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。 ...

核心观点 - AI技术革命正在重塑人类社会结构与个体经验，AI不仅是工具，更是新的生存逻辑，改变了知识生成方式、人与世界关系及自我理解[2] - AI迁徙一代（AI Migrants）是在数字原生与智能原生之间的过渡群体，他们成长于AI普及关键节点，既保留前数字时代记忆又必须适应AI主导的未来[4][5] - 技术迁徙带来社会分层加剧，世界银行2022年报告显示AI普及率在北美、欧洲、东亚城市青年中远高于全球平均水平，而非洲、南亚、拉美农村处于边缘地带[5] - AI正在重塑教育和工作本质，世界经济论坛2023年报告指出AI将重塑全球44%工作岗位，技能更新周期从十年缩短至三年[17][18] 技术革命与社会变迁 - 工业革命带来第一次大规模社会迁徙，农民变工人、乡村变城市，传统宗族关系被工厂规训取代[10] - 信息革命制造数字断层，皮尤研究中心2019年报告显示60后、70后成为被迫适应数字世界的"数字移民"[10] - AI革命超越以往技术变革，牛津大学未来人类研究所2018年报告指出AI将重塑人类社会方方面面[11] - 社会学家鲍曼提出"流动的现代性"概念，AI迁徙一代身份在断裂与连接张力中生成[12] 教育体系转型 - 联合国教科文组织2021年报告显示20世纪末教育以标准化、同质化为核心，强调记忆力与规范性[6] - AI驱动教育向个性化学习转变，哈佛大学加德纳提出多元智能时代学习是多维探索与协作[7] - 联合国教科文组织2021年指南指出AI自适应学习系统能动态调整内容与难度，实现教师与AI共创知识[16] - 牛津大学2020年报告显示80后、90后呈现混合型社交特征，既珍视现实连接也拓展虚拟关系[7] 工作模式变革 - 世界经济论坛2023年报告强调AI催生新职业同时淘汰传统岗位，重塑全球44%工作岗位[4][17] - 麦肯锡2023年报告指出80后、90后需快速适应AI主导未来，成为人机协作原型[12][16] - 牛津大学马丁学院2021年报告显示数字经济下技能更新周期缩短至三年[18] - 普华永道2023年报告发现AI迁徙一代在企业创新项目中担任关键桥梁角色[20] 伦理与社会责任 - 剑桥大学2023年报告指出AI迁徙一代对算法偏见、数据隐私等议题高度关注[21] - 牛津大学2022年调查显示超70%年轻科技从业者认为开发者应对AI社会后果负责[21] - 联合国教科文组织2021年建议书强调技术发展必须以人类尊严、公正、包容为前提[21] - 联合国人权理事会2023年报告主张AI系统设计需尊重个体权利[22] 文化多样性保护 - 剑桥大学2022年研究指出技术团队多样性直接影响AI系统公平性与包容性[23] - AI迁徙一代积极推动算法透明、包容性设计，反对数据单一化导致的歧视[23] - 在数字身份、情感计算等领域保持警惕，守护人类情感深度与精神自由[23]

行业现状与矛盾 - 中国游戏行业已成为全球游戏领域的"领跑者"，但面临三大亟需平衡的矛盾 [1] 平衡一：业绩高地与价值洼地 - 游戏行业在经历调整后重拾增长动能，但行业价值未获充分认可，资本市场估值远低于"新消费"领域 [3] - 游戏行业是人工智能、云计算等技术的关键推动力，并助力国内芯片产业发展，正向价值亟待更广泛社会认同 [3] - 弥合价值落差需锻造高品质创新产品力，推出精品大作并开拓蓝海市场，主动展现技术推动作用 [3] - 公司发起"数龙杯"大赛以拉近与社会距离，平衡业绩与价值 [3] 平衡二：情绪价值与品牌价值 - 游戏是满足"情绪价值"的绝佳载体，但需升华为有持久生命力、文化底蕴和社会认同的"品牌价值" [4] - 日本动漫游戏产业已形成国家文化名片，中国游戏出海成绩优异但缺乏全球文化穿透力的品牌符号 [4] - 实现情绪价值与品牌价值相互赋能需守护知识产权，挖掘产品文化深度并融入民族价值观 [4] 平衡三：简单答案与复杂提问 - AI让复杂问题更易解决，但提出高水平问题、掌握科学思维与跨界素养的能力成为人类稀缺资本 [5] - 生产力变革导向"人机协作"，需重构协作范式，公司通过AI工具提升开发效率，让开发者聚焦创意 [5] - 未来游戏内容将实现"千人千面"，"敢想""会想"是核心竞争力，需保持内容原创力避免AI导致的趋同化 [5]

AI内容领域未来展望 - AI娱乐领域将出现10亿级用户的超级内容平台[65] - 第一个10亿级别的一人公司可能是个体创作者打造的智能体IP[6] - AI将改变内容创作方式，从专业制作转向全民创作[10] - 娱乐形式将从被动消费升级为交互式体验[10][17] - 多模态内容融合将打破文字、图像、视频的界限[27] AI对企业服务的影响 - 企业服务工具将从效率工具转变为结果交付型智能体[11] - 智能体将重塑企业工作流，不再仅是提效而是重构流程[13] - 中国市场工具付费意愿将因AI结果交付能力提升而增强[11] - 传统工具+AI的模式不及AI原生解决方案有竞争力[12] 人机协作模式演进 - 人机协作将呈现对抗性、合作性和游离性三种关系[20] - AI可能从工具演变为创作主体，人类提供创意输入[21] - 创作主体性将取决于人类想法的具体程度和AI参与度[22] - 批评即创作将成为新范式，AI可即时实现批评建议[30] - 人类独特的生活体验是AI无法替代的创作源泉[17][18] 职业发展与教育变革 - AI将推动教育从专业分工转向博雅通识培养[48] - 初级知识工作者面临最大替代风险，需转型为资源整合者[51] - 想象力培养需要多模态输入和实践土壤而非工具[55][56] - 学习过程将更强调"习"的实践部分而非知识吸收[56] - 技术黑盒化趋势下，广博知识面比专业技能更重要[57][58] 硬件创新方向 - AI+硬件机会集中在输入、输出和执行三个维度[62] - 语言结构化将推动更精细化的物理执行需求[63] - 次生语义挖掘是硬件领域潜在机会点[64] - LOOI ROBOT展示手机与机器人结合的新形态[3][4] 内容创作新范式 - 短剧平台为创作者提供AI工具和发行渠道[2] - 虚拟角色社区月产30-40万原创角色，构建幻想世界[5] - 创作门槛降低将催生更多UGC内容和新型创作格式[45] - 内容质量平均水平将提升，普通人优秀作品涌现[18] - 创作目的可能从人类消费转向AI自我运转[40]

核心观点 - 中国游戏行业已成为全球游戏领域的领跑者 但面临三大亟需平衡的矛盾 需要在平衡中实现更高质量的发展 [1] 业绩高地与价值洼地平衡 - 游戏行业经历调整后重拾增长动能 但行业价值未获社会充分认可 直接反映为资本市场估值远低于新消费领域 形成价值洼地 [4] - 游戏行业已成为人工智能 云计算等技术的关键推动力 并助力国内芯片产业发展 但正向价值亟待更广泛社会认同 [4] - 弥合价值落差需锻造高品质创新产品力 推出精品大作并开拓蓝海市场 同时主动展现技术推动作用 搭建沟通桥梁传递正向价值 [4] 情绪价值与品牌价值平衡 - 游戏是满足情绪价值的绝佳载体 提供娱乐和释放压力等功能 但需升华为具有持久生命力 文化底蕴和社会认同的品牌价值 [5] - 日本动漫游戏产业的机器猫 马里奥等已成为国家文化名片和软实力象征 而中国游戏出海成绩优异但缺乏全球文化穿透力的品牌符号 [5] - 实现情绪价值与品牌价值相互赋能需守护知识产权 挖掘产品文化深度并融入民族价值观 [5] 简单答案与复杂提问平衡 - AI让复杂问题更易解决 但提出高水平问题 掌握科学思维与跨界素养的能力成为人类更稀缺的资本 [6] - 重构人机协作范式：通过AI工具大幅提升开发效率 让开发者聚焦创意 未来游戏内容将实现千人千面 敢想与会想成为核心竞争力 [6] - 保持内容原创力：AI大模型具有平均化特点易导致内容趋同 需尊重共识并支持增量内容创造 让机器智能激发人类智慧与善意 [6]