文章核心观点 - "十四五"期间中国经济加速转型，从依赖房地产和传统基建转向新经济模式，金融周期见顶转向带来经济结构改善和质量提升[2][4] - 供给能力增强但需求不足问题突出，"十五五"期间需实现供需再平衡，重点包括化解债务、促进消费、财税改革、科技创新和人民币国际化[3][47][50] - 新发展理念全面落实，创新驱动研发投入加大，绿色转型成效显著，区域协调加强，高水平开放推进，民生共享持续改善[2][8][21][28][43] "十四五"经济转型与结构优化 - 经济发展模式转变，从较多依赖房地产和传统基建转向更加依靠新经济，金融周期见顶转向导致房价下行和信贷增速放缓[2][4] - 经济复杂度提升，2023年全球排名第16位，与美国差距缩小，出口相似性指数显示制造业竞争力增强[12][15] - 新质生产力发展，2024年高技术制造业增加值比"十三五"末增长42%，数字经济核心产业增加值增长73.8%[20] 创新驱动与技术进步 - 研发投入规模2024年达到3.6万亿元，较"十三五"末上升1.2万亿元，研发强度达2.68%上升0.27个百分点[10] - 技术进步提速，集成电路年产量2024年比"十三五"末增长72.6%，人工智能、航天、船舶等领域突破显著[12] - 出口结构优化，中间品出口占比提升至47.4%，资本品和消费品占比下降，对新兴市场中间品出口增速领先[34][35] 绿色转型成效 - 能源结构加速转型，2024年火力发电量占比降至67.4%，风电和太阳能发电量占比分别升至9.9%和4.4%[22] - 非化石能源消费比重达19.8%，较2020年提高3.9个百分点，2025年有望实现20%目标[22] - 新能源汽车保有量达3689万辆，占比10.3%，新三样产品出口快速上升[22] 区域协调与城乡发展 - 常住人口城镇化率2024年达67%，提前完成65%目标，户籍人口城镇化率48.3%仍有提升空间[28][45] - 城乡居民收入比值从2020年2.56降至2024年2.34，城乡收入差距持续缩小[46] - 区域战略协同加强，京津冀、长三角、粤港澳大湾区成效显著，东西协作深化[29] 高水平对外开放 - 出口展现韧性，2024年出口总额3.58万亿美元，较"十三五"末上升近一万亿美元，2021-2024年年均增速9.1%[30] - 外资准入负面清单持续缩减，制造业领域限制全部"清零"，自贸试验区增至22个贡献全国约20%外商投资和进出口[38][40] - 人民币国际化推进，2024年跨境收付达64万亿元，全球央行持有人民币储备规模2463亿美元占比2.12%[41][42] 民生共享与共同富裕 - 居民人均可支配收入2024年达4.13万元，年化增长率5.8%与GDP增速基本同步[43] - 基本养老保险参保率超95%，每千人口执业医师数从2.9人增至3.6人，托位数比"十三五"末增长125%[44] - 育儿补贴和免费学前教育政策预计减轻居民负担约1100亿元，生育支持政策体系建设加强[78] "十五五"政策方向 - 化解债务重点针对房地产和城投，地方政府隐债化解从14.3万亿元降至2.3万亿元，但城投有息债务余额约44.9万亿元[51][53] - 促进消费需清理行政性限制，中央财政支持消费品以旧换新按9:1承担补贴，育儿补贴国家基础标准中央承担90%[56][57] - 财税改革聚焦税制结构优化，提高直接税比重，完善数字经济活动征税制度，深化央地财政事权与支出责任改革[61][62] - 科技创新加强金融支持，科技贷款余额达43.3万亿元占比16.3%，债券市场科技板发行约6000亿元[75][76] - 人民币国际化需增强政策透明度和资产流动性，发挥国际贸易优势和香港离岸枢纽作用[82][83]

文章核心观点 - “十五五”（2026-2030年）是实现2030年前碳达峰目标的关键攻坚时期，需在产业结构“去重化”、经济活动“电气化”和发电结构“清洁化”三大领域采取关键行动 [3] - 为实现碳达峰目标，测算得出“十五五”期间绿色投资总需求为17.5万亿元，年均投入3.5万亿元，可累计减排16亿吨，并拉动GDP年均增长1.2% [3][7] - 当前中国每年有效支撑碳达峰的绿色融资规模约为2.5万亿元，为满足投资需求，“十五五”期间融资规模还需增长约40% [3][7] “十五五”碳达峰目标与挑战 - 量化目标为：在2030年碳强度比2005年下降65%、非化石能源占比年均提高1个百分点的约束下，碳排放有望在2028年前后达峰，峰值约113亿吨，“十五五”期间累计降碳量约16亿吨 [8][14] - “十四五”期间出现产业结构与能源结构的“非趋势性”变化，高耗能制造业占比回升、电气化进程放缓、煤炭消费增速提高，导致碳排放增速升至3%，增加了碳达峰压力 [4][16][19] 关键行动领域一：产业结构“去重化” - 核心是通过供给侧产能治理降低高耗能产业占比，重点针对水泥、钢铁、合成氨、炼油和电解铝等行业 [4][30] - 具体路径包括：预计到2030年水泥熟料产能压减至15亿吨，贡献减排约8000万吨；粗钢产量控制在9亿吨左右，贡献减碳量约1.25亿吨 [31] 关键行动领域二：经济活动“电气化” - 重点推进工业、交通、建筑部门的电气化改造，预计到2030年三部门的电气化率将分别达到35%、12%和65%，可为“十五五”贡献3.5亿吨减排量 [6][56] - 工业领域通过节能提效和设备电气化升级（如电炉钢、绿氢、CCUS）实现减排；交通领域主要依靠新能源汽车推广，预计2030年销量达1920万辆，保有量超1亿辆，贡献减碳量约9000万吨 [36][38][42][44] - 建筑领域通过既有建筑改造和建筑光伏一体化（BIPV）推进，预计建筑光伏累计装机量将从2023年的38.2GW增至2030年的140GW [49][51] 关键行动领域三：发电结构“清洁化” - 非化石能源装机将延续高增长，预计“十五五”期间新增装机11.7亿千瓦，到2030年风光累计装机量达28亿千瓦以上 [6][63][65] - 为提升电力系统灵活性，需加强煤电灵活性改造（预计规模3亿千瓦）、储能（预计新建规模188GWh）和需求响应（能力达最大负荷的6.6%）等方面的投资 [65][66][67] - 电网投资将向配电网和特高压倾斜，以支持新能源大规模发展和分布式能源接入 [70] 碳达峰投融资及经济贡献 - 绿色投资需求主要集中在电力（7.5万亿元）和交运（6.2万亿元）行业，其中超过四分之三的投资将流向新能源产业链 [7][71] - 通过CGE模型测算，年均3.5万亿元的达峰投资能拉动GDP年增长1.2%，其中新能源产业链投资贡献了70%以上的GDP增长 [87][88] - 中国储蓄率高（2023年总储蓄占GDP比重43.6%），具备实现碳达峰的绿色投资能力，需通过公共政策降低绿色溢价以引导资金流向绿色领域 [85][86]

平台定位与服务特色 - 中金点睛是集成中金研究分析师投研智慧的一站式数字化投研服务平台 依托中金研究30多个专业团队 全球市场视野 超1800支个股覆盖的深度积淀 [1] - 平台提供研究报告 会议活动 基本面数据库 研究框架等分析师研究成果 并结合大模型技术 致力于为客户提供高效 专业 准确的研究服务 [1] - 平台致力于打造开放共享的金融业知识平台 [1] 核心功能与内容覆盖 - 研究观点日度更新投研焦点 精选文章及时推送 [4] - 提供公开直播 由资深分析师及时解读市场热点 [4] - 提供精品视频 采用真人出镜 图文并茂形式直观展示 例如CICC REITs TALK系列 [5][7] - 邮箱认证可解锁三大升级功能 [8] - 研究报告库包含3万+完整版研报 覆盖宏观经济 行业研究 大宗商品等领域 [9] - 数据与研究框架包含160+行业研究框架 行业数据 40+精品数据库及精品数据看板 [10] 技术应用与智能化服务 - 平台集成中金点晴大模型技术 提供AI搜索 要点梳理 智能问答等功能 [10] - 支持智能搜索 用户可直接输入问题获取专业解答 [11] 访问与使用方式 - 用户可通过官网research cicc com或手机号登录体验平台服务 [4] - 平台提供便捷的登录入口 点击图片即可即刻体验 [2]

农业的当代地缘经济含义 - 农业是国家安全的基础产业，粮食供给缺口会威胁社会稳定并影响国家战略自主，各国通过土地改革和绿色革命提高粮食产量以维持高自给率 [3] - 农产品需求价格弹性小，供需失衡会引发价格大幅波动，进而演变为宏观经济和社会问题，影响国家在农业、财政、贸易等领域的政策制定 [3] - 食品通胀对低收入群体影响显著，例如2023年美国最低收入分组家庭的食品支出占家庭税后收入比重达32.6%，远高于中等收入家庭的13.5% [3] - 农产品供大于求会损害农民利益，导致"增产不增收"，在欧美国家政府常通过补贴弥补生产者损失，相关政策在大选年易成为竞选焦点议题 [4] - 农产品贸易制裁是地缘经济博弈的重要领域，区别于一般贸易争端，其目的是通过限制正常贸易往来迫使被制裁国改变政策，而非解决市场准入公平性问题 [5] 大国粮食自给与全球粮食安全格局 - 全球人口大国粮食自给率普遍较高，2022年人口最多的8个国家及欧盟的谷物自给率整体达102%，除尼日利亚外其余自给率均超90%，印度、美国、巴基斯坦、巴西超过100% [8] - 人口大国的粮食高自给率并非源于富裕的耕地资源，而是政策选择的结果，例如孟加拉国、中国、印度等人均耕地低于世界平均水平，但仍坚持粮食自给政策 [9] - 大国粮食自给具有外部性，过度依赖国际市场采购可能拉高全球粮价，而大国自给有利于平抑国际粮价，避免对低收入国家购粮产生不利影响 [13] - 中国粮食政策以"谷物基本自给，口粮绝对安全"为核心，2023年《粮食安全保障法》明确优先保障稻谷、小麦、玉米自给，适度进口大豆和杂粮 [14] - 中国主粮进口集中度较高但风险可控，2024年三大谷物前三大进口来源国占比均超70%，且分布在不同大洲分散气候和供应链风险，中国主粮进口量占全球出口比重较低（稻谷8.8%、小麦4.8%、玉米9.6%） [16] 粮食禁运的效力演变与当前风险 - 粮食禁运在冷战时期曾被用作地缘博弈工具，1950-1984年间全球85次经济制裁中10次涉及食品禁运，但多数被视为完全失败或缺乏长期影响 [17] - 禁运对口粮短缺国家有效性更高，典型案例是1965-1966年美国限制对印度小麦援助迫使印度实施绿色革命，但随着印度粮食自给能力提升，粮援牵制力大大减弱 [17] - 1980年美苏商业性谷物禁运失败原因包括出口寡头难以形成共谋（阿根廷、加拿大、澳大利亚增加对苏出口）、跨国转运难以避免、苏联对海外粮食依赖度有限 [18] - 粮食禁运伴随高昂政治经济成本，1980年美苏禁运导致美国农业净收入预期下降40%，成为大选年重要争议点，里根上台后于1981年4月取消禁运 [19] - 当前粮食安全风险集中在低收入国家，2024年全球53个国家或地区超过2.95亿人面临严重饥饿，诱因包括武装冲突、极端天气和经济冲击，这些国家谷物自给率偏低且易受本币贬值影响购粮成本 [20][21][22] 中国粮食安全保障策略与农业支持政策 - 中国粮食生产取得显著成就，1949-2024年人均粮食占有量从不足210公斤提高至超500公斤，粮食总产量增至6.2倍，单产提高至5.8倍 [26][28] - 驱动中国农业发展的因素包括制度创新（家庭联产承包制）、投入增长（农机、化肥、灌溉）和科技进步，后者对农业发展的贡献逐渐加大 [28] - "藏粮于地"战略重点包括守牢18.65亿亩耕地红线、确保粮食播种面积、建设高标准农田（截至2024年底累计超10亿亩） [30] - "藏粮于技"潜力巨大，中国玉米、大豆单产仅为美国59%，政策通过生物育种产业化（转基因玉米、大豆增产效果超10%）推动单产提升 [31] - 农业支持政策包括价格支持（最低收购价）、补贴（耕地地力保护补贴、生产者补贴）和保险三类，2023年中国生产者农业支持估计值达2635亿美元，但劳均支持水平低于OECD国家 [36][37] 农产品进口制裁的案例与大豆贸易博弈 - 农产品进口管制是常见反制措施，通过造成出口国供给过剩打击其农业利益，案例包括2018年中国对美国大豆加征反制裁关税 [39] - 全球大豆贸易呈需求单方集中（中国进口占全球六成）、供给双头垄断（美国、巴西出口占八成以上）格局，2017年中国大豆进口中53%来自巴西、34%来自美国 [41][42] - 2018年大豆反制裁关税导致中国贸易转向，美国对华大豆出口额同比降74%（降幅91亿美元），中国从巴西采购占比从53%升至75% [43][45] - 美国通过市场促进计划（MFP）补偿农民损失，2018-2019年共出资280亿美元，但未能挽回2018年中期选举中大豆主产区对共和党支持度下降 [46] - 中美贸易摩擦后中国深化与巴西农业合作，2024年巴西大豆占中国进口比重达71%，巴西大豆产量以6.0%的年均增速反超美国（2.2%） [49][51]

金属资源与地缘经济的互动关系 - 金属作为战略性资源，在地缘经济竞争中扮演重要角色，工业化是金属资源与地缘经济相互作用的关键纽带 [2] - 新地缘形势下，美欧再工业化、战略新兴产业竞争及发展中国家工业化交织，推动金属需求上升，但供给因分布集中和可替代性低而存在约束 [2] - 金属供需错配会深刻影响产业链和地缘格局演变，资源国地位可能分化，合作或走向集团化和区域化 [2] 地缘因素对金属的影响 - 地缘因素通过供给、需求和贸易渠道影响金属资源，其中对供给的冲击尤为显著，因金属矿产地理分布集中度高（如钴储量刚果（金）占全球超50%） [2][13][18] - 地缘冲突可能导致供给锐减，例如2023年刚果（金）矿区冲突使钴价单周上涨28% [18] - 金属需求方市场势力相对较弱，但制造业大国（如中国）因规模经济和技术进步可增强议价能力 [22][23] - 金属贸易受通道权限制较小，不同于化石能源，主要运输路线如太平洋航线替代性较强 [24][25] 金属分类及其经济含义 - 从产业经济视角，金属分为大金属（如钢铁、铜、铝）和小金属（如战略性小金属镓、锗和新能源金属锂、钴） [9] - 大金属作为结构材料用量大、通用性强，应用于建筑、制造和国防等领域；小金属作为功能材料专用性高，关键用于半导体、新能源等战略新兴产业 [9][10] - 军工产业需同时依赖大金属（如钢铁、铝合金）和小金属（如钛、铀），体现金属综合实力 [11] 金属供给格局与约束 - 金属矿产供给集中度高，前三大供应国份额（CR3）达70%，高于化石能源的50% [13] - 小金属分布集中度高于大金属，锂、钴、镍储量CR3平均为72%，而铁、铜、铝为54% [13] - 供需错配明显：供给集中于南美洲、大洋洲和非洲，需求则集中在东亚、欧洲和北美，中国作为最大需求方需大量进口 [16] 工业化对金属需求的影响 - 三类工业化推动金属需求：美欧再工业化（如欧盟8000亿欧元国防计划）、新型工业化（绿色转型和半导体竞争）及发展中国家工业化 [27][28] - 金属是美欧再工业化的重要投入，但非决定因素，受制于对外依存度（如欧盟铁矿石净进口占消费量70%） [28] - 新兴产业依赖金属材料：新能源产业推高锂、钴需求（IEA预计关键清洁技术市场增长），半导体行业需镓、锗等材料（2025年锗供给缺口预计达-6%） [36][37] 中国在金属领域的优势与风险 - 中国在金属冶炼加工环节具竞争优势，规模效应（如稀土冶炼占全球超90%）和技术优势降低成本（国内稀土冶炼成本为澳大利亚的1/2-1/3） [38][39] - 供应风险集中于大金属（如铁矿石风险总分5）和新能源金属（如钴风险总分4.25），而战略性小金属风险较低（如稀土风险总分2） [54][55] - 风险应对需侧重循环回收（如再生铝目标1150万吨）、国内挖潜和国外收储，战略收储可通过国家主权基金或央国企投资实现 [56][58] 金属回收利用的发展趋势 - 回收利用对缓解供给约束意义重大，当前全球废金属回收市场预计2029年达4143亿美元，CAGR为5.6% [59][61] - 中国凭借生产规模和市场需求推动回收，但技术落后于美欧；美国依赖技术优势（如AI排序技术），欧洲主导政策标准制定 [60][62] - 金属回收呈现规模化与技术升级趋势，如锂电池关键原材料规模化回收，未来或形成中美欧三足鼎立格局 [61][62]

人民币汇率走强驱动因素 - 8月中下旬以来人民币汇率走强并向中间价靠拢，9月17日在岸汇率接近7.10、离岸汇率升破7.10，均为2024年11月以来新高[4] - 美国劳动力市场数据疲软，非农就业大幅下修，JOLTS职位空缺不及预期，鲍威尔在Jackson Hole会议强调应对就业下行风险，市场降息预期升温[2][4] - 国内出口保持韧性，2025年1-8月出口累计同比增长5.9%高于预期的4%，弱美元预期下结汇率回升带动净结汇率转正[2][4] 美元中长期贬值周期逻辑 - 特朗普"大重置"政策推动美国从准平衡财政转向功能性财政，"大美丽法案"未来10年潜在增加赤字规模约4万亿美元，保守估计未来几年美国赤字率保持在6.5%-7%附近[10] - 财政主导下货币政策被迫配合宽松以应对利息支出负担，特朗普施压美联储降息进一步推动美元走弱[10] - 美债短端利率对美元指数影响显著，财政主导和金融抑制政策下美元流动性将趋势性充裕，中长期或开启新一轮贬值周期[10] 美元汇率对全球市场影响机制 - 美元通过金融渠道（主导）和实体渠道影响全球资本流动与风险偏好，金融渠道包含资金借贷和风险承担渠道，改善其他国家融资环境与资产负债表[12][13] - 弱美元周期加速全球跨境资金流动，新兴市场因金融系统不发达对美元借贷依赖更大，美元走弱改善其资产负债表并推升美元借贷[13][17] - 流动性改善推动新兴市场资本开支和经济基本面提升，弱美元伴随美国货币宽松带动需求改善，新兴市场经济增速改善幅度高于美国[13][23] 弱美元对A/港股盈利、估值与流动性影响 - 盈利方面：弱美元提振全球投资需求与新兴市场经济增长，利好出口企业盈利，中国出口企业"以价换量"基础上盈利增速回暖[3][26] - 估值方面：美国宽货币和弱美元推动全球流动性宽松，美元指数与A股PE负相关，港股因联系汇率制估值提振更直接，2025年美元指数从108.5走弱至97.9，A/港股PE从18倍/11.9倍回升至22倍/12.6倍[3][33] - 流动性方面：美元走弱带动资金回流新兴市场，2015年以来A/港股外资流入与美元指数负相关，2025年前8个月外资累计流入A/港股13.5亿/168亿美元（去年同期净流出190亿/2亿美元），7-8月单月流入均超80亿美元[3][35] A/港股市场表现与弹性特征 - 2016年以来恒生指数和沪深300对美元指数弹性系数分别为-2.5和-1.2，美元贬值1%对应上涨2.5%和1.2%，港股因资金流动便捷和利率联动性弹性更大[3][42] - 2015年"811"汇改后9轮人民币升值周期中，沪深300和恒生指数平均收益12%和16.6%，胜率89%和78%；贬值周期平均收益-8%和-12.6%，胜率仅25%和12.5%[3][44] - 升值周期中成长风格表现突出，A股成长和价值风格平均月收益分别为3.6%和2.6%，港股为3.4%和2.2%[44][50] 汇率与基本面对资产影响的比较 - 汇率升值时沪深300和恒生指数平均上涨24.9%和31.6%，贬值时下跌17.3%和25.7%，汇率因素对风险资产影响超过基本面（PMI）[44][46] - 汇率升值+PMI回落时期风险资产表现（沪深300+19.5%、恒生指数+35.6%）显著优于汇率贬值+PMI改善时期（沪深300-14.2%、恒生指数-21.8%）[44] - 债券市场受基本面主导，PMI回落和汇率贬值均利好债券，PMI回落+汇率升值时期债券收益（+0.9%）优于PMI改善+汇率贬值时期（-0.6%）[46] 行业风格表现差异 - 人民币升值利好成长风格，A股表现较好行业为日常消费（月均+2.4%）、材料（+2.4%）、金融（+2.3%）和信息技术（+2.1%）[50] - 港股表现较好行业为信息技术（月均+4.3%）、材料（+3.8%）、可选消费（+3.2%）和房地产（+2.8%）[50] - 信息技术和材料在A/港股市场均表现突出，消费与金融地产板块也有机会[3][50]

美联储降息对中国资产的影响 - 美联储降息有助于缓解中国货币政策的的外部掣肘[5] - 美国降息可能导致弱势美元并对美元汇率形成下行压力[5] - 降息或促进全球资金流动性释放推动全球资金再配置使人民币资产受益于全球货币体系多元化和碎片化的双重红利[5] 金融周期调整与资产配置 - 金融周期调整后安全资产占比可能系统性上升而风险资产中房地产占比可能系统性下降股票资产占比可能系统性上升[8] - 金融周期调整反映中国经济增长模式转变和货币来源变局货币之外的因素如股市分红率提升和长期资金入市对股市形成中长期支撑[9] - 货币变局反映资源配置优化靠效率发展的板块相对更为受益[9] 美元陷阱的现状与挑战 - 美元陷阱指新兴市场国家因持有巨额美元资产导致购买力受损却无法脱身的困境其逻辑支点包括新兴市场持有外储的必要性美元作为安全资产的唯一性及缺乏替代安全资产[9] - 有观点认为2025年以来美元陷阱的三个逻辑支点出现重要甚至本质的动摇突破美元陷阱成为可能[9] 美联储降息政策分析 - 美联储9月降息25个基点符合市场预期但决策者对下一步降息存在较大分歧此前期待的降息50个基点并未出现[12] - 由于就业数据疲软预计联储或于10月再次降息但之后通胀升温将使降息门槛越来越高货币宽松空间受限[12] - 美国经济当前症结是成本上升而非需求不足过度货币宽松可能加剧通胀使经济陷入类滞胀困境[12] 公募债基投资新规影响 - 证监会发布征求意见稿拟对股票债券混合型基金及公募FOF统一设置不同持有期间的阶梯式赎回费率需持有6个月以上才可能豁免赎回费[14] - 新规政策意图是抑制频繁申赎的非理性投资行为优化投资者持有体验并推动资管机构聚焦长期价值创造弱化短期业绩博弈[14] - 该举措或将一定程度重塑公募行业生态影响公募债基投资者的未来业务模式[14]

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机器人大模型是迈向通用具身智能的关键路径 - 机器人大模型通过融合视觉、触觉等多模态信息弥补机器人物理常识不足 是推动产业向通用具身智能发展的重要路径[2][4] - 行业重心已从人形机器人硬件转向小脑+大脑系统研发 投资重点转向通用基础能力构建[2][18] 传统机器人存在专一性瓶颈 - 传统机器人控制存在三专一低特征：任务专一（仅完成1-2种预设任务）、场景专一（离开特定场景性能骤降）、数据专一（依赖人工标注小样本数据）、泛化能力低[10][12] - 传统控制依赖规则编程和模块化算法 难以满足复杂动态环境需求[10] 现有成熟模型应用于机器人存在局限 - 大语言模型虽在自然语言处理成熟 但存在幻觉现象 无法直接解决物理操作问题 主要充当顾问角色而非执行者[4][24][25] - 自动驾驶模型与机器人有技术相通性 但机器人面临更复杂场景和更高通用性要求 难以突破极端场景泛化不足问题[4][29] 机器人大模型解决物理常识缺失问题 - 通过多传感器融合视觉、触觉、力量感应数据 构建物理属性表征 在仿真环境中训练弥补物理常识缺失[17] - 采用仿生学习路径 如RTR框架实现实时模型更新 模仿学习通过人类示范数据初始化策略[17] 商业化路径分化为硬件优先与模型优先 - 硬件优先路径由车企和机器人企业主导 侧重硬件本体研发和运动数据积累[41] - 模型优先路径由AI企业主导 先构建智能大脑再反向定义硬件需求[41] - 2025年上半年国内机器人产业链披露88起融资事件 同比增长近80% 融资规模超50亿元[36] 产业发展趋势与挑战 - 多数企业将聚焦垂直领域实现通用/柔性应用 仅少数全栈能力企业有望定义具身智能标准[5][43] - 产业将向专业化分工模式演进 形成技术层与商业层分工协作体系[46] - 面临数据稀缺问题 真机数据、仿真语句和互联网视频是主要训练数据来源[47] - 存在安全隐患 对抗攻击可导致系统性能下降21.2%-30.2%[49] 技术实现方式与案例 - 海外机器人大模型如谷歌RT-1/RT-2、PaLM-E等已展现端到端控制、对象泛化性和零样本能力[34] - 多模态融合技术整合视觉、语音、触觉信息 提升环境感知与操作精度[27]

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