人形机器人,几大核心催化 - 赛事资讯
人形机器人板块今日在权重股与周期股集体回调的背景下逆势走强,盘中多分支如减速器、丝杠、精密结构件及物理AI仿真等领域同步活跃,多只个股涨停,成为场内为数不多的强势方向。
核心催化因素主要分为两个层面。
第一层面,政策与产业数据支撑。 首批六项人形机器人国家标准于10月15日获批,计划自2027年4月1日起实施;工信部魏巍在10月19日透露,上半年国内人形机器人整机产品已突破400款,产量超过4万台,全年预计突破10万台;同日,商务部等9部门发布科技兴商意见,推动具身智能在商贸及家庭服务场景落地。
第二层面,多项重磅事件催化。
英伟达GTC大会于10月20日至22日在柏林举办,黄仁勋在21日发表主题演讲,重心从“销售GPU”转向“销售AI工厂”,并明确覆盖物理AI与机器人领域。
OpenAI官网截至10月19日已发布19个Robotics岗位,涵盖控制系统、执行器及电机设计,进一步证实了其涉足机器人领域的市场猜测。
最为核心的外部催化剂来自特斯拉Optimus V3。
据中信证券调研供应链反馈,9月Optimus周产量在400至500台,10月已接到指令向周产1000台以上爬坡,年内V3装配量有望冲击1.5万至2万台,大规模真机用于训练将带来机身数据的指数级积累。
特斯拉股东大会文件也书面确认V3已做好大规模生产准备,硬件定型,产线改造完成,国内审厂工作也在推进中;同时,Optimus生产部署已纳入员工考核,马斯克长期激励绑定百万台交付目标,机器人不再仅是演示项目。
此外,今日盘中发改委发布会提到,前三季度高端制造、智能经济等新动能对经济增长贡献率超过40%,并推出首批136项标志性重大应用场景项目,板块在该消息后出现直线拉升。
软件侧的物理AI迭代同样有重要催化。
据中信证券会议拆解,GPT6、Gemini4在RoboDojo仿真测试中任务成功率相比上代实现数十倍提升,2D转3D资产的物理建模误差下降50%,任务拆解规划能力大幅增强。
当然,目前物理AI仍存在诸多短板未补齐,例如模型推理调用成本近乎翻倍,双臂精细操作、复杂接触及摩擦等真实物理环境建模仍不完善。
这里有一个关键产业判断:通用大模型物理能力崛起,会挤压本土专用机器人大脑厂商的生存空间,未来机器人模型公司要么依附大模型巨头,要么走跨本体API商业化路线;不过,海外大厂主战场仍是办公与代码AI,机器人商业化变现路径尚不清晰,国内具身模型厂商仍保有一段发展窗口期。
整体来看,本轮行情中,国产链的权重明显高于前几轮,这是市场容易忽略的一条逻辑线。
不过,国产整机目前仍处于样机与示范采购阶段,难以立即大规模贡献营收。
真正优先拿到订单、具备率先放量潜力的领域集中在上游零部件:
谐波减速器、轻量化精密结构件、无框力矩电机伺服、环境感知硬件,是最有希望率先兑现收入的环节。
据纪要,谐波减速器依托协作机器人的成熟工艺,已实现对多家国产整机的小批量供货,工业机器人基本盘可支撑收入;轻量化结构件多由汽车供应链转型而来,只要制造机器人就需壳体结构,样机阶段即可产生收入;
无框力矩电机与伺服驱动技术沉淀于工业机器人,已批量导入宇树、智元等国产机型;
3D视觉、激光雷达等感知硬件,需求还可外溢至四足及工业机器人,不单一依赖人形机器人本身。
据中信工博会调研反馈,减速器板块订单排产饱满,机构预测明年全球减速器销量同比增长40%。
第二梯队,属于送样验证与局部小批量阶段,距离大规模放量尚有距离,代表包括行星滚柱丝杠、六维力传感器及灵巧手等。
丝杠单机价值高,但扩产重且良率爬坡慢,当前大多仍为样机订单。
六维力传感器是物理AI真机训练刚需,末端感知与力觉采集将迎来阶段性资本开支,但需警惕“一波流风险”,若仅为短期样机采购,后续订单可能萎缩,只有持续适配模型迭代的厂商,订单才具持续性。
而灵巧手、纯具身软件及人形整机本体,短期内难以大规模放量。 灵巧手微型传动集成难度高,当前多用于演示样机;软件层面大多仍为科研项目制收入;整机出货中相当一部分来自科研与商演采购,真正具备商业回报的场景仍有限。
综合来看,本轮机器人行情的利好逻辑链条已打通:海外龙头量产预期上行+物理AI模型迭代加速+板块估值筹码充分出清+国产整机出货验证。
但客观现实是,无论T链还是国产链,距离大规模利润兑现仍有距离。
但需注意,供应链审厂不等于拿到大订单,出货量高增不等于赚钱,即便优先放量的零部件,现阶段更多是增量边际改善,尚不足以撑起上市公司整体业绩。
往后跟踪,重点看几个硬验证点:特斯拉Q3披露的真实产能数据;零部件厂商能否出现持续性批量订单;国产具身模型能否在真实作业场景跑通,而非仅停留在仿真演示。
接下来短期事件催化密集,板块波动将明显放大,大家需多加审慎,注意波动风险,切忌过度追高。
本文来自微信公众号“格隆汇探雷区”(ID:glh-tlq),作者:纪要君,36氪经授权发布。
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