东方证券发布研报称，通用大模型同样有望在具身领域取得市场机遇，该行认为大模型厂商的进入将加速具身模型的进展，因此行业商业化的预期正在持续提升。该行看到OpenAI等大模型厂商正在向具身智能领域布局，该行预计这有望推动更多应用场景的突破，从而带动行业商业化进程的突破加速，机器人整机及零部件厂商将有望受益。

　　该行看到此前市场对于具身智能行业较为悲观的主要原因在于，认为具身模型是区别于大模型的，担心现在具身行业厂商模型进步缓慢，因此具身智能应用场景有限。但该行看到GPT-6 Astra在具身领域已取得良好的良好应用实践，部分投资者开始逐渐认为通用大模型同样有望在具身领域取得市场机遇，该行认为大模型厂商的进入将加速具身模型的进展，因此行业商业化的预期正在持续提升。

　　银河通用此前，将Astra与π0.5放进一个包含十项任务的双臂RoboDojo子集进行测试，结果显示：单使用Astra的成功率只有26%，通过Astra和π0.5混合控制后，任务成功率提升至48%。该行认为实验结果一定程度揭示了GPT-6-Astra作为策略层大脑的潜力，即通过Astra来理解任务，从而调用更基础的具身模型来完成任务目标，对于具身本体厂商而言，其训练的底层模型能够得到更高效的组合，进一步提升实际落地时的部署能力。该行认为伴随未来通用大模型厂商对具身智能领域的持续探索，有望带动具身智能在物流、工业制造领域的加速应用，具备垂类场景Know-how的厂商壁垒会相对更高。

　　该行看到近期众多大模型厂商正在持续拓展具身智能领域布局，这有望催化行业商业化预期的提升。OpenAI近期宣布将在2027年拿出亮眼的演示机器人样机，特斯拉在扩充Optimus机器人数采团队，国内厂商里字节跳动也在扩充机器人工程师团队，该行看到伴随这些大模型厂商加速向具身智能领域布局，该行预计未来还有更多的大模型厂商加速向具身领域布局，该行认为这有望推动更多应用场景的突破，从而带动行业商业化进程的突破加速，机器人整机及零部件厂商将有望受益。

　　模型发展和数据积累慢于预期风险、场景需求落地不明确风险、厂商生产不及预期风险、国家政策变化风险、行业融资不及预期风险

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