 2 月月 4 日，日，Figure 机器人创始人机器人创始人 Brett Adcock 宣布终止与宣布终止与 OpenAI 的合作关系，的合作关系，并表示并表示 Figure 在完全自主研发的、完全端到端机器人在完全自主研发的、完全端到端机器人 AI 方面取得重大突破方面取得重大突破，将，将在未来在未来 30 天内向外界展示。天内向外界展示。我们认为端到端模型是解决具身智能问题的良方，我们认为端到端模型是解决具身智能问题的良方，在人形机器人训练速度有望加快、在人形机器人训练速度有望加快、D

3、eepSeek 有望缩小机器人认知差距的情况下，有望缩小机器人认知差距的情况下，2025 年可能成为人形机器人的量产“元年”，看好相关产业链公司。年可能成为人形机器人的量产“元年”，看好相关产业链公司。支撑评级的要点支撑评级的要点 端到端模型是解决具身智能问题的“良方”。端到端模型是解决具身智能问题的“良方”。Figure 创始人 Adcock 在接受Techcrunch 采访时表示，要在现实世界中解决具身智能问题，就必须垂直整合机器人 AI 模型，而不能依靠外包；正确的解决方案是建立一个为特定硬件专用的端到端 AI 模型。端到端模型是具身智能的主流技术方案之一。与分层决策模型相比，端到端模型

4、能够减少中间环节，实现感知、规划与执行一体化，提高效率和响应速度；但端到端模型往往需要海量的训练数据，会消耗大量资源，存在黑箱效应。模型的训练数据包括真实数据和仿真数据，前者训练效果好，但需要耗费大量人工和硬件成本；后者成本较低，可以大规模获取，但通常存在 sim-to-real gap。人形机器人训练速度有望加快。人形机器人训练速度有望加快。1 月 7 日-10 日，CES 在美国拉斯维加斯举行。英伟达 CEO 黄仁勋在会上发布了用于合成运动生成的 NVIDIA Isaac GR00T Blueprint、“世界基础模型”NVIDIA Cosmos，帮助开发者生成海量合成运动数据集；Cosm

5、os 平台还能够将图像从 3D 扩展到真实场景，以缩小仿真与现实之间的差距。此外，英伟达 Omniverse 平台能够为机器人创造一个遵循物理规律的、现实世界的数字孪生环境，为机器人创造大量的学习场景；同时，开发者可以在 Omniverse 上建立多元宇宙，使机器人以不同的方式并行学习，从而大大缩短训练时间。DeepSeek 有望缩小机器人认知差距有望缩小机器人认知差距，加快响应速度，加快响应速度。1 月 20 日，DeepSeek发布复杂推理模型 DeepSeek-R1 并同步开源权重。该模型在后训练阶段大规模使用强化学习技术，模型推理能力明显提升，性能比肩 2024 年 12 月发布的 O

6、penAI o1 正式版，但训练成本及 API 服务成本和服务价格大幅下降。此外，DeepSeek 还发布了开源多模态 AI 模型 Janus-Pro，进一步提升了模型的多模态理解和文本到图像的指令跟踪能力。DeepSeek 大模型推理能力和多模态能力的提升有望弥合机器人“看到”和“理解”之间的差距，加快机器人决策和响应的速度。2025 年有望成为人形机器人量产年有望成为人形机器人量产“元年元年”。1 月 30 日，特斯拉 CEO 埃隆马斯克表示 2025 年 Optimus 机器人产能将扩至每月 1000 台，2026 年扩至每月10000 台，2027 年扩至每月 10 万台。国内的智元机