开源证券：机械设备行业点评报告：动作捕捉：人形机器人数据采集利器

低成本方式获得高质量数据是人形机器人大规模量产前要解决的关键问题人形机器人需要理解并与物理世界进行交互，使用人类运动数据对机器人进行训练，能够提升机器人的灵活性和协调性。泛化能力的提升需要海量的数据，准确复制人类动作则要求数据具备高精度。特斯拉、智元等国内外巨头已纷纷布局数据采集，国内政策也在积极支持。2024年12月27日，北京国地共建具身智能机器人创新数据采集基地亮相，12月28日，上海提出“搭建超大规模城市级的模拟应用场景，率先赋能具身智能、自动驾驶等大模型实训”。我们认为通过低成本方式，高质量地获取数据对机器人进行训练，是量产前要解决的关键问题。 动作捕捉或是当下人形机器人最主流的数据采集方式 数据采集方式分遥控操作、动作捕捉、大模型三类，动作捕捉能直接将人类动作迁移至人形机器人，具备精度高、数据采集全面等优势，或是当下人形机器人最合适的数据采集方式。动作捕捉系统主要为光学式、惯性式，光学式基于光学摄像头完成物体捕捉和定位，惯性式则利用惯性传感器测量物体的加速度、方向、倾角等，由于人形机器人在运动过程中涉及检测平衡、跌倒、抗扰需求，采用惯性动作捕捉更为合适。我们以特斯拉采用Mo