机器人产业发展趋势 - 人形机器人已能完成精密零件组装和毫米级果实采摘操作 护理机器人可处理80%老年公寓日常服务流程 显示技术正从实验室快速向多元应用场景渗透 [1] - 中国机器人产业稳居全球第一梯队 当前核心挑战在于将技术优势转化为市场竞争力 需通过场景创新激活产业新动能 [1] 场景化发展策略 - 存在技术研发与市场需求错配问题 例如人形机器人能完成高难度舞蹈但难以胜任基础护理工作 建议组建"需求工程师"队伍深入一线场景转化用户痛点为技术参数 [3] - 上海某企业通过3个月医院蹲点开发的输液机器人已落地全国200家三甲医院 验证场景化研发模式有效性 [3] 成本优化路径 - 工业机器人微米级精度与中小企业承受能力存在断层 需构建商业化闭环 通过零部件国产化降低硬件成本 [4] - 建议开发模块化解决方案降低使用门槛 目前多地已成立机器人创新中心 需加速区域产业优势集聚开展联合攻关 [4] 国际化布局 - 中国机器人标准体系初步建成 技术应用标准开始出海 需重点推动具身智能、人机协作等新兴领域国际标准制定 [5] - 建议头部企业建设海外"场景实验室" 联合发起专项出海行动建立安全标准互认体系 反哺国内技术升级 [5]

AI产业全景图 - AI技术正以前所未有的速度渗透到各行各业并催生出巨大商业机遇 [1] - 开发成本高昂、金融风险凸显、技术应用挑战成为企业与投资者必须正视的关键问题 [1] 投资热潮与成本壁垒 - 企业对AI的采纳率显著提高，约71%至78%的企业至少有一个业务职能正在使用AI [2] - 开发前沿AI模型的成本已达天文数字，主导权集中在谷歌、微软与OpenAI等少数科技巨头手中 [2] - 学术机构与中小型企业因计算与数据成本高被边缘化于基础模型研发 [2] - 开源与开放数据是打破技术壁垒的关键，可避免全球性技术鸿沟进一步拉大 [2] 市场结构变化 - AI推理环节成本显著下降，促进应用普及 [3] - 形成"铸造厂与应用层"双重市场结构：少数巨头专注模型构建，大多数公司基于模型开发应用 [3] 潜在风险 - 认为AI带来财务风险的企业比例从12%飙升至50% [4] - 技术幻觉与声誉危机：如加拿大航空因AI客服错误承诺优惠承担双重损失 [5] - 隐私与数据泄露：AI模型难以精准划定隐私边界，存在泄露敏感信息的风险 [5] - 偏见与公平性问题：AI奖励机制反映训练数据中的文化偏见 [5] - AI相关事故自2022年以来呈爆发式增长 [5] 人机协作与未来方向 - AI的未来是深度的人机协作而非机器取代人 [6] - 会使用AI的专业人士将取代不会使用AI的同行 [6] - 目标是实现"人类+AI"的协同效能 [7] - AI在视觉识别、三维重建和机器人领域取得进展，但精细操作与应对不确定性仍是瓶颈 [8] - "AI智能体"是下一阶段关键方向，需突破长文本理解与幻觉问题 [8] 行业展望 - AI产业站在交汇点，需直面高昂门槛与多元风险 [8] - 能够驾驭人机协作、管理风险并创造可持续价值的企业将在技术浪潮中脱颖而出 [8]

论坛规模与活动安排 - 注册参会人数约1800名，创近年新高[1] - 举办近200场分论坛活动，涵盖经济、科技、可持续发展等议题[1][3] - 配套6条科技文化旅游路线及非遗展示、文艺演出等文化活动[2] 核心议题与行业焦点 - 设置五大讨论方向：解读全球经济、中国展望、剧变中的产业、投资人类与地球、新能源与材料[3] - 重点关注人工智能、区块链、新材料等前沿领域的分论坛交流[3] - 探讨新质生产力发展战略、人机协作、智慧城市等科技议题[3] 绿色低碳实践 - 国家会展中心应用光伏发电技术，利用太阳能电池板供电[4] - 使用循环材料家具（如2023年使用过的沙发）和再生资源涂料（如渔网提取）[4] - 配备数百辆新能源汽车（含一汽奥迪等品牌）提供绿色出行服务[4] 经贸合作平台 - 举办民营企业沙龙、"投资中国"、人工智能论坛和生物医药论坛等经贸交流活动[5] - 亚洲贡献全球60%经济增长，其中中国占半数并引领创新与技术转型[5] - 天津同期举办海河国际消费论坛，推动消费能级提升与外资利用[6]

8月7日，上交所上市委公告称，鉴于节卡机器人股份有限公司（简称"节卡股份"）尚有相关事项需要进一步核查，按照相关规则和程序，决定取消原定于 8月8日的审议会议。 这一变动让外界有些错愕——就在一周前的8月1日，上交所官网显示，节卡股份科创板IPO将于8月8日接受上交所上市委审核。 公开资料显示，节卡股份是2025年首家IPO上会前被取消审议的企业。节卡股份始创于2014年，是一家聚焦于新一代协作机器人本体与智慧工厂创新研发 的高新技术企业。公司此前拟募资6.79亿元，用于智能机器人生产项目和研发中心建设项目。 主营协作机器人 节卡股份主营协作机器人，主营业务为协作机器人整机产品的研发、生产、销售，并从事包括集成设备及自动化产线在内的机器人系统集成业务。 其机器人系统集成业务一方面是围绕协作机器人的功能应用展开，发展出协作机器人工作站、复合机器人等设备级的产品形态，另一方面是深耕细分行 业，为化纤、食品等行业大客户提供自动化产线级的解决方案服务。其客户包括丰田、东山精密、中国中车、星宇股份、立讯精密、伟创力、施耐德及智 元新创等。 财务方面，2022年至2024年，节卡股份营业收入分别为2.81亿元、3.5亿元 ...

评级与目标价 - 中金首次给予越疆跑赢行业评级 目标价61港元 [1] - 目标价对应2030年预测市销率约13倍 [1] 业务发展重点 - 公司专注于发展人机协作领域 [1] - 公司专注于发展具身智能领域 [1]

投资评级与目标价 - 首次覆盖越疆（02432）给予跑赢行业评级 目标价61 00港元 基于中期P S估值法 [1] - 当前股价对应2026 P S为27 5x 目标价较当前股价有12%上涨空间 [2] 公司概况与市场地位 - 越疆2015年成立 主营四轴 六轴 复合协作机器人 2021-2024年营收复合增速29% [1] - 2023年全球协作机器人行业排名前二 市占率13%（按出货量） 客户包括80家全球500强企业 [1] - 2024年境外销售占比54% 在美国 德国 日本设有分支机构 依托山东生产基地布局全球 [1] 行业前景与增长动力 - 协作机器人基于人机交互优势方兴未艾 2028年全球销量有望达20万台 2024-2028E复合增速30% [1] - 公司AI赋能平台X-Trainer实现自主操作能力 已在比亚迪 立讯精密等制造业企业落地 [2] - 2025年将发布人形机器人 机器狗等新品 包括全球首款直膝行走全尺寸人形机器人Dobot Atom [2] 技术优势与产品布局 - 自研电机和编码器技术 驱控及一体化关节技术 覆盖工业 商业 教育等多元化场景 [1] - 人形机器人Dobot Atom仅需2小时采集少量数据即可掌握新技能 [2] - 多品类机器人布局（协作机器人 人形机器人 机器狗）有助于巩固业务护城河 [2] 盈利预测与市场预期 - 预计2025 2026年EPS分别为-0 12元 -0 03元 [2] - 市场关注成长性与竞争格局 但对协作机器人渗透率提升及公司海外销售 C端场景优势持乐观态度 [2] 潜在催化剂 - 新产品开拓超预期 人形机器人销量超预期 [2]

行业趋势 - 具身智能与手术机器人融合发展推动AI医疗从诊断向治疗迈进 成为实现人机协同的关键引擎 [3] - 技术具备推动手术自动化进程潜力 可能重塑医疗系统效率 捷迈邦美以1.77亿美元收购全自动骨科手术机器人公司Monogram Technologies [1] - 创投机构与产业资本持续涌入赛道 更青睐人机协作模式而非全自动化 因其更具商业化落地可行性 [6][7] 技术突破 - 康诺思腾与香港中文大学在《Science Robotics》发表研究 实现活体动物腹腔镜自主手术 证明真实临床场景下可行性 [2] - 具身智能手术机器人实现三大临床价值：完成全球首例活体动物自主手术 协助重复性工作 通过智能感知自主识别组织 [4] - 技术达到6级自主性框架中的3级（条件式自主） 美国FDA批准的手术机器人系统中86%停留在1级 仅6%达到3级 [7] 公司动态 - 康诺思腾完成C轮逾5亿元人民币融资 由殷拓集团领投 多家海内外投资机构参投 [2] - 公司攻克六大核心技术（机械架构 电气架构 软件架构 算法 图像处理 高等能量控制） 实现底层技术平台搭建 [5] - Sentire思腾腔镜手术机器人获中国国家药监局批准上市 完成软组织手术机器人多管线布局 [5] 应用场景 - 通过数据化留存名医手术操作步骤 用于模拟操作学习 解决外科医生培养周期长 资源紧张难题 [4][5] - 在活体动物实验中成功执行多项手术任务 展现人机协作安全范式 所有手术辅助任务均获成功 [2][7] - 能实时响应复杂组织环境 自主完成术中操作 提升手术精准度与效率 缩短手术时间 [3][4] 发展挑战 - 全自动研发面临精准感知与建模难度 系统稳定性要求高 依赖大量高质量临床数据 [6] - 涉及图像识别 机械控制等核心技术 技术成熟度要求高 研发周期长 投入大 成果转化存在不确定性 [6] - 需解决生产成本压降与使用门槛降低 通过标准化生产控制成本 加强医生培训 [8]

生成式AI对职业的影响评估 - 报告通过分析20万个匿名对话，评估生成式AI对不同职业的影响程度，重点关注任务层面的适用性而非整体职业替代 [1] - 采用美国劳工部O*NET职业分类体系，将工作拆解为广义工作活动、重要工作活动和具体任务三个层级，通过AI判断任务完成度和可替代性 [2] - AI适用性评分综合覆盖率（任务被AI覆盖比例）、完成率（AI执行程度）和影响范围（任务权重）三个维度 [2] 职业AI适用性差异 - 销售职业AI适用性评分达0.84，因其大量任务涉及邮件撰写、PPT制作、客户背景分析等AI强项 [3] - 建筑工人评分仅0.15，因绑钢筋、承重判断等物理操作和现场协调难以被替代 [3] - 办公支持类职业（如文秘）评分高，医疗保健支持类（如护工）评分低，后者依赖"在场"和"共情"能力 [3][4] 高/低风险职业特征 - 高风险职业集中于信息处理、文本生成和沟通协调领域，如翻译（98%场景适用）、客户服务代表 [7][8] - 低风险职业需"身体在场、动手操作、情感互动"，如建筑、农业、渔业、医疗护理等 [9] - AI变革本质是重新定义"人该干什么"，而非简单替代，70%以上任务可被AI接管的职业需警惕 [9] AI能力边界与局限性 - AI擅长语言输入输出的任务：信息提取、基础写作、实时翻译 [10] - AI短板领域包括数据分析、视觉设计、复杂决策，无法承担伦理责任或战略建议 [10][11] - 未来职场需人机协作，AI处理标准化任务，人类聚焦战略思考、情感表达和决策 [12][22] 职业结构与收入影响 - 高教育职业更易受AI影响（如程序员），但薪资增长未显著提升 [13] - AI适用性与收入无线性关系：高评分职业（销售）可能低收入，低评分职业（建筑）收入也不高 [13] - 职业结构向管理/协调者转型，如程序员转向架构设计，文案撰写者转向内容策划 [14][15] 企业应对策略 - 自动化路径：用AI替代标准化重复性工作（如制造业质检、客服机器人） [19][20] - 增强智能路径：AI辅助专业岗位（医生诊断、律师检索），提升决策效率而非替代人力 [21] - 短期重点在于"一人完成两人工作量"，实现企业与员工双赢 [21] 个人能力发展建议 - 需成为"AI管理者"，掌握提示词工程（精准定义背景、语气、目标） [22] - 培养"人机双轨能力"：AI处理信息/初稿，人类负责战略/伦理/决策 [22] - 关注新兴职业如AI伦理师、训练师、内容审核员等AI相关岗位 [17]

机器人技术革新 - MIT工程师研发多功能演示界面（VDI），整合远程操控、运动引导、自然模仿三大训练模式，使普通工人、护理人员等非专业人士也能训练机器人[6][8] - VDI采用模块化传感器系统，集成高精度摄像头、运动标记与六维力传感器，兼容主流协作机器人手臂如UR、Franka Emika[9] - 突破传统编程模式，实现10分钟内完成新技能教学，毫米级动作复现精度，自适应力控范围0.1-50N[17] 人机协作新范式 - VDI提供三种零代码教学方式：远程操控处理高危任务、运动引导校准重物搬运、自然模仿学习精细动作如绘制商标[9] - 制造业测试显示，83%参与者倾向自然模仿模式，同时认可远程操控在危险场景的不可替代性及运动引导在力控调节的优势[10] - 技术目标为"让技术适应人"，下一步将优化人机交互反馈系统并拓展复杂场景测试[15] 跨领域应用前景 - 工业场景：单条产线可训练机器人处理有毒原料、包装成品及绘制标识[16] - 家庭与医疗：护理人员可教机器人辅助复健，老人能演示训练完成家务[16] - 紧急响应：消防员远程操控机器人进入辐射区域执行任务[16] 行业动态与趋势 - 机器人行业上市公司2024年报显示55家企业喜忧参半，洗牌加剧[18] - 人形机器人领域面临量产爆发与价格战，同时机器人与AI技术打通带来新机遇[18] - 国际前沿技术包括螳螂虾仿真机器人、3D打印软机器人手及折纸制造四足机器人等[18]

经济观察网据经济日报消息，近日，医联集团推出"未来医生"专家在线问诊服务，并宣布采取"永久免 费"的模式，让人人都能与专家及团队实现对话。"未来医生"以MedGPT医疗模型作为驱动，结合人机 协作模式，覆盖了常见疾病和大多数疑难杂症。 ...