中国外贸与机器人产业新标签 - 商务部部长王文涛用“稳、进、活、韧”概括2025年外贸形势，并特别指出“高端智能、绿色低碳”以及“机器人”已成为中国外贸新标签[1] - 2025年中国货物进出口迈过45万亿元大关，增长3.8%，连续9年增长[1] - 2025年机电产品出口占比首次突破6成，机器人产品正在重塑世界对中国制造的认知[1] 机器人出口表现与产业地位跃升 - 2025年中国工业机器人出口增长48.7%，并首次超过进口，成为工业机器人净出口国[3] - 工业机器人产业实现了从“追随者”到“同行者”乃至部分环节“领跑者”的跨越[3] - 2025年中国人形机器人企业包揽全球出货量前六，占据86.9%的市场份额[5] - 其中，智元机器人以超过5100台的年度出货量，占全球39%市场份额，在出货量与市场份额上均位居全球第一[5] 政策支持与产业分类细化 - 2026年关税调整方案增列“智能仿生机器人”、“清洁机器人”等子目税号[7] - 增列税号是主动应对科技革命、抢占全球科技竞争制高点、引领发展新质生产力的关键举措[8] - 此举为机器人产业高质量发展和高水平对外开放提供了重要制度保障[8] 市场多元化与产业出海深度 - 中国与共建“一带一路”国家贸易占比已超过一半，达到51.9%[10] - 2025年中国跨境电商进出口规模达2.75万亿元，有进出口实绩的企业超78万家，民营企业进出口占比近六成[10] - 对47家机器人上市公司财报分析显示，产生海外收入的共27家，其中海外收入占比超过30%的有17家，占比过半的有10家[10] - 具体出海企业包括移动机器人领域的极智嘉，人形机器人领域的优必选、中联重科、越疆科技等[10] 代表性企业海外拓展情况 - 宇树科技海外业务占比稳定在50%左右，产品覆盖全球50%以上国家和地区[14] - 智元机器人计划2026年海外收入占比突破30%[14] - 优必选海外业务占比已提升至33.6%，并与空客、德州仪器等全球巨头达成合作[14] 供应链出海与全链协同 - 供应链及核心零部件企业的全球化布局构成了产业发展的坚实基础[16] - 在CES 2026展会上，中国供应链企业展示了高度协同的生态能力，例如帕西尼感知科技展示全链路产品矩阵，睿尔曼智能完成跨洋实时遥操演示[17] - 灵足时代2025年实现全年关节模组出货超10万台，成功成为PI、斯坦福、Hugging Face等海外知名机构的核心供应商[18] - 兆威机电旗下子品牌ZWHAND发布的20自由度灵巧手，展现了核心部件的技术突破[18] 海外产能布局与成本下降趋势 - 泰国投资促进委员会已批准5家中国企业在泰投资设厂，首期投资总额超过100亿泰铢，生产人形机器人结构框架及关节、手臂和手指控制系统[20] - 这些企业将主要为特斯拉供货，同时为苹果、三星、华为等企业供货[20] - 摩根士丹利报告预测，中国人形机器人物料清单成本平均每年可下降16%[20] - 随着头部企业年产能向万台级迈进，预计未来18个月内国产供应链核心部件成本可下降30-40%[21] 产业未来规模与驱动力 - GGII预测2026年国内人形机器人出货量将达6.25万台[24] - Omdia报告指出，到2035年全球通用具身智能机器人出货量有望达到260万台，年复合增长率高达85%[24] - 中国工业机器人使用量最高，能提供最广泛的应用场景，且硬件供应链最完善[24] 中国制造价值链的攀升历程 - 中国外贸标签从“老三样”（服装、家具、家电）到“新三样”（新能源汽车、锂电池、光伏产品），再到如今官方认证的“机器人”[25] - 每一次标签的更迭都意味着中国制造在全球价值链上的攀升[25]

报告行业投资评级 * 报告未明确给出对“汽车零部件”或“机器人”行业的整体投资评级 [1][2][6][50][51] 报告的核心观点 * 汽车零部件板块：2026年板块整体Beta较弱，应聚焦结构性机会，优选产品竞争力强、能切入高价值赛道提升单车价值量、以及优先布局海外（欧洲/北美/东南亚）产能的公司，这些公司有望成长为全球Tier1或平台型龙头 [2][51] * 人形机器人板块：产业正从“0→1”迈向“1→10”，2026年需关注特斯拉Optimus V3订单落地及国内厂商应用端落地进展，供应链上具备“技术同源+制造协同”优势的汽车零部件龙头将受益 [2][51] * 市场表现：受美伊战争影响，本周汽车零部件与机器人板块均下跌，机器人交易热度跌至历史冰点 [2][23][34] * 投资主线：建议从EPS（盈利）和PE（估值）两个维度筛选标的，EPS维度推荐福耀玻璃、星宇股份、敏实集团、均胜电子、星源卓镁；PE维度围绕机器人和液冷赛道，推荐拓普集团、均胜电子、双环传动、敏实集团、银轮股份、飞龙股份 [2][51] 根据相关目录分别进行总结 一、汽车零部件板块周度复盘 * **市场表现**：本周SW汽车零部件指数下跌3.64%，在SW汽车一级行业中排名第3，2026年初至今累计上涨2.87%，排名第2 [2][16][20]；板块单日成交额占万得全A比例在2.3%至2.5%之间 [23] * **估值水平**：截至2026年3月6日，SW汽车零部件板块市盈率（TTM）处于2010年以来历史的83.12%分位，市净率（LF）处于77.86%分位 [2][26]；其市盈率为万得全A的1.32倍，市净率为万得全A的1.51倍 [26] 二、人形机器人板块周度复盘 * **市场表现**：本周万得机器人指数下跌5.48%，2026年初至今下跌3.00%，跑输SW汽车零部件指数1.84个百分点 [2]；板块交易热度降至冰点，单日成交额占万得全A比例从4.44%降至3.60%，换手率从2.97%降至1.60% [34] * **估值水平**：截至2026年3月6日，万得机器人板块市盈率（TTM）处于2025年以来历史的60.99%分位，市净率（LF）处于59.22%分位 [2]；其市盈率为万得全A的1.33倍，市净率为万得全A的1.78倍 [38] * **行业动态**： * 舍弗勒在华成立具身智能机器人子公司并与乐聚机器人达成战略合作 [2][39][41] * 银河通用完成新一轮25亿元融资 [2][39][41] * 雷军与何小鹏在两会提出关于加速人形机器人研发和应用的建议 [2][39][41] * 小米机器人已进入汽车工厂进行自攻螺母安装作业 [39][41] * 2025年优必选人形机器人订单总金额已近14亿元 [42][43] 三、核心覆盖个股跟踪 * **个股表现**：本周已覆盖标的中涨幅前五为飞龙股份(+15.78%)、银轮股份(+11.41%)、北特科技(+2.61%)、华达科技(-1.33%)、精锻科技(-1.35%) [2][46] * **重点公司动态**： * 银轮股份：全资子公司获得某国际著名机械设备公司燃气发电机尾气排放处理系统项目定点，预计2026年第四季度开始供货，年销售额约1.31亿美元 [2][49] * 福达股份：拟以自有资金400万美元（约合人民币2761万元）在墨西哥设立全资子公司，从事汽车及机器人零部件的生产、研发与销售 [2][49] * 新泉股份：成立注册资本为5000万元人民币的全资子公司开封新泉 [49] 四、投资建议 * **EPS维度（聚焦盈利与成长）**：推荐福耀玻璃、星宇股份、敏实集团、均胜电子、星源卓镁，关注新泉股份 [2][51] * **PE维度（聚焦估值提升赛道）**： * 机器人赛道：推荐拓普集团、均胜电子、双环传动，关注亚普股份、岱美股份 [2][51] * 液冷赛道：推荐敏实集团、银轮股份、飞龙股份 [51] * **核心标的盈利预测**：报告列出了包括福耀玻璃、拓普集团、均胜电子、银轮股份、飞龙股份等11家公司的市值、股价及2024-2026年每股收益和市盈率预测 [4]

文章核心观点 - 宁波是一座以制造业为核心、拥有大量“隐形冠军”企业的“硬核制造之城”，其国家级制造业单项冠军企业数量连续8年位居全国城市第一，这些企业在全球产业链的关键细分领域占据主导地位，构成了城市经济的坚实底座 [7][8][9] 宁波的经济与产业地位 - 宁波2023年GDP总量达1.6万亿元，在全国城市中排名第12位，在浙江省内仅次于杭州排名第二 [7] - 宁波舟山港2023年货物吞吐量突破14亿吨，连续15年位居全球第一 [7] - 宁波拥有154家境内外上市公司，高新技术企业数量超过1万家，增速连续4年保持浙江省第一 [7] - 宁波有11家企业入围胡润中国500强榜单，在全国城市中排名第10（含港澳台） [7] 制造业单项冠军企业概况 - 宁波拥有83家国家级制造业单项冠军企业，总数连续8年保持全国城市第一 [8] - 超70%的冠军企业成立于1991到2010年之间，赶上了中国加入WTO的市场机遇 [20] - 这些企业长期专注于特定细分领域，生产技术或工艺国际先进，单项产品市场占有率全球领先 [8] - 它们大多不直接面向消费者，而是“巨头背后的巨头”，在关键环节定义行业标准、掌控话语权 [16] 代表性企业及其市场地位 - **海天塑机集团**：其塑料注射成型机连续多年全球销量与市占率双第一 [13] - **博德高科**：精密切割丝（直径仅0.015毫米）在细分领域市场占有率连续多年位列全球第一 [13] - **永新光学**：全球多数扫码设备搭载其核心光学组件，出货量世界第一，年产超10万台光学显微镜、数千万件高端光学元件 [15] - **江丰电子**：生产的芯片制造用溅射靶材，全球市场份额超过40% [16] - **舜宇光学科技**：手机镜头、车载镜头拿下全球三成市场份额，位列全球第一 [16] - **宁波德鹰精密机械**：缝纫机核心部件旋梭，拿下全球近四成份额 [16] 产业特点与成功因素 - **高度专业化**：企业专注于“一米宽、百米深”的微小细分赛道，几十年如一日研发一种零件、材料或镜片 [16] - **强大的产业集群**：慈溪小家电、余姚塑料、象山针织、宁海文具等早期产业集群奠定了制造业基础，提供了完备的本地配套和高效供应链 [21][23] - **深厚的商帮文化**：“甬商”具有粘性和韧性，传承精神强，许多家族三代人专心于同一事业 [24] - **企业主导研发**：超九成的研发平台、科研人才和研发投入来自企业，全市八成以上发明专利由企业创造 [25] - **协同的政商关系**：政府扮演服务者角色，营造“有事上门服务，没事不来打扰”的良好经商环境 [31][32] 产业突破与转型升级 - **打破国际垄断**：在半导体、汽车、新能源、高端光学等领域，突破了光学反射膜、医用精密导管、LCP薄膜、碳化硅陶瓷密封件等一批曾被国外长期垄断的关键产品 [17] - **生产模式变革**：从依赖人工的流水线模式，转向数字化、智能化、绿色化，应用5G、工业互联网、AI等新工具 [33] - **构建现代产业体系**：官方计划到2027年，培育形成3个万亿级产业集群、6个千亿级产业集群及1批新兴和未来产业群 [34] 面临的挑战与发展方向 - **结构性矛盾**：存在“群山多、高峰少”的情况，百亿级、千亿级龙头企业偏少，“缺龙头、少链主”成为产业转型瓶颈 [38] - **培育与引进“链主”**：加强与吉利控股等链主企业合作，并会见福耀集团等潜在投资者，以强化产业链协同 [38] - **布局未来产业**：重点发展机器人产业，出台激励措施并与宇树科技签约打造机器人产业园，宁波有6家企业跻身中国机器人零部件30强，数量全国第一 [38] - **“宁波天团”**：目前拥有整机人形机器人企业8家，供应链配套企业88家，均胜电子、拓普集团等一批当地公司正进行机器人研发 [39]

公司业务模式 - 公司是一家提供实战研学服务的高端商学机构，核心业务是组织企业家学员深入国内外科技企业、实验室及高校进行实地探访与交流[12] - 业务模式围绕“深度探访、顶级对话、实战赋能”三大维度展开，具体包括带领学员零距离探访科技工厂与尖端实验室、与创始人及科学家面对面交流、并通过案例拆解助力学员捕捉投研机遇[12] - 公司研学行程覆盖全年，2026年1-6月已规划包括北京、苏州、香港、深圳等地的活动，探访企业涉及智驾科技、人形机器人、Web3、AI等领域，下半年7-12月计划探访成都、美国东部、东南亚等多地企业[7][8][9][10] 行业关注焦点 - 公司研学内容高度聚焦于前沿科技与新兴产业，核心关注领域包括人工智能、机器人、自动驾驶、低空出行（飞行汽车）、Web3、脑机接口、新能源、半导体及生物医药等[7][8][9][12][24] - 活动安排紧密围绕产业热点，例如计划参与2026年1月在美国拉斯维加斯举办的CES展会，并参访英伟达、特斯拉、谷歌等全球科技领军企业[7] - 公司通过举办“闭门投研会”等高端活动，深度探讨如“AI的中国力量”等特定产业主题，旨在链接产业资源与投研机会[8][24] 历史活动与合作伙伴 - 2023年至2025年，公司已组织学员探访了大量中国科技与商业标杆企业，包括华为、字节跳动、比亚迪、腾讯、小米、大疆、科大讯飞、蔚来汽车等[23][24] - 2025年的研学活动进一步深入机器人、自动驾驶等产业链核心，探访了绿的谐波、优必选、小鹏汽车、亿航智能、禾赛科技等企业，并链接了阿里生态与浙江大学科创体系[24] - 合作网络广泛，既包括华为、比亚迪等产业巨头，也涵盖优必选、元戎启行等AI独角兽，以及斯坦福大学、伯克利大学等国际顶尖学术机构[7][23][24] 学员价值主张 - 公司旨在帮助企业家学员“精准捕捉投研机遇、驱动实战创新、链接高价值资源”，通过实地研学提升商业洞察与投资能力[12] - 学员反馈指出，研学价值在于将宏观趋势与产业落地结合，实现认知升级，并通过与顶尖企业家及科学家的对话获取一线商业洞察[46][47] - 部分学员认为，参与研学不仅获得了投资回报，更受到了企业家精神熏陶，并构建了高质量的商业人脉网络[46][47] 品牌与影响力 - 品牌定位为“走进中国科创心脏，与顶尖大脑同频共振”，强调在中国产业升级第一现场的深度参与感[11] - 品牌活动已形成系列，如“年终秀”、“资产配置高峰论坛”等，并建立了“长三角校友会”等区域学员组织，增强了社群粘性[8][60] - 过往活动得到了参访企业的高度认可与欢迎，例如亿航智能、小红书等企业曾公开表示热烈欢迎公司企业家学员到访[27][36]

行业投资评级 - 报告对**人形机器人行业**维持 **“推荐”** 评级 [1][12] 核心观点 - 电动化与智能化浪潮下，国内外人形机器人产品不断迭代，有望开辟比汽车更广阔的市场空间，产业链将迎来 **“从0至1”** 的重要投资机遇 [12] - 机器人从本体到零部件商持续开展产品迭代，同时快速推进业务合作和场景应用，积极探索规模化量产和商业落地 [12] - 报告认为人形机器人产业或迎来 **“ChatGPT时刻”** [12] - 两会强调具身智能发展，舍弗勒与乐聚达成合作，是本周重要产业动态 [2][5][12] 产业动态 - **两会政策支持**：2025年政府工作报告提出，我国机器人、人工智能等研发应用已走在世界前列，未来将培育壮大新兴产业，包括**具身智能**等未来产业 [5] - **融资活动活跃**： - 消费级家庭具身智能机器人研发商**诺因（KNOWIN）** 完成天使+轮融资，投后估值超**20亿元人民币**，近半年累计融资达**数亿元人民币** [6] - 具身智能企业**星动纪元**完成**10亿元**战略轮融资，估值破**百亿**，距离上一轮融资仅时隔2个月 [7] - 具身基模和通用机器人企业**极佳视界**宣布完成近**10亿元** Pre-B轮融资 [8] - 仿生柔性机器人企业**擎羽科技**宣布完成**数千万元人民币**天使轮融资 [9] - **小雨智造**宣布完成**数亿元** B轮融资，该公司是小米对外投资的第一家具身智能领域公司 [10] - **战略合作**：德国工业巨头**舍弗勒**与中国机器人公司**乐聚**正式签署深度战略合作协议，围绕工业场景应用、数据训练场、新技术研发三大方向，共同推动人形机器人规模化落地 [6] 行业表现 - **电力设备**行业最近1个月、3个月、12个月相对沪深300指数表现分别为**3.6%**、**11.3%**、**49.8%**，同期沪深300指数表现分别为**0.4%**、**1.7%**、**17.8%** [4] 公司公告 - **福达股份**发布公告，拟在墨西哥投资**400万美元**设立全资子公司，以拓展北美地区业务，包括机器人零部件业务 [11][12] 投资策略与重点关注 - 投资策略：关注拥有核心部件积淀、积极入局人形机器人的企业 [12] - 重点关注个股涉及多个细分领域： - **执行器总成**：三花智控、拓普集团、中坚科技 [12] - **丝杠**：浙江荣泰、贝斯特、震裕科技、北特科技、夏厦精密 [12] - **减速器**：富临精工、绿的谐波、双环传动、瑞迪智驱 [12] - **电机**：鸣志电器（空心杯电机）、兆威机电（空心杯电机）、伟创电气（空心杯电机）、步科股份（无框力矩电机） [12] - **传感器**：柯力传感、安培龙 [12] - **驱控芯片**：峰岹科技 [12] - **结构件**：金杨股份、祥鑫科技 [12]

行业投资评级 - 机械设备行业评级为“强于大市”（维持评级）[6] 报告核心观点 - 中国人形机器人已完成技术突破与场景落地的双重跨越，其快速发展源于国家顶层设计的连续性和工业机器人产业的深厚积淀，融合AI与高端制造形成正向循环[3] - 人形机器人发展秉持以人为本的逻辑，旨在拓宽人类行为边界而非取代人类，已从实验室走向大众生活，在商超导购、巡检运维等多场景应用，彰显科技落地的民生温度[4] - 人形机器人是造福全人类的科技大方向，未来有望像汽车般普及，行业正迎来高速增长期[5] 行业现状与发展驱动力 - 2025年初Deep Seek诞生开启中国科创高光时刻，2026年春晚人形机器人表现惊艳并获多方盛赞，两会前夕首个相关标准体系正式出台[3] - 发展驱动力包括国家一以贯之的顶层设计、科创领域的政策连续性，以及依托工业机器人产业积淀，融合人工智能、高端制造等多领域技术[3] 市场前景与规模预测 - 据GGII预测，中国人形机器人市场规模到2030年将达到近380亿元，2024-2030年复合增长率将超过61%[5] - 中国人形机器人销量将从2024年的0.4万台左右增长至2030年的27.12万台[5] - 英伟达CEO黄仁勋曾表示机器人时代已来临，具身智能是AI下一波浪潮，未来人形机器人将像汽车般普及[5] 建议关注产业链方向与公司 - 整机：优必选、景业智能、亿嘉和等[7] - 电子皮肤/触觉：汉威科技、日盈电子等[7] - 腱绳：大业股份等[7] - 轴承：长盛轴承等[7] - 灵巧手：兆威机电、鸣志电器等[7] - 传感器：安培龙、柯力传感、华依科技、东华测试等[7] - 供应商：均胜电子、三花智控、拓普集团、中坚科技等[7] - 电机：步科股份、伟创电气、江苏雷利等[7] - 丝杠：贝斯特、福达股份、北特科技、鼎智科技、新剑传动等[7] - 减速器：中大力德、斯菱股份、绿的谐波、双环传动等[7] - 机器视觉：舜宇光学、奥比中光、奥普特、凌云光等[7]

核心观点 - 维持2026年“两阶段上涨行情”的判断，当前市场正处于从“第一阶段上行”向“区间震荡”的过渡期，短期事件冲击（美伊冲突和“HALO交易”）是触发因素，但不应据此调整中期展望 [3][5][7] - 市场短期演绎核心受美伊冲突和“HALO交易”共振影响，但两者均无法线性外推至中期，市场可能低估了中期对冲因素出现的必然性 [3][5] - 市场在过渡期将更加“注重现实”：眼前可见的景气亮点仍有超额收益，而暂时没有新亮点的赛道方向股价可能持续承压 [3][7] - 结构配置围绕“重现实”展开，短期关注事件驱动的脉冲机会，中期维持“景气科技 + 周期 Alpha”的推荐方向 [3][9][10] 市场阶段与短期扰动分析 - 市场处于从“第一阶段上涨行情”到“区间震荡”的过渡阶段 [3][7] - 触发阶段转换的因素是美伊冲突和“HALO交易”，它们影响了市场的赚钱效应和风险偏好 [3][7] - 区间震荡阶段可能持续1-2个季度，核心是等待业绩和时间消化估值、周期性改善、产业趋势“跨阶段进步”以及居民配置向权益加速迁移的条件具备 [8] - “第二阶段上涨行情”可能发生在2026年下半年 [8] 美伊冲突的影响分析 - 短期传导路径锚定霍尔木兹海峡通航情况：油价 → 通胀预期 → 美联储宽松预期 → 股市风险偏好 [3][5] - 短期处于地缘冲突烈度最高阶段，特朗普的“极限施压”会加剧市场波动 [3][5] - 合理的中期推演是，冲突存在诸多变数和博弈选项，问题向货币政策传导并产生持续挤压的概率偏低 [3][5] - 中国在地缘上的腾挪空间是中期对冲力量的来源 [3][5] - 短期看，冲突继续扰动下，油气产业链、油运还有向上脉冲行情 [3][9] - 中期看，冲突后能够重估的战略资源范畴可能增加，油气、油运的中长期股价中枢可能高于之前 [3][9] “HALO交易”的影响分析 - “HALO交易”指市场基于AI时代产业组织变化预期，对三类行业长期预期进行重新锚定：1) 可能被AI替代的行业；2) AI时代壁垒弱化、超额利润可能压缩的行业；3) AI时代可能无法继续胜出的科技龙头 [6] - 这导致相关行业估值中枢存在下行压力，同时战略资源品（安全可控、AI时代不可替代且可能通胀强化）借机重估 [6] - 自2025年11月开始，全球股市普遍演绎价值跑赢成长的行情，“HALO交易”更偏向于强化这一价值占优趋势 [6] - 但该交易在短期演绎中酝酿着错杀和超跌力量，市场可能低估了科技平台企业的不可替代性及其调整腾挪空间，也容易将AI产业趋势线性推演至终局而忽略其他因素的渐进变革 [6] - 因此，基于“HALO交易”演绎的价值单边风格行情无法线性外推到中期 [6] 估值与市场状态 - 2025年9月开始A股主线板块演绎提估值行情，当前通信、电子、电力设备、国防军工、计算机和基础化工的静态估值处于历史高位，全部A股总体估值也处于历史高位 [8] - 抢跑基本面拐点/产业趋势的提估值行情演绎到历史静态估值高位，是区间震荡阶段开启的前提 [3][8] - 量化指标显示，截至2026年03月06日，多数行业板块的赚钱效应处于“全面收缩”状态，仅公用事业、煤炭、银行等少数板块呈现“继续扩散”或相对稳定 [12] 行业配置建议 短期结构（围绕“重现实”） - **周期品**：重点关注3-4月涨价可能集中兑现的基础化工 [3][9]。一旦油价成本端冲击重新可控，基础化工相对收益可能有弹性 [9]。短期周期品（如油气、油运）逻辑纵深已有限，若美伊冲突缓和，相关小波段周期股可能明显调整 [3][9] - **科技方向**：继续关注“通胀环节” [3][9]。短期强动量方向是**内燃机（AI能源）** [3][9]。英伟达GTC大会召开在即，算力链“通胀环节”迎来集中挖掘窗口，重点关注**CPO（共封装光学）** 机会 [3][9] 中期结构（景气科技 + 周期 Alpha） - **景气科技**：关注海外算力链、AI应用（港股互联网真正机会）、半导体、机器人、商业航天、储能等 [3][10] - **周期 Alpha**：关注有色金属和基础化工 [3][10]。其投资延伸可能是出口/出海链 [10] - **其他**：中期看好非银金融的重估机会 [3][10] 资金流向（ETF跟踪） - 报告期内（2026/03/02-2026/03/07），部分科技及周期主题ETF获得资金关注或表现活跃 [13] - **计算机**：富国中证大数据产业ETF份额增长4.2%，年初以来增长39.4% [13] - **周期/资源**：博时自然资源ETF份额增长2.2%，年初以来增长38.3%；南方中证申万有色金属ETF份额增长1.7% [13] - **宽基指数**：易方达沪深300ETF份额达322.02亿份，但近期（5个交易日）份额略有下降 [13]

研究概述 - 丰田研究院与清华大学联合发布了一份关于大型行为模型训练的系统性研究，旨在为视觉-语言-动作模型的训练提供数据与策略的“避坑指南” [2][3] - 该研究进行了大规模实验验证，使用了4000小时的机器人-人类操作数据、5000万个视觉-语言样本，训练了89个不同的策略模型，并进行了58000次仿真评估和2835次真机测试 [2] 核心方法论：协同训练 - 研究的核心是协同训练方法，主张让模型同时从目标机器人数据和其他异构数据模态中学习，以提升泛化能力，而非仅依赖昂贵的机器人数据 [4] - 研究系统地探索了五种协同训练数据模态和三种训练策略，以寻找最佳训练“配方” [6][8] 协同训练数据模态 - **标准视觉-语言数据**：包含VQA、图像描述等，提供常识、空间推理和物体定位能力 [10] - **机器人轨迹的语言标注**：包括基于规则的脚本生成和利用GPT-5生成的富语义描述，提供显式的语义监督 [10] - **跨具身机器人数据**：来自Open X-Embodiment等数据集，包含不同形态机器人的数据，引入多样化的物理交互先验 [10] - **人类视频**：利用海量第一视角视频，通过提取“潜在动作”或利用GPT-5生成语言标注来利用 [10] - **离散机器人动作Token**：将连续动作压缩为离散Token，探究动作离散化建模的有效性 [10] 训练策略 - **单阶段协同训练**：将目标机器人数据与协同训练数据混合，进行联合训练 [10] - **两阶段-仅首阶段协同**：第一阶段使用协同数据进行预训练，第二阶段仅使用目标机器人数据进行微调 [10] - **两阶段-全协同**：第一阶段使用协同数据预训练，第二阶段微调时继续保留协同数据以缓解灾难性遗忘 [10] 模型架构 - 研究采用了VLM + Action Flow Transformer的架构，通过一个特殊的Observation Encoding Token来压缩视觉语言特征 [8] - 实验证明，这种压缩的单token表征方式，比使用复杂的全量特征在泛化性上更强 [8] 实验结果：有效模态与策略 - **有效模态（红榜）**：引入“多样的视觉-语言数据”和“跨具身机器人数据”能显著提升模型对分布外场景、未见任务及语言指令跟随的适应能力 [14] - **最有效的数据类型**：“标准视觉-语言数据”、“VLM生成的机器人数据标注”以及“人类视频的语言标注”效果最为显著，这三者本质上都属于多样的视觉-语言数据，证明增强VLM基座的视觉-语言理解能力能直接转化为更强的机器人策略 [15] - **数据模态的最佳使用阶段**：“标准视觉-语言数据”和“人类视频的语言标注”在全阶段加入都能带来收益；“机器人轨迹的语言标注”和“跨具身机器人数据”主要在“第一阶段”发挥作用 [16] - **协同训练的核心价值**：无论引入何种协同训练数据，对于训练集中已见过的任务，性能基本维持不变，其核心价值在于提升“泛化性” [17] 实验结果：无效或有限模态 - **离散动作Token（黑榜）**：协同训练实验中并未带来统计学意义上的显著提升 [24] - **具体问题**：使用FAST Token协同训练甚至会降低模型的泛化性；从视频中提取的Latent Actions仅在目标机器人数据匮乏时有效，一旦机器人数据量增加，其收益便迅速递减 [24] 组合模态与性能提升 - 将所有有效模态组合训练得到的模型，在各项指标上全面超越了仅用机器人数据训练的模型 [19] - 在真实世界的语言指令跟随任务中，平均完成率提升了45.3%；在仿真环境的未见任务中，成功率提升了36.4% [21] - 协同训练还提升了模型的表征质量与快速适应能力，仅使用200条演示数据微调，经过协同训练的模型就能迅速掌握全新的长程灵巧操作任务 [21] 对VLM主干网络的影响 - 有效的协同训练能够帮助策略模型中的VLM主干网络保留甚至增强通用的视觉语言理解能力 [23] - 经过协同训练的模型不仅在通用视觉语言基准上保留了能力，甚至在空间推理等维度上优于原始的VLM权重 [26] - 这证明一个保持了世界理解能力的VLM主干是构建高性能机器人策略的基础 [27] 关于思维链的探索 - 研究尝试让模型在输出动作前显式生成从协同训练数据中学到的中间推理步骤 [30] - 结果发现，与仅将思维链内容作为辅助训练目标相比，显式思维链条件化并没有带来性能提升，表明对于物理操作任务，协同训练带来的隐式推理已经足够 [31] 研究深度与作者 - 论文还包含了关于模型架构的详细消融实验、超参数的精细调节以及统计学上的严谨验证 [33] - 本研究的第一作者是清华大学交叉信息研究院的博士生林凡淇，该工作是在丰田研究院LBM团队实习期间完成的 [32]

文章核心观点 - 2026年是中国“十五五”规划的开局之年，政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，以人工智能、机器人、创新药为代表的“新新三样”成为驱动新质生产力的核心引擎，标志着中国科技创新进入智能引领、生命健康、高端装备并行突破的全新阶段 [1][2][4] - 中国科技创新依托超大规模市场、强大的工程化与场景落地能力、新型举国体制以及稳定的发展环境四大核心优势，形成了系统性竞争力，为“新新三样”的爆发和未来产业发展提供了坚实保障 [8][9][10] - 面对全球科技竞争新格局，中国需加快高水平科技自立自强，通过发挥新型举国体制优势、深化产业融合、培育未来产业、坚持开放创新等路径，把握战略主动，在全球科技竞争中勇立潮头 [11][12][13][14] 中国科技新坐标：“新新三样”的崛起 - 人工智能、机器人、创新药构成的“新新三样”标志着中国科技创新进入全新阶段，三者分别对应数字智能、高端装备、生命健康三大战略方向，是推动产业升级和构建现代化产业体系的核心支撑 [4][7] - **人工智能**：产业规模在2025年突破1.2万亿元，企业数量超6200家，规上制造业应用普及率超30%；国产大模型引领全球开源生态，智能体、具身智能等前沿方向与国际同步；2026年政府工作报告提出深化“人工智能+”，推动智能终端和智能体商业化规模化应用 [4][5] - **机器人**：2026年被视为人形机器人量产元年，产业正从“规模增长”向“质量跃升”跨越；工业机器人在汽车、电子等领域广泛应用，服务与特种机器人则在民生及特殊场景发挥重要作用 [5] - **创新药**：2025年中国创新药批准上市数量和对外授权交易金额均创历史新高，实现从“跟跑”向“并跑”“领跑”转变；2026年国家药监局优化审评措施，开通四条“绿色通道”，支持细胞与基因治疗、小核酸药物等前沿领域 [6][7] 构筑创新沃土的四大核心优势 - **超大规模市场优势**：中国拥有14亿多人口、超4亿中等收入群体，是全球最大、成长性最强、需求最多元的消费与应用市场，为创新成果转化提供了“天然沃土” [9] - **强大的工程化与场景落地能力**：依托完备的产业链体系，中国在技术转化、工程化落地和场景化适配方面形成全球领先能力，使科技创新更贴近实际需求，以实用性和落地性抢占先机 [9] - **新型举国体制优势**：该体制能统筹战略科技力量，聚焦人工智能、集成电路、生物医药等关键领域进行全链条攻关，同时发挥市场作用和企业创新主体地位，实现“基础研究+技术攻关+成果转化+产业应用”的协同 [10] - **稳定发展环境优势**：长期稳定的经济基本面、政策环境与社会大局，为科技创新提供了持续投入和生态保障的“坚实底盘” [10] 未来战略方向与路径 - **发挥新型举国体制优势**：统筹各方战略科技力量，聚焦高端芯片、基础软件、核心零部件、前沿生物医药等“卡脖子”领域实施全链条攻关，保障产业与国家安全 [12] - **深化产业融合，打通成果转化堵点**： - 强化企业创新主体地位，支持科技领军企业牵头组建创新联合体 [13] - 加强中试验证平台建设，解决“中试瓶颈” [13] - 完善科技金融服务体系，提供全生命周期金融支持，实施上市融资、并购重组“绿色通道” [13] - 鼓励央企国企开放应用场景，为新技术提供测试和应用平台 [13] - **培育未来产业**：2026年政府工作报告首次提出建立未来产业投入增长和风险分担机制，培育未来能源、量子科技、具身智能、脑机接口、6G等未来产业 [13] - **坚持开放创新**：在开放环境下进行自主创新，主动融入全球创新网络，加强在人工智能、生物医药、机器人等领域的国际科技合作，吸引全球顶尖人才和先进技术 [14]

B端工业机器人应用现状 - 全球工业机器人新安装量在2024年达到54.2万台，连续四年突破50万台，预计2025年数据将进一步上升 [11] - 工业机器人率先在B端市场大规模应用，其高渗透率源于企业较强的支付能力、工厂数字化转型需求以及机器人生产力的极大提升 [14] - 工业机器人的核心需求是实现高效、稳定、标准化的重复性作业，通过预设程序、深度学习与海量数据训练，可复刻执行动作，完成如物料转运、喷涂等任务 [15] C端人形机器人发展挑战 - 人形机器人普遍走进大众家庭的时间被预测在21世纪40年代后，当前C端渗透率极低 [8] - 2024年中国人形机器人产业规模约27.6亿元，较上年增长53.33%，预测2025年将达到53亿元，2028年达到387亿元 [18] - 当前人形机器人面临“伪智能”困局，其表演动作多为预设，缺乏真实场景决策能力，技术上面临传动速比受限、灵巧负载不足、算法模型不完善等瓶颈 [17][19] - 消费级机器人核心诉求多元，需具备理解人类需求与情感共鸣的能力，而当前产品功能同质化严重，实用性低，难以适配复杂、个性化的家庭场景需求 [19][23] 机器人进入家庭的核心瓶颈 - 机器人要像汽车一样普惠化，核心在于突破海量的数据采集和训练 [26] - 家庭场景具有高度复杂性与个性化，其布局、物品摆放、生活习惯均不同，导致高质量数据采集困难 [29] - 实现保姆式机器人需要复刻人类“感知－理解－决策”的完整链路，这依赖于高频精准的家庭场景数据采样与能理解物理世界本质的泛化算法 [28][29] - 单纯的数据采集不够，需强大泛化算法将数据转化为操作能力，理解物理规律与人文需求，这一切又离不开算力与能源的支撑 [33]