市场整体表现与预期 - 周一早盘美国股指期货上涨 道指期货涨0.44% 标普500期货涨0.41% 纳斯达克100期货涨0.38% 罗素2000期货涨0.71% [1][3] - 上周市场表现分化 尽管周三有连续第三次降息 但资金从昂贵的科技股轮动至价值股 [1] - 上周五主要股指收跌 纳斯达克综合指数跌1.69% 标普500指数跌1.07% 道琼斯指数跌0.51% 罗素2000指数跌1.51% [8] - 上周五行业板块表现不一 必需消费品 非必需消费品和医疗保健板块上涨 而信息技术 能源和工业板块大幅下跌 [7] 重点关注个股动态 - iRobot Corp 盘前暴跌81.98% 因公司决定申请破产 关税损害了其利润率 [5] - argenx SE 盘前下跌6.72% 因其甲状腺眼病二期UplighTED研究在无效性审查后终止 [4] - Katapult Holdings 盘前下跌9.12% 此前宣布将与Aaron's和CCF进行全股票合并 旨在组建非优质金融领域的巨头 [5] - MindWalk Holdings 盘前上涨10.73% 公司将于周一发布第二财季财报 华尔街预期其营收为400万美元 每股亏损0.01美元 [5] - AMREP Corp 上周五公布的第二季度业绩令人失望 未达到营收和利润的普遍预期 [11] 宏观经济与政策事件 - 投资者周一将密切关注纽约联储制造业调查结果 以及美联储理事斯蒂芬·米兰和纽约联储主席约翰·威廉姆斯的讲话 [2][12] - 根据CME FedWatch工具预测 市场认为美联储在2026年1月28日会议上维持当前利率不变的可能性为73.4% [3] - 10年期美国国债收益率为4.17% 2年期国债收益率为3.51% [3] 大宗商品与加密货币 - 原油期货在纽约早盘交易中上涨0.31% 至每桶57.42美元左右 [10] - 黄金现货价格上涨1.10% 至每盎司4,346.35美元左右 其上次历史高点为每盎司4,381.6美元 [10] - 比特币价格上涨1.90% 至每枚89,848.10美元 [10] 全球市场概览 - 周一亚洲市场普遍下跌 仅马来西亚和泰国基准指数例外 新西兰NZX 50指数收涨 澳大利亚ASX 200指数仍下跌 [13] - 欧洲市场在早盘交易中多数走高 [13] 历史规律与市场观点 - 根据Kobeissi Letter引用自1929年的数据 标普500指数在79%的“圣诞老人行情”期间上涨 平均涨幅为1.6% [9] - “圣诞老人行情”通常指12月最后五个交易日和1月前两个交易日 自1950年以来 标普500指数在这些期间有79%的时间录得上涨 [9] - 该观点还指出 在过去8年中 标普500指数仅在圣诞老人行情窗口期下跌过一次 并预计标普500指数可能在今年年底达到7000点 [9]

市场整体表现与预期 - 周一盘前美国股指期货上涨 道指期货涨0.44% 标普500期货涨0.41% 纳斯达克100期货涨0.38% 罗素2000期货涨0.71% [1][3] - 上周市场表现分化 尽管周三连续第三次降息 资金从昂贵的科技股轮动至价值股 [1] - 上周五主要股指收跌 纳斯达克综合指数跌1.69% 标普500指数跌1.07% 道琼斯指数跌0.51% 罗素2000指数跌1.51% [8] - 市场关注“圣诞老人行情”历史数据 自1929年以来 标普500指数在79%的该行情期间上涨 平均涨幅1.6% 自1950年以来同样有79%的时期录得正收益 过去8年仅下跌一次 [9] - 全球市场表现不一 周一亚洲市场普遍下跌 仅马来西亚和泰国基准指数例外 欧洲市场早盘多数走高 [13] 重点个股动态 - **iRobot Corp (IRBT)** 盘前暴跌81.98% 因公司决定申请破产 关税损害了公司利润率 [5] - **argenx SE (ARGX)** 盘前下跌6.72% 因其甲状腺眼病二期UplighTED研究在无效性审查后终止 [4] - **Katapult Holdings (KPLT)** 盘前下跌9.12% 此前宣布将与Aaron‘s和CCF进行全股票合并 旨在组建非优质金融领域的巨头 [5] - **MindWalk Holdings (HYFT)** 盘前上涨10.73% 公司计划周一发布第二财季财报 华尔街预期每股亏损0.01美元 营收400万美元 [5] - **AMREP Corp (AXR)** 上周五公布的第二季度业绩令人失望 营收和盈利均未达到市场普遍预期 [11] - 追踪标普500指数的SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY) 周一盘前上涨0.24%至683.37美元 而追踪纳斯达克100指数的Invesco QQQ Trust ETF (QQQ) 下跌0.17%至614.65美元 [3] 宏观经济与数据前瞻 - 投资者周一将密切关注12月帝国州制造业调查结果 该数据将于美东时间上午8:30发布 [2][12] - 美联储理事斯蒂芬·米兰和纽约联储主席约翰·威廉姆斯将于当日早些时候发表讲话 [2][12] - 全周将有一系列经济数据发布 包括美东时间上午10:00全美住宅建筑商协会发布的12月房屋建筑商信心指数 [12] - 市场预计美联储在2026年1月28日会议上维持当前利率不变的可能性为73.4% [3] - 10年期美国国债收益率为4.17% 2年期国债收益率为3.51% [3] 行业板块与大宗商品 - 上周五消费必需品、非必需品和医疗保健板块上涨 而信息技术、能源和工业板块大幅下跌 [7] - 大宗商品方面 纽约早盘原油期货上涨0.31%至每桶57.42美元附近 [10] - 黄金现货价格上涨1.10%至每盎司4,346.35美元附近 其上次历史高点为每盎司4,381.6美元 [10] - 比特币价格上涨1.90%至每枚89,848.10美元 [10]

文章核心观点 - 2025国际具身智能技能大赛通过设置真实世界任务暴露了机器人技术的当前局限 但此举是行业主动设计的“压力测试” 旨在通过暴露技术瓶颈和收集真实场景数据来推动具身智能技术的实质性发展 为未来迈向可靠实用的生产力工具铺路 [1][2] 行业现状与挑战 - 人工智能发展呈现“莫拉维克悖论”式反差 网页端大模型能力已很强 但现实中的机器人仍像学龄前孩童一样蹒跚学步 执行如叠衬衫等基础任务仍“难于登天” [1] - 具身智能行业当前面临核心“数据困境” 解困关键在于获取真实场景数据 只有先突破“数据困境” 才能着手解决“模型困境” [2] - 行业将机器人从理想实验室环境推向不可预测真实世界的竞赛中 出现了诸多“翻车”笑料 如机器人执行任务时愣住、绕过障碍时扳倒自己、出场即摔伤等 这暴露了技术瓶颈 [1] 大赛设计与行业共识 - 大赛设计理念核心在于撕掉实验室“滤镜” 将机器人置于真实碰撞中以暴露弱点 例如让机器人从高约30厘米的碎砖坍塌区走过 在极窄口径花瓶里插向日葵等 这些近似真实世界的任务让机器人告别“参数比拼”和固定程序 向理解并适应非结构化环境迈进 [2] - 业内专家和企业达成高度共识 认为大赛中的失误是主动设计的“压力测试” 是技术迭代过程中不可或缺的宝贵财富 其价值远大于精心编排的完美演示 [2] - 机器人每一次摔倒和失误都在为“数据困境”编织出路 通过真实挫折收集的关键数据能明确攻关方向 加速机器人从展示品迈向生产力工具 [2] 发展路径与意义 - 行业认为现在“应摔尽摔” 未来才能大步向前 这些“翻车”瞬间为具身智能的未来铺路 是产业为了真正“站立”并奔跑起来所必须经历的锤炼 [1][2] - 大赛的目标是推动机器人从执行固定程序中挣脱 向理解并适应非结构化环境迈进 这种“高压环境”造成的每一次“翻车”都在为具身智能的未来铺路 [2]

机器人产业蓬勃发展，正极大改变着人类生产和生活方式，为经济社会发展注入强劲动能。2023年年初， 工业和信息化部联合十六大部委印发《"机器人+"应用行动实施方案》，目标到2025年，制造业机器人密 度较2020年实现翻番，服务机器人、特种机器人行业应用深度和广度显著提升，机器人促进经济社会高质 量发展的能力明显增强。11月12日工业和信息化部又印发《人形机器人创新发展指导意见》，提出人形机 器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，并明确2025年实现批量生产。 各项政策加持，热度非凡，行业活动也层出不穷，小编通过网络搜集整理了 未来两周国内外机器人及人工 智能领域行业活动活动榜单 ，供大家参考。 2025.12.15-12.28 机器人及人工智能相关活动预告 1 2025中国人工智能产业创新发展大会 时间： 2025.12.17 时间： 2025.12.19 地点： 天津高新区赛象酒店宴会厅 主办单位： 天津市机器人产业协会、天津市机器人学会、天津市机器人产业技术创新战略发展联 盟 地点： 北京市海淀区新建宫门路2号中关村展示交易中心颐和厅 主办单位： 中国工业合作协会、中国电子信息行业联合 ...

三、关于股东情况：（1）请结合公司第一大股东持有公司股份以来的股权结构变化情况，说明最近三年公司控制权是否发生变更；（2）请说明公司股东拉 扎斯向上穿透后的境外主体是否存在法律法规规定禁止持股的主体；（3）请说明首旅酒店、中江高新和德阳凯州国有股东标识办理进展；（4）请就近12个 月内新增股东沈格非入股价格合理性，是否存在利益输送出具明确结论性意见；（5）请说明本次拟参与"全流通"股东所持股份是否存在被质押、冻结或其 他权利瑕疵的情形。 近日，证监会披露境外发行上市备案补充材料要求公示（2025年12月8日—2025年12月12日），今年12月2日获证监会境外上市备案的优地机器人（无锡）股 份有限公司（以下简称"优地机器人"或"公司"）被要求就股权变动、股东情况、股权激励和业务经营等六大核心事项补充说明。 据悉，优地机器人拟发行不超过7360万股境外普通股赴港上市，计划实现33名股东持有的2.37亿股境内股份"全流通"。若成功上市，优地机器人将成为又一 家登陆资本市场的中国服务机器人企业。 具体来看，证监会请公司补充说明以下事项，请律师核查并出具明确的法律意见： 一、关于境外发行上市条件：请严格对照《境内企业 ...

市场表现 - 科创人工智能ETF华夏(589010)上周五单边上行收涨2.26%，全天成交额近8900万元，持仓股中合合信息飙涨超13%，芯原股份、云天励飞、云从科技等多只个股涨幅超6% [1] - 机器人ETF(562500)上周五探底回升收涨0.52%，报0.960元，全天成交额逼近7亿元，持仓股中云天励飞领涨近7%，景业智能大涨超5%，科沃斯、石头科技悉数飘红 [1] 行业动态与产品发布 - 宇树科技首发人形机器人App Store，包含用户广场、动作库等内容，用户可下载动作和预设，公测已首发搞笑动作、扭扭舞、李小龙三大预设 [2] - 绿的谐波CTO透露，今年人形机器人肢体关节在轻量小型化、大规模量产制造等方面取得快速突破，市场需求量超出预期，关节智能力感知、多场景功能方面接到很多定制化需求 [3] 区域产业数据 - 广东省人工智能与机器人企业超3700家，其中人工智能核心企业超2000家，国家级专精特新“小巨人”企业超350家，上市企业超150家 [2] - 2024年广东省人工智能核心产业规模达2200亿元，同比增长约22%，智能机器人产业营收达992亿元 [2] 机构产业观点 - 国金证券认为，具身智能与人形机器人产业呈现“技术落地+生态扩张”双轮加速 [4] - 技术落地方面：众攀机器人推出18万元起售的全尺寸人形机器人T800；中鼎股份募资25亿布局智能机器人核心关节制造；特斯拉“攀天柱”跑步能力升级并明确明年产线投产计划 [4] - 生态扩张方面：曾操出行携手越骚科技将机器人技术嵌入Robotaxi场景；优必选与卓世科技签约5年部署1万台人形机器人；常州日盈新公司入局研发、浙江荣泰泰国基地规划2026年投产 [4] 相关ETF产品 - 机器人ETF(562500)被描述为全市场唯一规模超两百亿、流动性最佳、覆盖中国机器人产业链最全的机器人主题ETF [5] - 科创人工智能ETF华夏(589010)被描述为机器人的大脑，具备20%涨跌幅和中小盘弹性，旨在捕捉AI产业“奇点时刻” [5]

消息面上，松延动力与慧辰股份达成战略合作，双方就松延动力旗下小布米(Bumi)人形机器人达成1000 台订单签约。松延动力今年10月22日发布全球首款万元以内高性能人形机器人——松延动力Bumi小布 米。这款产品将于1月15日开售，2026年3月1日开启首批交付。 另一方面，12月13日，宇树科技宣布首发人形机器人"App Store"，用户可以将训练好的舞蹈、武术、干 活等模型一键上传分享，也可以下载其他开发者开发的动作部署到机器人。 华龙证券认为，美国拟发布机器人产业支持政策，全球人形机器人产业化进展迎来助力，国内整机厂商 密集发布新产品，持续推进人形机器人商业化落地。 国证机器人产业指数特点鲜明：1.指数人形机器人含量居首：指数中人形机器人相关公司权重显著高于 同类指数；2.指数聚焦高成长龙头：前十大权重股占比约40%，涵盖汇川技术、科大讯飞、石头科技等 细分领域龙头，技术壁垒高、市场竞争力强。 相关产品： 机器人ETF易方达（159530）通过跟踪国证机器人产业指数，为投资者提供一键布局机器人全产业链的 高效工具。 机器人ETF易方达（159530）场外也有基金份额：（联接A：020972、联接C：0 ...

公司战略与定位 - 地平线公司的初心是打造机器人的“大脑”，定位为行业“赋能者”，提供底层芯片、工具链与开发平台，不直接参与终端产品竞争[2] - 公司将自动驾驶视为接近成熟的市场，而机器人产业则被视为拥有海量赛道机会的广阔新市场[2] - 旗下地瓜机器人致力于成为“机器人时代的母生态”，聚焦三大方向：已大规模量产的机器人产品、无处不在的机器人新应用、通往未来的通用具身智能机器人[13] 技术进展与研发布局 - 地平线机器人实验室在具身智能关键技术领域进行前瞻性布局，包括仿真数据引擎、运动控制、视觉语言导航和通用操作系统[10] - 实验室推出EmbodiedGen仿真数据引擎，利用生成式AI构建数字世界，为机器人提供仿真训练场[11] - 开发了HoloMotion人形机器人全身运控基础模型，具备实时、鲁棒、可泛化的控制能力，并能实现对任意轨迹的跟踪[11] - 完成了有图视觉语言导航方案FSR-VLN，模型能接收简洁指令并在环境中精准定位物品[11] - 研发了HoloBrain通用操作基础模型，融合真实与仿真数据，增强机器人的空间感知和灵巧操作能力[11] - 开发了具身智能框架RoboOrchard，兼顾数据质量、灵活性和对多本体的适配性[11] 产品与算力平台 - 地瓜机器人提供以BPU架构为核心的智能计算基座，推出旭日系列芯片及RDK开发者套件，算力覆盖5 TOPS至560 TOPS区间[13] - 地瓜机器人S600平台算力高达560 TOPS，支撑多模态模型部署，已应用于傅利叶的机器人产品作为“最强大脑”[7] - 地瓜机器人S100P芯片提供128TOPS的端侧AI算力，应用于Vbot维他动力的智能机器狗“大头BoBo”[8] - 地瓜机器人一站式开发平台集成数据闭环、具身智能训练场、Agent服务三大模块，可将产品从创意到量产的周期压缩至最快一年[14] 生态合作与商业化成果 - 地瓜机器人与清华大学研究员赵明国所在的加速进化合作，为其部分产品提供技术支持，未来将共同推动具身智能多场景普及[4] - 地瓜机器人与傅利叶公司深度合作，其S600平台支撑傅利叶实现“以人为本”的具身智能战略，提升机器人的人机交互与情感计算能力[5][7] - 地瓜机器人支持Vbot维他动力推出全球首款无需遥控的智能机器狗“大头BoBo”，该产品具备本体智能、空间智能和Agent智能三大核心能力[8] - 地瓜机器人目前实现出货量同比增长180%，客户量翻倍增长[14] - 生态已汇聚全球20多个国家的超10万名开发者、500余家合作企业，并孵化出5000余个开源项目[14] - 通过“地心引力计划”为开发者提供资本对接、供应链保障、出海渠道等资源，加速创新落地[14] 行业洞察与发展路径 - 行业共识认为，采用底层通用基座加功能模组的设计思路，是推动具身智能通向商业化、产业化更快的道路[21] - 世界模型被视为机器人智能再进化的关键，且得益于生成式AI的发展，其解决已现曙光[21] - 消费级机器人产品处于“iPhone时刻”的前夜，商业化核心路径是从单一功能切入，通过持续叠加能力创新，实现量变到质变[22] - 机器人产业的未来将是一场百花齐放的非标化革命，深度融入千百行业，不会是一个寡头垄断的市场[22] - 具身智能的发展已从单一技术探索，迈上场景、数据、生态多维协同的新台阶[24]

行业与公司 * 本纪要为摩根士丹利全球具身人工智能团队发布的《机器人年鉴》第二卷，主题为“如何训练你的机器人、地缘政治、稀土、萨根的预言”[1] * 报告涉及行业为具身人工智能与机器人行业，涵盖机器人基础模型、世界模型、训练方法、边缘计算、地缘政治竞争及稀土供应链等多个细分领域[21][23] * 提及的公司众多，包括但不限于： * **科技巨头/上市公司**：NVIDIA（覆盖分析师：Joseph Moore）[76]、Google/Alphabet（覆盖分析师：Brian Nowak）[89][224]、Meta（覆盖分析师：Brian Nowak）[214]、Apple（覆盖分析师：Erik Woodring）[214]、Tesla[143]、Unity（覆盖分析师：Matt Cost）[169]、MP Materials（覆盖分析师：Carlos De Alba）[427]、Lynas（LYC.AX，覆盖分析师：Rahul Anand）[428]、Iluka Resources（ILU.AX，覆盖分析师：Rahul Anand）[429]、BYD（覆盖分析师：Tim Hsiao）[339] * **机器人/具身AI初创公司（私人公司）**：Skild AI[284]、Physical Intelligence[279]、1X Technologies[60]、Figure AI[59]、Covariant[62]、Field AI[63]、Agibot[61]、Apptronik[251] * **其他**：Epic Games（私人）[169]、Brookfield（覆盖分析师：Mike Cyprys）[199]、DJI（私人）[339] 核心观点与论据 **1 机器人技术范式转变：从预AI到后AI** * **预AI机器人**：局限于工厂，执行高度可预测、重复的任务，复杂度有限，需要有限的灵巧性，与人类交互有限或无交互[30] * **后AI机器人**：能够执行多样化任务、适应不同环境，可与人类交互，并具备持续学习能力[39] * **关键转变**：机器人正“逃离工厂”，进入家庭、农场、城市、空中、太空、军事和海洋等物理世界[45] **2 机器人基础模型（RFM）的核心概念与架构** * **定义**：RFM通过大规模机器人运动数据集进行预训练（实现广泛泛化），再针对特定任务（如抓取物体）进行后训练[53] * **与LLM/VLM的区别**： * **LLM/VLM**：基于互联网上易于抓取的文本/图像数据进行训练，输出文本、图像、代码等[96] * **机器人模型**：需要大量现实世界数据收集和模拟，输出是动作[100] * **类比人脑**：LLM主要对应大脑的创造性、解决问题、语言等功能区域（额叶、颞叶等），而物理AI则对应处理精细运动技能、平衡、协调的小脑和运动皮层，后者被描述为“最难的AI领域”[105][107] * **主流架构**：大多数基础模型基于视觉-语言-动作架构，通过神经网络处理视觉和语言输入，输出机器人动作[66][67] * **双系统方法**：开发者（如NVIDIA、Physical Intelligence、Figure）采用类似人脑的“快慢思考”双系统方法，系统1负责自动/本能反应，系统2负责通过推理确定任务中间步骤[70][72] **3 机器人训练方法、数据与挑战** * **训练方法**：主要有三种——遥操作（人类直接控制）、模拟（数字孪生+强化学习）、视频学习（基于人类或机器人视频）[140][143] * **方法对比**： * **遥操作**：能提供视觉和物理数据，相对简单，但耗时、不可扩展，数据在不同机器人形态间用处有限[147] * **模拟**：可无限扩展至多样场景，提供视觉和物理数据，但计算密集，存在“模拟到现实”的差距[152] * **视频**：基于真实世界，可通过摄像头捕获大量人类场景，理论上可从互联网抓取，但仅有视觉数据，可能需要更大样本量[154] * **特斯拉的实践**：尝试了所有三种方法，目前专注于模拟和视频学习[155] * **数据挑战与价值**： * **莫拉维克悖论**：对人类来说容易的技能（如抓取、在拥挤空间导航），对AI来说很难；反之，对人类难的技能（如多变量微积分），对AI可能很容易[127][130][132] * **物理世界的复杂性**：训练机器人执行简单任务（如从冰箱取瓶子）需考虑手指精确定位、身体平衡、肩膀角度、施加的力度、物体重心变化、环境导航、湿度、材料属性等无数细节，凸显物理AI的难度[116][120] * **数据的时效性**：最具价值的5分钟数据是“刚刚过去的5分钟”，仅次于“接下来的5分钟”，拥有最佳实时/涌现数据的公司具有重大优势[125][126] * **模拟与游戏引擎的作用**： * 模拟对机器人训练至关重要，因其更安全、可扩展且能不断改进[159] * 视频游戏本质上是模拟，游戏引擎公司（如Epic Games的Unreal Engine、Unity）已涉足该领域[166][169] * NVIDIA的显卡游戏历史为其机器人未来（如Omniverse模拟平台）奠定了基础[170][174] **4 边缘计算与分布式推理** * **NVIDIA的三计算架构**：模拟（合成数据生成）、数据中心（训练）、运行时计算机（如Jetson系列，在边缘进行实时推理）[176] * **边缘计算需求与潜力**： * **Jetson Thor**：最新一代边缘实时推理计算机，每套约3500美元，每台机器人至少配备一个，用户包括1X、Agility、Amazon、Boston Dynamics、Figure等[178][180] * **分布式推理云**：随着机器人数量增加，其搭载的推理算力可能形成分布式推理云，挑战集中式数据中心模式，优势包括能源效率、弹性/容错/安全性、灵活性/效率和低延迟[185][188] * **特斯拉的设想**：利用特斯拉AI5芯片连接其“机器人”群，形成分布式推理云，据摩根士丹利测算，假设1亿台机器人，每台2，500 TFLOPS，平均50%可用利用率，可提供约125，000 ExaFLOPS算力，相当于约700万个B200 GPU的算力，且功耗和冷却已由设备承担[193][195] * **边缘算力需求估算**： * **单机器人算力**：2024年，人形机器人约等效于2个NVIDIA Jetson Orin（275 TFLOPS），自动驾驶汽车和电动垂直起降飞行器约等效于2个NVIDIA DRIVE Thor SoC（1，000 TFLOPS）[234] * **总需求**：机器人销量增长将驱动边缘AI计算需求呈指数级增长[228] **5 地缘政治：中美在具身AI领域的竞争** * **竞争态势**：中美之间正在进行“AI霸权竞赛”[287] * **美国现状**：目前在AI模型（根据Scale AI的MASK基准测试）等方面可能“领先”[290] * **中国的战略与优势**： * **国家优先**：已将机器人列为国家优先事项[301] * **制造规模**：2024年工业机器人安装量占全球的54%，超过其他所有国家总和[302]；正在将现有制造业产能转化为生产AI机器人[297] * **垂直整合**：在电动汽车、电池、无人机、摄像头设备等领域通过垂直整合和本土化实现主导地位，例如比亚迪75%的零部件自产，大疆的飞控、摄像头、电机、电池、云台、软件均自产[338] * **STEM教育**：在STEM教育方面超过美国[309] * **相互依赖与谈判**： * **美国需要中国**：中国主导全球电动汽车电池制造和稀土磁体生产[341][344] * **中国需要美国**：美国拥有巨大的私人财富和市场[348][349] * 双方已表现出在贸易及相关问题上谈判的意愿，议题可能包括TikTok美国业务出售、稀土供应、尖端芯片等[350][351] * **竞争驱动创新**：历史表明，从战国时期到冷战，国家间的竞争是创新的关键驱动力[321][325] * **“美国发明，中国规模化”模式**：报告以太阳能电池为例，美国于1954年发明，但到2023年近100%的太阳能生产依赖中国，2024年中国新增太阳能装机容量超过美国总装机容量的1.5倍[328][330][334] * **中期展望**：中美之间将是“竞争性对抗”[360] * **潜在合作案例**：传闻苹果与比亚迪在越南合作制造机器人[356][358] **6 稀土：关键瓶颈与供应链风险** * **重要性**：稀土元素（特别是钕、镝、铽等）对于制造用于机器人关节、电动汽车电机等的永磁体至关重要[367][373] * **供应高度集中**：中国主导稀土开采和精炼，2024年分别占约90%和近90%[400][404] * **供应链脆弱性**：历史上（如2010年对日本）曾出现供应中断，导致价格飙升[408][409] * **需求激增**： * **机器人需求**：不同机器人形态需要不同数量的钕铁硼磁体（公斤/台）[390] * **巨大增量**：仅人形机器人一项，到2050年就可能使磁体需求翻倍[393] * **总量预估**：到2050年，预计售出14亿台机器人，对应170万吨磁体需求（假设磁体化学性质不变）[396][398] * **挑战与应对**： * **无快速解决方案**：建立新的采矿和精炼产能需要时间，全球新矿启动通常需要超过20年[414][416] * **中国持续主导**：预计到2050年中国仍将保持主导份额[419] * **投资与替代努力**： * **美国政府介入**：2025年7月，美国国防部收购MP Materials 15%的股份，以扩大其磁体产能，这是自2008年金融危机救助以来罕见的政府直接持股[432][433] * **摩根士丹利看好的非中国稀土股**：MP Materials、Lynas、Iluka Resources[425] * **初创企业探索**：包括无稀土磁体、稀土回收、从采矿废料中提取稀土等方向的私人公司[436] **7 数据收集与未来展望** * **视觉数据收集**：报告预测，到2030年，人们将通过众多摄像头持续收集数据以训练机器人，而不仅是口袋里的一个摄像头[203][209] * **大型科技公司的数据探针**：Meta智能眼镜等设备可能成为重要的现实世界数据来源，据估计两年内使用量超过2000万副，约相当于特斯拉上路车辆数量的两倍[219] * **行业投入**：全球对物理AI模型与开发的初创企业风险投资规模巨大（截至2025年12月10日）[240] * **萨根的预言**：引用天文学家卡尔·萨根1995年的预言，警告美国制造业流失可能带来不利的地缘政治和社会后果[442][448] * **机遇**：AI与实体经济的交汇为证伪萨根的预言提供了机会，可能重塑全球制造业格局[455] * **摩根士丹利的战略承诺**：公司将致力于阐述具身AI的故事，帮助客户识别可能超越当今全球GDP规模的行业变革者和新市场创造者[458] 其他重要内容 * **报告性质与免责声明**：内容基于未经审计的信息，不构成投资建议，特别是涉及私人公司的部分仅供信息参考，投资者应自行尽职调查[1][463] * **术语简化尝试**：报告承认AI和机器人术语混乱，并尝试简化一系列术语，如世界模型、模仿学习、LLM、预训练、数字孪生等[47] * **列举的机器人基础模型与世界模型**：报告列出了多家公司/机构开发的基础模型和世界模型示例[54][63][80][84] * **全球机器人AI赋能者概览**：报告以图表形式展示了该生态系统的关键参与者[244] * **谷歌的数据规模**：提及谷歌处理的令牌数量从2024年5月的9.7万亿个攀升至2025年4月的超过万亿个，并在2025年6月达到980+万亿个[224]

行业与公司 * 行业覆盖中国工业领域，具体研究人形机器人行业[7] * 公司提及汇川技术、恒立液压、禾赛科技、绿的谐波等机器人产业链相关公司[5][35][39][40][43] 核心观点与论据 市场需求与驱动力 * 针对28位受访者的后续调查显示，人形机器人需求强劲，机器人能力和成本是关键[2] * 62%的86位企业高管预计在2027年前启动试点或重大人形机器人项目[10] * 制造业和物流优化是主导主题，企业旨在实现全自动化系统，发展“熄灯工厂”[10][12] * 受访者强调，采用计划取决于运营痛点，而非通用自动化目标，高风险和重复性任务是首要目标[13] * 客户服务和设施管理等非工业场景角色也受到关注[4][14] * 农业等长尾应用场景正在涌现，但需要更多研发和定制化解决方案以应对非结构化环境的复杂性[15][17] 市场规模与增长预测 * 全球人形机器人市场预计到2050年将达到约7.5万亿美元[5] * 预计到2050年，中国整体机器人市场规模将增长超过100倍，达到4.68万亿美元[30][31] * 市场正从工业机器人向智能机器人（包括移动和复合机器人）转变，并最终向人形机器人演进[10][26] 技术发展与产业趋势 * 在人形机器人能力相对有限的近期，预计集成商将专注于特定垂直领域以捕捉碎片化的用例需求[10][24] * 与现有系统的集成以及机器人间的互操作性被强调，这表明机器人制造商需要强大的集成能力[4] * 软件功能和物联网连接能力正成为供应商的关键差异化因素[16] * 专业化机器人将在向通用机器人过渡之前率先脱颖而出[26] * 一些厂商已推出系统级解决方案，如优必选的群体智能和越疆的多机器人环境协作平台[25] 劳动力替代潜力 * 建筑和农业等行业目前关注较少，但具有巨大的劳动力替代潜力，两者合计占中国劳动力超过30%[4][10] * 根据2020年人口普查数据，中国就业构成中，农、林、牧、渔业占21%，建筑业占11%[21][22][23] 其他重要内容 早期采用者行业分布 * 未来3年，物流和仓储、制造业、客户服务/前台是最可能采用人形机器人的领域，净得分分别为85%、79%、70%[18][19] 投资偏好与标的 * 看好电机、减速器、传感器和丝杠等广泛使用的零部件将早期受益[5] * 偏好汇川技术、绿的谐波、禾赛科技、恒立液压等公司[5] 公司估值与风险摘要 * **汇川技术**：目标价95元，基于核心业务35倍2026年预期市盈率及人形机器人业务5倍2030年预期市销率的SOTP估值[35] * **恒立液压**：目标价110.35元，基于核心业务35倍2026年预期市盈率及人形机器人部件业务6倍市销率的SOTP估值[39] * **绿的谐波**：目标价153.50元，基于人形机器人减速器和行星滚柱丝杠业务DCF估值及核心业务60倍2025年预期市盈率的SOTP估值[40] * **禾赛科技**：采用DCF估值，关键假设包括11.2%的加权平均资本成本和3%的永续增长率[43]