行情回顾 - SW机械设备指数上周上涨1.01% 在申万31个一级行业中排名第13 同期沪深300指数上涨2.71% [1] - 2025年至今SW机械设备指数上涨30.41% 在申万行业中排名第6 同期沪深300指数上涨14.28% [1] 英伟达Jetson Thor发布 - 英伟达发布专为物理AI和机器人设计的高性能计算平台Jetson Thor 被称为"机器人大脑" [2] - Jetson Thor可同时运行多个AI模型 支持大语言模型、视觉语言模型和视觉语言动作模型等生成式AI模型 [2] - 该平台为机器人实现多模态感知和决策能力奠定硬件基础 是英伟达机器人生态战略的系统性升级 [2] 核聚变领域投资动态 - 美国核聚变能源初创企业CFS获得8.63亿美元融资 投资方包括英伟达 [3] - CFS自成立以来累计融资约30亿美元 占全球聚变能源行业融资总额约1/3 [3] - CFS预计2027年实现关键技术里程碑 为商用聚变电厂开发铺平道路 [3] 农业机械数据表现 - 2025年7月大拖产量0.57万台同比-10.8% 中拖产量1.41万台同比+9.4% [3] - 5月以来大拖产量降幅逐月收窄 中拖同比增幅逐月扩大 显示行业底部回暖 [3] - 7月玉米进口量仅6万吨创7年新低 玉米现货价2364.71元/吨较241227低点上升11.8% [3] 细分行业景气状况 - 工程机械、铁路装备和燃气轮机行业呈现稳健向上或加速向上态势 [4] - 船舶行业下行趋缓 油服设备底部企稳 通用机械持续承压 [4]

国务院"人工智能+"行动规划 - 国务院发布全面推进"人工智能+"行动纲领 将AI打造为新质生产力核心引擎 重点在科技、产业、消费、民生、治理及全球合作六大领域发力[3] - 设定明确发展目标：2027年AI与重点领域深度融合 新一代智能终端及智能体应用普及率超70% 2030年普及率超90% 2035年推动中国全面迈入智能经济与智能社会[4][5][6] - 应用层推动服务与产品双轮驱动 打造智能助理服务新入口 发展智能网联汽车、AI手机、智能机器人、智能家居及穿戴设备等终端产品[9] - 技术供给层提供八大关键支撑 包括模型能力、数据供给、智能算力、应用环境、开源生态、人才队伍、政策法规及安全能力[10][14] - 产业落地路径鼓励企业将AI融入战略及业务流程 发展智能原生技术产品服务 工业领域推动AI在全链条落地[11] 科技巨头AI技术突破 - 谷歌发布Gemini 2.5 Flash Image图像模型 在LMArena测试平台以历史最大优势登顶 单张图像生成成本仅0.04美元（约0.3元人民币）[18][19][21] - 英伟达正式发售Jetson Thor机器人开发平台 提供服务器级AI算力 边缘侧可并行处理多模型 实现实时对话与自主决策 宇树、优必选、波士顿动力等头部企业已集成[23][24][28] - 腾讯发布VISVISE游戏AI解决方案 MotionBlink工具4秒生成200帧动画 GoSkinning工具全自动3D模型蒙皮 效率提升8倍[30] - 马斯克成立AI软件公司"巨硬" 计划用多智能体技术重构传统软件产品 挑战微软生态[25] AI产品与应用创新 - 跃然创新发布奥特曼联名AI毛绒玩具CocoMate 内置端到端语音模型 响应速度800毫秒 获红杉中国等2亿元A轮投资[20] - 微信灰度测试"听快讯"AI播客功能 混元大模型将新闻稿改写为双人对话形式 降低信息获取门槛[26] - Video Ocean推出视频智能体 一句话输入可自动生成完整影片 效率较传统模式提升10倍 10天内115位创作者参与测试[27][29] - 广西举办面向东盟AI+跨境电商大赛 吸引1026支团队参赛 聚焦选品、营销、客服等环节痛点解决[31] AI产业发展趋势与挑战 - AI视觉技术向工业设计、医疗影像等专业领域渗透 多模态能力解决行业复杂设计难题[35] - AI Agent大规模落地面临五大瓶颈：实时性与打断机制不成熟、场景边界预设困难、意图理解不足、知识库更新滞后、复杂博弈处理能力欠缺[32] - 建议采用"局部替代"和"人在环路"模式 让AI在可控闭环中迭代 逐步扩大自主权[32][36] - 创业公司需在巨头生态壁垒下两极化生存：构建平台生态或深耕垂直行业提供专业深度[34]

人形机器人行业趋势 - 人形机器人被视为科技产品终极形态 受到科技领域高度关注 [7] - 马斯克2021年官宣入局后仅用一年就造出原型机 推动行业从边缘走向主流 [7][10] - 英伟达创始人黄仁勋通过Jetson系列计算平台持续提升机器人端侧算力 [9][15] 英伟达技术布局 - 2014年发布首款Jetson TK1计算平台 算力不足1TFLOPS 开启嵌入式AI战略转型 [9][11] - 计算平台历经Xavier、Orin、Thor三代演进 算力提升至2070 TFLOPS [13][15] - Jetson AGX Xavier被京东、美团用于物流机器人 发那科用于工业机械臂 [13] - Orin平台（100 TFLOPS）支撑智元、宇树等人形机器人产品 [15] - 提出"物理AI"新概念 拓展虚拟世界之外的硬件生态 [15] 端侧算力需求现状 - 当前人形机器人端侧算力需求集中在100-200 TFLOPS范围 [17] - 100T算力可满足抓取、分拣等简单动作及AI推理需求 [17][19] - 复杂多传感器数据融合及端到端模型需更高算力或云端辅助 [19] 小模型技术路径 - 波士顿动力Atlas采用4.5亿参数小模型（Transformer架构） 处理30Hz图像/感官/语言输入 [21] - 小模型降低计算负载 释放算力用于实时数据处理 [21] - 英伟达主张"小模型是智能体未来" 通过专业微调小模型执行特定任务比通用大模型更高效 [21] - 该范式可优化推理调度 成为未来十年产业化落地的关键路径 [22]

投资评级 - 报告对索辰科技（688507）给予"买入"评级，与上次评级一致 [3] 核心观点 - 索辰科技以五大核心技术引领物理AI发展，包括生成式建模仿真一体化、实时生成式物理AI计算引擎、智能实时真实物理环境感知、自动测控仿真验证模块、实时数据库+智能体协同，这些技术显著提升产品创新效率、降低实体试验成本、缩短开发周期并增强装备可靠性 [5] - 公司在具身智能领域推出虚拟训练平台，解决机器人训练成本高昂（每千次动作调试耗数十万元）和场景覆盖不足（仅1%）的问题，算法迭代速度较传统方式提升万倍量级 [5][12] - 在低空飞行器领域，公司低空三维物理地图搭载自研物理AI引擎，可秒级生成厘米级分辨率风场及电磁场数据，计算性能较传统数值模拟提升数万倍，综合效率提高99.8%，实现无源精准感知与定位 [5][20] - 在新能源领域，物理AI风电平台通过双引擎（AI驱动气动外形优化算法与气象-设备耦合预测模型）赋能风电系统，覆盖气动布局迭代、流场感知预报、全工况强度载荷解析及风场协同效能升级，智能工坊平台实现全流程设计优化，提升工程研发效率 [5][26][27] - 公司股权激励目标锚定物理AI产品收入，2025-2027年累计收入触发值分别为2000/4000/7000万元，目标值分别为3000/5000/8000万元，体现业务发展决心 [5][6] - 基于国产替代空间及公司竞争力，预计2025-2027年营业收入为5.15/6.93/9.11亿元，同比增长36.1%/34.4%/31.4%，归母净利润1.08/1.38/1.66亿元，对应PE 84.1/65.7/54.8倍 [7][8] 行业与公司技术分析 - 物理AI技术通过生成式建模、实时计算引擎和虚实数据闭环，突破传统仿真局限，赋能机器人、低空飞行及新能源等多维场景 [5][12][20] - 公司技术对比国际厂商如英伟达（Omniverse、Cosmos、Isaac），在特定领域（如低空物理环境感知、无源定位）具备差异化优势，且计算效率提升显著（如风场数据生成速率达秒级） [9][31][38][42] - 行业趋势显示物理AI与仿真融合加速，应用于工业、机器人及智慧城市（如英伟达智慧城市AI蓝图），公司技术布局与全球前沿方向一致 [31][34][38]

产品发布与定位 - 英伟达于2025年8月25日正式推出专为物理AI和人形机器人设计的计算平台Jetson Thor 包含开发者套件Jetson AGX Thor和量产模组Jetson T5000 [1] - Jetson Thor基于Blackwell架构 是一个包含芯片、开发套件和软件栈的完整计算平台 定位为机器人开发的"大脑" [1] - 该平台与DGX训练系统、Omniverse仿真平台共同构成开发闭环 大幅降低开发成本、周期与风险 [2] 性能参数与技术创新 - Jetson Thor的AI算力达到2070 TFLOPS 是前代产品Orin系列的7.5倍 相比十年前产品提升7000倍性能 [2] - 能效提升3.5倍 内存配置为128GB LPDDR5X 带宽273GB/s 支持100Gbit/s以太网 [2] - Blackwell架构使机器人能在边缘端实时运行多模态大模型（如LLM、VLM） 满足具身智能的算力需求 [8] 市场策略与定价 - Jetson Thor套件起售价3499美元（约合人民币2.51万元） 8月25日起全球销售 DRIVE Thor平台9月开始发货 [4] - 公司同时瞄准机器人计算平台Jetson Thor与自动驾驶计算平台DRIVE Thor两大市场 [4] - 价格策略保持高端市场定位 确保生态系统厂商获得足够回报 [4] 生态系统建设 - Jetson平台已吸引超过200万名开发者 拥有150多个硬件系统、软件和传感器合作伙伴 [5] - 提供"三计算机"工作流：DGX训练模型、Omniverse仿真测试、Thor实体部署 降低试错成本和开发周期 [15] - 海外合作伙伴包括Boston Dynamics、Agility Robotics、Amazon Robotics、Medtronic和Meta [15] 行业影响与竞争格局 - 2025年上半年机器人产业链融资88起 同比增长近80% 产业爆发推动算力需求指数级增长 [7] - 高通、华为、地平线等竞争者通过全栈解决方案、ASIC芯片或高性价比方案应对竞争 [15][16] - 工业巡检、家用服务机器人等对算力要求不高的细分市场仍为其他芯片厂商提供空间 [16] 战略意义与行业变革 - 英伟达通过Thor平台抢占人形机器人产业标准定义权和生态制高点 [8] - 公司实现从AI计算向物理AI的延伸 将数据中心计算能力带到边缘设备 [12] - 汽车和机器人业务虽仅占英伟达总收入约1% 但年增长率达72% 预计2026财年第二季度增速加速至80% [12] 厂商合作与产业响应 - 国内首批合作厂商包括优必选、宇树科技、银河通用、智元机器人、傅利叶智能、豪恩汽电、联影医疗、万集科技 [15] - Thor平台可能拉平硬件性能差异 使竞争焦点转向算法创新、场景理解和商业化能力 [18] - 中国厂商面临技术依赖风险 需权衡竞争优势与供应链安全 [19]

投资评级 - 维持"优于大市"评级 [3][7] 财务表现 - FY26Q2收入467.43亿美元（同比+56%，环比+6%），高于450亿美元±2%指引 [1] - GAAP毛利率72.4%（同比-2.7个百分点，环比+11.9个百分点） [1] - 营业利润284亿美元（同比+53%），GAAP净利润264亿美元（同比+59%） [1] - 分业务收入：数据中心411亿美元（同比+56%，环比+5%）、游戏43亿美元（同比+49%，环比+14%）、专业可视化6.01亿美元（同比+32%，环比+18%）、汽车5.86亿美元（同比+69%，环比+3%） [1] - FY26Q3营收指引540亿美元±2%，环比增长超70亿美元 [1] - GAAP毛利率指引73.3%±0.5%，Non-GAAP毛利率指引73.5%±0.5%，目标年底毛利率回升至75%左右 [1] - GAAP营运费用指引59亿美元，Non-GAAP营运费用指引42亿美元 [1] 产品与技术进展 - GB300二季度启动量产，周产能1000个机架，推理性能10倍于H100 [2][11] - Rubin平台芯片进入制造阶段，计划2026年量产 [2][11] - 网络业务收入同比+98%、环比+46%，以太网业务年化收入超100亿美元，InfiniBand收入环比翻倍 [2][11] - Blackwell Ultra Q2创收数十亿美元，GB200 NVL 72用于大规模模型训练与推理 [11][13] - 游戏业务受益于Blackwell架构显卡，GeForce 5060显卡性能翻倍，GeForce Now游戏库增至4500款 [21] 市场前景与增长驱动 - 2025年全球数据中心基础设施投入预计6000亿美元（两年内翻倍），2030年前有望达3-4万亿美元 [2][11] - 增长驱动：推理型AI需求激增（计算需求较传统AI提升100-1000倍）、全球主权AI建设（欧洲计划投200亿欧元建20个AI工厂）、物理AI兴起（机器人/自动驾驶） [11][13] - 2025年主权AI收入目标200亿美元（较2024年翻倍） [2][14] - 中国市场潜力约500亿美元，H20芯片受出口政策影响，Q2营收环比下滑40亿美元；若地缘问题解决，Q3或实现20-50亿美元H20收入 [2][12] 盈利预测调整 - 上调2026-2028财年收入预期至2056/2713/3066亿美元（前值1993/2437/2715亿美元） [3] - 预计2026-2028财年净利润1027/1469/1683亿美元（前值1003/1311/1467亿美元） [3] - 2026-2028财年收入增速预测：57.5%/32.0%/13.0%，净利润增速预测：40.9%/43.0%/14.6% [4] - 2026-2028财年EPS预测：4.23/6.05/6.93美元，PE估值：43/30/26倍 [4] 财务指标预测 - 2026-2028财年EBIT Margin预测：58.2%/62.6%/62.2%，ROE预测：56.7%/44.9%/34.1% [4] - 2026-2028财年现金及等价物预测：99.8/252.1/413.4亿美元，营运资本持续增长 [26] - 2026-2028财年经营活动现金流预测：106.1/162.7/172.6亿美元，资本开支聚焦AI研发和新产品投入 [24][26]

投资评级 - 维持"买入"评级 [5][7] 核心观点 - 物理AI产品开始体现收入，商业化进展加速 [1][7] - 公司2025年H1实现营业收入5735万元，同比增长10.8% [7] - 归母净亏损4570万元，较去年同期亏损6643万元有所收窄 [7] - 物理AI相关产品"开物"25H1实现收入375万元 [7] - 股权激励目标要求25/26年物理AI产品收入达3000万/5000万元 [7] - 具身智能虚拟训练方案面向机器人领域，对标Nvidia Isaac Sim [7] - 低空三维地图已与杭州实业投资集团签约，预计带来重要增量 [7] - 物理AI能力拓展至雷电预警、新能源电池健康管理、风电设计优化等场景 [7] 财务表现 - 2025H1营业收入57.35百万元，同比增长10.8% [6][7] - 2025H1归母净利润-46百万元，亏损同比收窄 [6][7] - 预计2025年营业收入604百万元，同比增长59.5% [6] - 预计2025年归母净利润81百万元，同比增长96.2% [6] - 预计2025-2027年毛利率分别为72.4%/73.9%/74.2% [6] - 预计2025-2027年每股收益分别为0.91/1.35/1.79元 [6] 产品与业务 - 收入口径调整为"天工"(传统CAE软件)和"开物"(物理AI产品)两大产品线 [7] - 具身智能虚拟训练方案实现多物理场实时共演和智能体自适应 [7] - 低空三维数字空域包含地理信息+多物理场信息，用于实时监管和无人装备导航 [7] - 物理AI应用场景扩展至雷电预警、新能源电池健康管理、风电设计优化等领域 [7] 市场表现 - 当前股价106.65元，一年内最高/最低分别为124.00/38.21元 [2] - 市净率3.3，股息率0.23% [2] - 流通A股市值5251百万元 [2] - 每股净资产31.36元，资产负债率5.88% [2]

机器人训练产业演变 - 机器人训练产业正经历从工业定制化向虚实融合、AI驱动通用化训练范式的演变 [1][2] - 早期依赖物理设备进行单一场景专项训练 如20世纪80年代工业机器人操作培训 [2] - 当前迈向具身智能大模型驱动的全场景覆盖阶段 机器人大脑及小脑训练作用凸显 [2] 生成式AI应用 - 生成式AI使用户能够根据文本、图像、声音等输入快速生成新内容 [1][3] - AI训练数据从"采集为主"转向"生成为主" 数据获取成本降低80% [3] - 工业焊接场景中仅需100张真实焊缝图像即可生成10万张训练样本 [3] - 生成式模型结合大语言模型推动实现机器人任务的零样本泛化 [1][3] 物理AI发展 - 物理AI重塑机器人训练底层逻辑 从依赖真实数据转向基于物理规律 [4] - 英伟达通过全栈技术方案构建从云端训练到边缘部署的完整生态 [4] - 具身智能大模型与边缘计算结合使机器人逐步渗透至人类活动各个领域 [4] - 机器人需要更深刻理解物理世界以应对复杂现实场景 [1][4] 行业标的 - 相关标的包括索辰科技(688507 SH)、协创数据(300857 SZ)、群核科技等 [1]

英伟达Jetson系列算力平台演进 - 推出专为人形机器人设计的Jetson T5000端侧算力平台 算力高达2070 TFLOPS [1][2] - Jetson系列计算平台自2014年TK1起步 算力从不足1 TFLOPS持续演进至2070 TFLOPS [6][8] - 三代核心计算平台Xavier、Orin和Thor支撑机器人产业发展 Xavier应用于京东美团物流机器人及发那科工业机械臂 [8] 人形机器人算力需求现状 - 当前人形机器人端侧算力需求集中在100-200 TFLOPS范围 主要执行抓取分拣等简单动作 [14][16] - 复杂多模态传感器数据处理需更高算力 现有方案依赖云端算力补充或采用端侧小模型路径 [16][19] - 波士顿动力Atlas采用4.5亿参数小模型 实现30Hz图像与多模态数据实时处理 [19] 行业技术路径发展 - 端侧小模型成为重要技术方向 英伟达论文指出小模型通过硬件优化可高效执行智能体任务 [19][21] - 多专业微调小模型协同方案优于通用大模型 适用于人形机器人等对算力敏感领域 [21][23] - 物理AI新概念提出 体现英伟达从虚拟世界向物理世界扩展的技术野心 [12] 头部企业行业影响 - 马斯克通过特斯拉人形机器人项目将概念重新推向主流 一年内推出原型机 [2][4] - 英伟达Orin系列提供100 TFLOPS算力 支撑智元宇树等企业人形机器人产品 [10] - 黄仁勋2014年即将AI与机器人纳入企业战略 提前布局嵌入式AI计算赛道 [6]

财务表现 - 上半年实现营业收入5735.09万元 较上年同期增长10.82% [1] - 归属上市公司股东净利润-4569.83万元 扣非归母净利润-4800.81万元 亏损额较上年同期大幅收窄 [1] - 工程仿真软件营收占比提升带动整体毛利率上升优化 [1] 研发投入 - 研发投入达5062.09万元 占营业收入比例为88.27% [1] - 近五年研发投入占营业收入占比始终维持在30%左右 研发强度保持行业高位 [1] 产品进展 - 天工产品线完成通用流体、结构、声学、电磁、光学等多款核心软件版本更新 [2] - 开物产品线正式发布物理AI模拟引擎与物理AI训练一体化平台（智能工坊） [2] - 物理AI模拟引擎融合多学科模型 秒级响应复杂场景计算 结合GPU并行加速技术提供高吞吐低延时算力保障 [2] - 智能工坊实现参数采样、仿真执行到模型训练的无缝闭环 大幅降低用户设计迭代成本 [2] 战略布局 - 2025年2月公告拟收购力控科技 完善工业软件产业链布局 增强工业互联网与智能制造服务能力 [3] - 与科大讯飞联合探索AI与物理计算的融合应用 提升垂类行业数智化服务能力 [3] - 与中国信通院共建物理AI技术研发与标准制定体系 [3] - 在低空经济领域联合推进物理AI平台建设与低空空域智能化管理 进一步打开民用市场空间 [3] 技术突破 - 物理AI领域取得突破性进展 为国产工业软件高质量发展注入新动能 [1] - 物理AI技术已在低空经济、具身智能、新能源电池、高端工业装备等领域开展应用探索 [2]