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GPT-6-Astra 机器人应用引发热议，具身本体厂商有望边际受益。我们看到近期市场投资者对于 GPT-6-Astra 在具身智能上的应用较为关注，在2026 世界物理AI 大会暨宇树合作伙伴生态大会上，王兴兴表示，随着GPT-6 的发布，物理AI 也已经看到被击穿的苗头，突破点很可能最近1-2 年或2-3 年。整体而言，我们认为GPT-6 对于具身大脑能力提升有促进作用，具身本体厂商会更加边际受益，从而带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。 GPT-6-Astra 具身评测表现良好，真实场景下表现仍有欠缺。近期，商汤联合大晓机器人、Ropedia、新加坡南洋理工大学和东京大学的研究团队发表了《Has GPT-6-Astra Achieved Embodied Intelligence?》，我们看到其中对 GPT-6-Astra 的能力上限的测试中， GPT-6-Astra 在 LIBERO 系列、 SIMPLE 等多项评测中进一步逼近当前能力边界， RoboDojo 上任务成功率也达到 81.9%。我们认为这显示出其已具备了基本的具身能力。在部署到 8 个真实机器人平台后， GPT-6-Astra 可以直接操作不同形态的机器人完成一系列操作；但面对精细接触以及长程任务时，成功率会明显下降，也暴露出了安全、机械负载、决策速度等方面的欠缺。我们认为这一定程度上显示出，通用大模型能够具备一定的跨本体泛化能力，从而提升具身模型应用的上限，并有望降低不同具身模型重复开发的成本。 GPT-6-Astra 作为具身策略层潜力巨大，具身本体厂商边际受益最大。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%。我们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。我们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Knowhow的厂商壁垒会相对更高。 整体而言，我们认为GPT-6 对于具身大脑能力提升有促进作用，具身本体厂商更加边际受益，从而带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。相关标的：上纬新材(688585，未评级)、优必选(09880，未评级)、宇树科技-W(688836，未评级)、埃斯顿(002747，未评级)、杰克科技(603337，未评级)、杭叉集团(603298，买入)、永创智能(603901，买入)。 风险提示 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【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。
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