当大模型技术逐步向实体机器人延伸，物理AI正成为打通虚拟仿真与实体制造的关键环节，产业落地节奏高度依赖专用算力与高质量交互数据。针对行业普遍面临的数据匮乏、全链路算力供给不足难题，协创数据（300857.SZ）深度布局算力基础设施建设，为机器人训练、仿真和策略优化提供基础设施支撑。

　　从业务落地进展来看，这一战略定位正快速转化为实质商业化成果。公司在10月29日投资者关系活动记录表中披露，目前已与海外头部企业深度合作端到端模型开发与算力优化，国内客户持续拓展，未来伴随机器人产业放量，算力服务业务有望稳步兑现业绩。

　　当前，物理AI的规模化落地，正面临数据与算力的双重核心瓶颈。国金证券的测算显示，具身模型可用的真实交互数据不足大语言模型的万分之一，而达到可用水平的具身智能至少需要1000万小时多模态数据。算力端同样存在约束，训练世界模型与物理仿真需要千卡乃至万卡级集群支撑，机器人本体又受功耗、散热和实时延迟的严格限制，单一算力形态难以兼顾训练与推理的全链路需求。亿欧智库据此判断，算力正从通用底座转向具身智能的专用赛道，成为决定产业落地节奏的关键变量。

　　针对行业共性痛点，协创数据选择避开本体制造赛道，聚焦底层算力与数据底座建设。旗下FCloud的OmniBot平台于今年完成升级，依托NVIDIA OSMO云原生编排能力，客户可以自由按需将Isaac Sim仿真、Cosmos数据生成、Isaac Lab训练与GROOT模型开发串联成可直接调用的完整流水线，大幅降低开发者的环境搭建与调度门槛。

　　数据能力与算力集群的配套建设，进一步夯实了公司的底座优势。在8月的世界机器人大会上，FCloud联合他山科技发布视觉触觉多模态数据方案，通过自研Ego视觉设备与TS-ECHO触觉指套完成数据采集，在云端实现统一治理并支持跨模型复用。算力集群建设方面，公司在上海张江布局了聚焦机器人物理AI的专属训练集群；商业模式上以算力优化能力为核心，通过向机器人企业提供训练与推理全链路Token服务实现盈利。目前公司已与国地中心、国先中心等机构展开生态合作，持续拓展产业落地边界。

　　在行业从技术验证迈向规模化产业落地的进程中，算力底座作为串联仿真、数据、训练与真机落地的核心枢纽，产业价值愈发凸显。协创数据依托算力优化能力与全链路服务布局卡位产业核心环节，其技术与生态价值将伴随行业成熟持续释放，为实体制造与机器人产业的深度融合提供底层支撑。

（文章来源：证券时报网）