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今天A股机器人板块的走强,发生在权重股和周期股集体回调的背景下。板块盘中拉升,减速器、丝杠、精密结构件、物理AI仿真等多个分支活跃,多只个股涨停,成为场内少数强势的进攻主线。
核心催化因素主要有两层。
第一层,是制度与产业数据。 首批六项人形机器人国家标准于10月15日获批,将于2027年4月1日起实施。工信部魏巍10月19日披露,上半年我国人形机器人整机产品突破400款,产量超4万台,预计全年突破10万台。商务部等9部门同日发布科技兴商意见,推动具身智能在商贸、家庭服务场景落地。
第二层,是几个重磅事件催化。
英伟达GTC大会于10月20日至22日在柏林举行,黄仁勋21日发表主题演讲,重心从“卖GPU”转向“卖AI工厂”,并明确覆盖物理AI与机器人。
OpenAI官网截至10月19日挂出19个Robotics岗位,覆盖控制系统、执行器、电机设计,进一步证实了其入局机器人的市场猜测。
最硬核的外部催化剂来自特斯拉Optimus V3。
据中信调研供应链反馈,9月Optimus周产量在400-500台,10月接到指令向周产1000台以上爬坡,年内V3装配量有望冲击1.5万-2万台。大批量真机用于训练,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写明,V3已做好大规模生产准备,硬件定型,产线改造完成,国内审厂也在推进。同时,Optimus生产部署被纳入员工考核,马斯克长期激励绑定百万台交付目标,机器人不再只是演示项目。
此外,今天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。
软件侧物理AI迭代同样有重要催化。
据中信会议拆解,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仍有许多短板尚未补齐,比如模型推理调用成本近乎翻倍,双臂精细操作、复杂接触、摩擦等真实物理环境建模依旧不完善。
这里有一个关键的产业判断: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,海外大厂主战场依旧是办公、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,国产整机仍处于样机、示范采购阶段,很难立刻大规模贡献营收。
真正优先拿到订单、具备率先放量潜力的集中在上游零部件:
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小批量供货,工业机器人基本盘还能托住收入。轻量化结构件多由汽车供应链转型而来,只要造机器人就需要壳体结构,样机阶段就能产生收入。
无框力矩电机、伺服驱动技术沉淀在工业机器人,已批量导入宇树、智元等国产机型。
3D视觉、激光雷达这类感知硬件,需求还可外溢到四足、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、局部小批量,距离大规模放量还有距离,代表是行星滚柱丝杠、六维力传感器、灵巧手等。
丝杠单机价值高,但扩产重、良率爬坡慢,当前大多还是样机订单。
六维力传感器是物理AI真机训练刚需,末端感知、力觉采集将迎来阶段性资本开支,但要警惕“一波流风险”。如果只是短期样机采购,后续订单存在萎缩可能,只有持续适配模型迭代的厂商,订单才有持续性。
而灵巧手、纯具身软件、人形整机本体,短期很难大规模放量。 灵巧手微型传动集成难度高,当前多用于演示样机。软件层面大多还是科研项目制收入。整机出货中有相当一部分来自科研、商演采购,真正具备商业回报的场景还比较有限。
综合来看,本轮机器人行情的利好逻辑链条已经打通: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,不管T链还是国产链,距离大规模利润兑现,都还有一段路要走。如果你想了解更多关于机器人的最新动态,可以访问九游官网获取更多资讯。
但需要注意的是,供应链审厂不等于拿到大订单,出货量高增不等于赚钱。即便是优先放量的零部件,现阶段更多还是增量边际改善,还谈不上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,而不是只停留在仿真演示。
接下来短期事件催化密集,板块波动会明显放大,大家需审慎注意波动风险,别太上头了。
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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