❖ AGI起于大语言模型，终于具身智能。

AGI（Artificial General Intelligence）， 即通用人工智能，也称强人工智能，指的是具备与人类同等甚至超越人类的智 能，能表现出正常人类所具有的所有智能行为。AGI 技术实现突破，离不开 LLM大模型和多模态能力，在两者结合下，AI具备了创造力。具身智能是迈 向通用人工智能（AGI）的重要一步，国内外大厂及高等学府均开展了具身智 能的相关研究，如微软、谷歌、斯坦福、达闼机器人、智元机器人等。 

 ❖ 人形机器人是AGI最佳载体，业界研究进展加速。

谷歌的RT-1是迈向 视觉语言动作（VLA）模型的一个尝试，通过吸收大量的真实数据，提升机器 性能和泛化能力；RT-2是全球首个控制机器人的VLA模型，将视觉语言模型 （VLM）与机器人操作能力结合，在泛化能力和涌现能力上均有明显提升。 GPT-4 是OpenAI 发布的最新GPT系列模型，是一个大规模的多模态模型，已 应用在Ameca和Eureka等机器人上；GPT-4V(ision)新增语言、图像交互功能。 Meta 和 CMU 联合打造出 RoboAgent，突破了缺乏足够庞大的数据集来训练 通用智能体和缺乏能够生成此类数据的通用智能体的困境。特斯拉链接 FSD 和机器人的底层模块，使用端到端的神经网络，助力Optimus在任务操作方面 展现出先进性。 

 ❖ “机器人+大模型”是迈向AGI时代的有效途径：

人工智能大模型的语 言处理能力可以被看作“大脑”，若想真正发挥通用人工智能的力量，未来的 AGI 需要有具身实体。

LLM有助于实现任务级编程/交互，整个过程基本不需 要或者仅需少量人类的介入和确认，降低了机器人的使用门槛。多模态大模型 使得机器人开始理解如何合理使用多种输出能力来更好的完成任务。但我们 离通用人工智能还很遥远，仍然存在许多尚未解决的重大问题，如多模态融 合、安全性、高质量训练数据缺乏等。

 ❖ 投资建议：

AGI是人工智能未来发展的方向，LLM和多模态推动AGI实现 技术上的突破，“机器人+大模型”为AGI走进物理世界提供了更多的可能性。 随着谷歌、OpenAI、Meta和特斯拉等科技大厂以及斯坦福等高等学府纷纷投 入AGI的研究中，“机器人+大模型”将会进入发展的快车道，带动机器人软件 和硬件系统的迭代升级，具有较好的发展前景。建议关注机器人整机领域的公 司，如三花智控、拓普集团、埃斯顿、亿嘉和、博实股份、德昌股份等。

 ❖ 风险提示：

特斯拉人形机器人量产进展不及预期；国产化替代进展不及预期； 制造业景气度恢复低于预期等。