摩根士丹利报告：AI机器人竞争转向数据争夺，视觉数据成关键

摩根士丹利的研究报告指出 ，人工智能机器人的竞争已经从算法迭代转向数据争夺，特别是视觉数据
，作为视觉-语言-动作(VLA)模型训练的核心资源，其获取能力将直接决定企业在行业中的地位。特斯拉(TSLA.US) 、Meta(META.US)和布鲁克菲尔德等企业通过场景覆盖和数据积累构建技术壁垒 ，以期在AI机器人时代占据先机 。

随着具身人工智能技术的成熟
，数据收集效率、用户隐私与商业化落地之间的平衡将成为企业脱颖而出的关键，有望重塑全球AI机器人产业的格局。

视觉数据：AI机器人的“燃料”

摩根士丹利在其报告中强调 ，视觉数据是AI机器人的“燃料 ”
。通过比喻说明
，视觉数据的价值在于其收集与处理能力，缺乏这些能力 ，全球视觉数据的潜在价值无法释放。企业正将摄像头部署到家庭
、办公室、汽车乃至人体穿戴设备中
，以获取高质量 、多场景的视觉训练数据 。

特斯拉Optimus机器人通过“人类演示视频”自主执行任务，标志着从人工操控辅助向数据驱动自主学习的关键跨越
。Meta计划在眼镜产品中嵌入超高清摄像头 ，捕捉用户手部动作的现实数据
，为AI机器人训练提供素材。布鲁克菲尔德与Figure AI合作，开放其不动产资源用于AI机器人训练数据的收集 ，强调场景多样性的价值 。

投资视角：特斯拉为核心标的

摩根士丹利在报告中将特斯拉列为核心关注标的，并给予“增持
”评级
，目标股价410美元
。AI机器人相关的技术突破与数据积累是支撑长期估值的关键变量。同时，报告提示了行业核心风险 ，包括竞争加剧
、执行风险以及市场对“Dojo超级计算机赋能服务业务”的价值认可度下降 。

企业 视觉数据应用 目标与影响 特斯拉 Optimus机器人通过人类演示视频自主执行任务 从人工操控辅助向数据驱动自主学习的关键跨越 Meta 在眼镜产品中嵌入超高清摄像头
，捕捉手部动作数据 为AI机器人训练提供素材，预计未来2年内设备保有量达2000万台 布鲁克菲尔德 与Figure AI合作 ，开放不动产资源用于AI机器人训练数据收集 强调场景多样性的价值
，打造最大规模预训练数据集