纪要涉及的行业或公司 * **市场指数**：韩国KOSPI指数（报5301.7点，+0.07%）和KOSDAQ指数（报1115.2点，-1.10%）[1] * **行业板块**：科技板块、运输设备板块、半导体行业、汽车行业、国防板块、金融板块（银行与保险）、零售板块[1][2][3][4][5] * **提及公司**： * **半导体**：三星电子（SEC，005930）、SK海力士（000660）、美光（MU）、英伟达（NVIDIA）[2] * **汽车与零部件**：现代汽车（HMC，005380）、起亚汽车（KIA，000270）、现代摩比斯（HDAUTOEVER，307950）、翰昂系统（HANON SYSTEM，018880）、Waymo、Boston Dynamics[3] * **金融**：KB金融集团（KBFG，105560）、新韩金融集团（SHINHAN FG）[4][5] * **零售与平台**：新世界（SHINSEGAE，004170）、Hotel Shilla（008770）、乐天（LOTTE，023530）、易买得（E-MART，139480）、乐天购物（LOTTE SHOPPING，023530）、GS Retail（007070）、Kakao、Naver[5] * **国防**：韩华宇航（HANWHAAERO，012450）[2] 核心观点与论据 * **市场整体资金流向**：当日市场以本地机构为主要净买方，外资也小幅净流入[1] 资金从运输设备板块流出，并流入科技板块（外资：科技+2.66亿美元/运输设备+2.66亿美元；本地机构：科技+1.11亿美元/运输设备–0.93亿美元）[1] * **半导体行业震荡**：半导体股走势震荡并收低[1] 三星电子（-0.4%）和SK海力士（-1.2%）未能从隔夜关于HBM4供应的消息中获得支撑[2] 但资金流向显示，外资与本地机构在两只股票上共同转为净买入（三星：外资+2110万美元/本地机构+1.01亿美元；SK海力士：外资+4900万美元/本地机构+4500万美元）[2] * **汽车板块受乐观预期推动上涨**：汽车股（KRXAUTO +2.1%）因对Atlas机器人、向Waymo供应Ioniq 5无人驾驶车辆以及与NVIDIA可能合作的乐观预期而开盘走高[1][3] 现代汽车（HMC）开盘跳空高开，最高上涨+5.6%[3] 但在HMC中，外资连续24日净卖出（今日-1.57亿美元），散户为主要净买家（+1.34亿美元）[3] * **金融板块受股东回报计划支撑**：金融板块（KRXBANK +3.2%，KRXINS +3.0%）跑赢，涨势受对银行股东回报的持续乐观情绪支撑[3][4] 例如KB金融集团（+2.7%）宣布了更大规模的特别股息及1.2万亿韩元的回购计划[4] 在KBFG，本地机构连续3日净买入（今日+1000万美元），而外资转为净卖出（-1400万美元）[4] * **零售板块强势上涨**：零售板块多只股票大幅上涨（如乐天购物+14.9%，易买得+9.5%）[5] 板块强势主要由港口物流和配送服务（此前被限制向公共基金贡献）以及Kakao（+3.4%）、Naver（+2.3%）平台业务的强劲表现推动[5] 其他重要内容 * **国防板块表现落后**：国防板块（GSXAKDEF -2.7%）表现落后，受韩华宇航（-3.9%）第四季度业绩公布后获利回吐拖累[2] 需注意其2025年第四季度营业利润率因销售组合恶化而低于预期，但市场关注重点仍是2026年的新订单[2] * **汇率与成交额**：韩元兑美元贬值14个基点，至1，459.8[2] 市场成交额较近期20日均值下降[2] * **具体资金流向差异**：不同板块和公司的资金流向呈现明显差异，例如现代汽车内外资买卖方向相反，而半导体龙头则内外资同步买入[2][3] 新韩金融集团的资金流向模式与KB金融集团类似[5]

文章核心观点 - 在CES 2026上，现代汽车集团旗下Boston Dynamics的Atlas人形机器人展示了其工业应用潜力，标志着人形机器人正从概念展示转向实际商业部署，其核心竞争力在于稳定性和任务通用性，目标是在非为机器人设计的传统工厂中替代高强度、高变异性的体力劳动 [1][2][4] 产品与性能 - Atlas机器人由Boston Dynamics开发，重90公斤，身高约1.5米，肢体完全伸展时最大触及高度可达2.29米，拥有56个自由度的灵活关节和灵巧手部，能抓取各类物件甚至小型易碎品 [1][4] - 该机器人具备稳健行走、挥手致意、空翻等能力，并能完成搬运汽车零部件等任务，具备全天候户外作业能力，电量耗尽时可自主走到充电坞更换电池 [1][4] - 产品的核心卖点并非速度，而是稳定性，能够以稳定速度持续运行，几乎不需要人工干预，解决了人类工作效率随时间下降的问题 [4][7] - 设计充分考虑了易维护性，绝大多数零部件（如机械臂、腿部、手部）都能由接受基础培训的人员在几分钟内完成更换，旨在最大限度减少停机时间 [7] 生产与商业化计划 - Atlas的量产将在现代汽车集团全新的机器人元工厂应用中心启动，计划从2028年起部署到集团旗下各智能工厂 [2] - 预计到2030年，Atlas的累计产量将达到3万台 [2] - Boston Dynamics已凭借现有产品（如Spot机器狗）打通商业化路径，构建了涵盖现场技术支持、系统集成、维修保养、物流配送的完整服务体系，公司认为这是其独特的竞争优势 [12] - 现代汽车集团持有Boston Dynamics 80%的股份，并期待该机器人成为企业未来的重要营收增长点 [1] 技术优势与设计逻辑 - Atlas的任务通用性是其独特之处，能胜任多种工作，而公司其他产品（如Stretch）则专注于特定任务 [9] - 选择人形设计是为了适配欧美地区已有约35年历史、最初为人类操作而设计的传统工厂，从而在不进行大规模固定式自动化改造的前提下实现工厂自动化 [9] - 人工智能技术的进步，特别是大型行为模型的发展（得到了Google DeepMind的助力），使得Atlas只需几天时间就能完成复杂任务的训练 [9] - 公司研发重心正从物理人工智能（使机器人能歌善舞、跑跳自如）转向行为智能，未来目标是让Atlas通过换装专用手部工具，学会焊接、建筑施工等更多技能 [10] 行业竞争格局 - 人形机器人技术赛道已涌入众多玩家，一场围绕实用型机器人研发的激烈竞赛已经拉开帷幕 [10] - 特斯拉的Optimus机器人定位通用型，但距离真正实用还有很长的路要走 [12] - Figure AI、Agility Robotics、Apptronik等公司也在该新兴领域崭露头角 [12] - 中国重型机械制造商Zoomlion已先行一步，其多台人形机器人已在旗下工厂投入运营，每日能协助生产数百件产品 [12] - Boston Dynamics认为其拥有无可比拟的竞争优势，很大程度上得益于现代汽车集团提供的雄厚资金支持与强大制造能力 [12] 市场应用与前景预测 - Atlas的目标是替代那些存在极大变异性、难以用经济高效方式实现自动化的工厂任务，例如不同规格汽车零部件的处理和高精度装配作业 [2] - 机器人普及率较高的企业往往生产效率更高，能实现更快发展和更强盈利能力，最终可能创造更多就业岗位，劳动力结构将向“机器人管理员”或“机器人操作员”等岗位转变 [16] - 目前Atlas造价不菲，对许多工厂而言，雇佣人力仍然是更经济便捷的选择 [14] - 公司预计，2028至2030年间，机器人将大规模部署于工厂，而真正以亲民价格走进寻常百姓家，可能还需要再等五年时间，即大约到2035年 [16] - 将机器人推向家庭消费市场目前并非明智的战略选择，原因在于消费市场对价格极为敏感，且家庭环境的复杂性远超工业场景，安全问题至关重要 [16]

人形机器人技术进展 - 宇树科技H1机器人在世界人形机器人运动会上出现需人工遥控的意外 引发对非全自主机器人的争议[1][2] - 宇树科技明确表示下次比赛将实现全自主 技术层面无难度[3] - 波士顿动力与丰田研究院合作开发大型行为模型(LBM) 核心是构建端到端语言条件策略 使Atlas能理解指令并自主完成复杂任务[4] Atlas机器人自主能力展示 - Atlas完全自主执行收纳整理任务 视频未加速 展示多项亮点操作[5][6] - 应对人类干扰(如冰球棍扒拉箱子)时自主决策打开箱盖并挪动箱子 动作与人类相似[8] - 抓取零件掉落时立即用另一只手捡起[9] - 识别并移开箱子捡起外部零件后继续任务[11] - 识别机器狗腿部零件并折叠放置在架子上[13] - 识别面板零件并下蹲拉开箱子收纳 充分利用人形形态能力(行走/精确定位双脚/下蹲/转移质心/避免自我碰撞)[15] 技术实现与模型构建 - 模型构建采用迭代闭环流程:数据收集(真实硬件与仿真环境遥控操作)/数据处理(标注筛选)/模型训练(神经网络)/评估迭代(标准化任务测试)[22][24] - 模型以30Hz频率将传感器图像/本体感觉/人类语言指令实时转化为精确控制指令[26] - 采用扩散Transformer架构与流匹配损失函数 确保动作流畅准确[27] - 在"Spot车间"演示中 单一通用语言指令模型自主完成三子任务:抓取并折叠机器狗腿部零件放置货架/抓取面板零件拉开箱子放入/清空手推车后搬运剩余零件至翻斗车[27][28][29][30] - 同一模型完成数十项挑战性操作:系绳结/翻转吧台凳/铺平桌布/搬运22磅汽车轮胎 处理可变形物体与传统编程方法相比更高效[31] 模型核心能力与优势 - 具备智能异常处理能力:零件掉落或箱盖关闭时自主反应纠正 能力来自训练数据中的干扰与恢复场景学习 非预设程序[32] - 开发新行为无需顶尖编程与长周期 通过演示即可学习 为技能库扩展提供前景[33] - 无需重新训练即可调整执行速度至演示速度1.5-2倍 任务成功率不受显著影响 效率可能超越人类操作员[33] 研发核心原则 - 追求广泛任务覆盖:结合模型预测控制器与VR交互界面 操作员演示从指尖动作到全身协调行为 丰富训练数据多样性[34] - 训练通用化"通才"模型:庞大多样化数据集训练使泛化能力与鲁棒性超"专才"模型 整合多机器人平台数据 简化部署并促进涌现行为[34] - 建设快速迭代基础设施:结合仿真/硬件测试/机器学习平台 快速实验与科学评估 持续提升机器人表现[34]

具身智能行业趋势 - 具身智能（Embodied AI）正成为全球科技界焦点，涵盖机器人运动能力、视觉-语言大模型（VLM/VLA）等技术融合 [1] - 技术挑战聚焦于机器智能在物理世界的理解、规划与操作能力，涉及机器人学、计算机视觉、自然语言处理等多领域突破 [1] - 张江集团联合机器之心举办论坛，主题为「具身·无界：智能模型的范式创新与架构革命」，推动产业链协同发展 [1] 技术前沿与产业方向 - 论坛探讨具身AI技术演进趋势，包括世界模型、端到端与分层架构路线选择，以及Scaling Law在具身智能领域的应用 [3] - 重点分析具身AI模型对人形机器人行业的影响，解码产业发展风向标 [3] - 厂商与专家将分享视觉-语言大模型（VLM/VLA）等具身大模型技术的实际落地案例 [2][3] 核心专家与机构 - 清华大学赵明国团队在人形机器人足球比赛和类脑计算领域取得突破，成果发表于Nature封面 [5] - 拓元智慧王广润主导新一代AI架构、大物理模型研究，发表中科院一区/A类论文50余篇，获多项国际奖项 [6] - 联汇科技赵天成开创生成式AI智能体技术，领导全球首个多智能体平台DiaIPort项目 [7] - 智元机器人陈立梁研发首个机器人动作引导世界模型EVAC，并建立评测基准EWMBench [9] 企业动态与创新实践 - 维他动力赵哲伦曾主导理想汽车智驾产品定义，具备智能汽车与AI消费领域经验 [7] - 星际光年位德浩团队在灵巧手操作软硬件领域发表多篇顶会论文，包括ICRA和Nature系列 [8] - 智莱特邓振华参与国家重大专项，智能工厂项目获中国机械工业科学技术进步一等奖 [10] - 光轮智能甘宇飞开发全国最大自动标注平台，横跨自动驾驶与具身智能的合成数据应用 [11] - 灵御智能金戈孵化多家硬科技企业，如码隆科技、硕橙科技，操盘早期项目从0到2000万销售额增长 [12]

人形机器人行业现状 - 全球人形机器人领域已形成以美国公司为主导的竞争格局，主要参与者包括特斯拉、Google、NVIDIA等科技巨头以及Figure、Agility Robotics等新兴企业 [5] - 行业融资规模差异显著：Figure以26亿美元融资领跑，Physical Intelligence和Skild AI分别获得24亿和15亿美元，Agility Robotics和波士顿动力融资规模在10-12亿美元区间 [5] - 日本企业Telexistence和加拿大公司Sanctuary AI分别获得5.3亿和4亿美元融资，显示全球资本在该领域的广泛布局 [5] - 挪威公司1X Technologies和美国企业Mentee Robotics融资规模相对较小，分别为3.75亿和1.2亿美元 [5] 技术突破驱动力 - 模型层面突破：大型基础模型如ChatGPT的出现使系统具备推理能力，多模态模型显著提升对3D视觉世界的理解能力 [17] - 数据获取革新：GPU加速模拟技术可在3小时内生成相当于过去十年的训练数据，突破数据匮乏瓶颈 [17] - 硬件成本下降：人形机器人硬件价格从2001年150万美元降至当前4万美元水平，接近汽车价格区间 [17] - 模拟技术突破：物理环境模拟速度已超越真实世界时间流逝，大幅加速算法开发效率 [18] - 零部件商品化：消费电子产业推动电池、摄像头等技术发展，使机器人组件可模块化整合 [18] 技术范式转变 - 从控制理论主导转向经验学习：行业思维模式从"编程经验"转变为"通过经验学习"，更贴近生物学习方式 [19] - 硬件稳健性提升：新一代机器人硬件可靠性显著增强，能够承受真实环境中的持续互动而不易损坏 [21] - 跨具身性研究：探索通用大脑控制不同硬件平台的可行性，英伟达GR00T项目致力于构建适配多型号机器人的统一模型 [22] - 数据策略创新：采用金字塔结构整合真实机器人数据、模拟数据和神经模拟数据，通过潜在动作提取算法提升训练效率 [22] 企业技术路径 - 英伟达GR00T项目采用端到端模型设计，追求"从光子到动作"的直接映射，模型参数仅20亿但性能出色 [21][22] - Skild AI专注于构建机器人通用大脑，主张通过单一共享模型解决数据稀缺问题 [8] - Agility Robotics强调真实场景部署，其Digit机器人已应用于制造业和物流领域 [10] - 波士顿动力保持技术延续性，在采用AI新技术同时保留传统控制理论工具 [18] - 1X Technologies探索远程操作界面抽象化，通过高级指令引导机器人自主完成精细操作 [27] 行业未来展望 - 硬件多样化趋势：当前人形机器人硬件同质化严重，未来将出现更多突破传统人体结构的设计创新 [30] - 专业型机器人先行：特定场景的"任务专家型"机器人将率先普及，解决劳动力短缺问题 [36] - 技术融合加速：机器人AI与数字AI界限逐渐模糊，真实世界互动数据将提升AI系统的验证能力 [33] - 社会接受度关键：机器人技术普及速度取决于社会接受程度和生产规模扩张能力 [36] - 长期颠覆性影响：十年内机器人技术可能像电力普及一样深刻改变社会生产和生活方式 [36]

美团组织架构调整 - 美团整合到店、到家事业群和基础研发平台成立"核心本地商业"板块，未来不再设独立事业群[2] - 王莆中出任核心本地商业CEO，成为美团首位业务线CEO，权力和责任显著提升[3] - 调整后美团将更聚焦主营业务，提高运营和决策效率，到店业务开始主动发掘市场增长点而非被动应对竞争[3] - 员工反馈管理层更关注结果而非过程，业务决策效率提升[3] ASML中国市场表现 - 一季度ASML 49%收入(19亿欧元)来自中国大陆，非EUV设备占比高达91%[3] - 相比去年一季度8%和17%的占比，中国大陆份额急剧增长[3] - 中国晶圆厂因担忧禁令收紧而加速采购，DUV设备通过多重曝光可实现7纳米制程[3] - ASML预计今年10%-15%中国销售额将受出口管制影响，但需求仍将保持强劲[3] - ASML游说费用显著增加，美国从零增至125万美元，欧盟增至30万欧元[4] 日本旅游业复苏 - 3月赴日游客达308万人次，同比增长近70%，较2019年同期增长11%[4] - 一季度外国游客消费1.75万亿日元，人均20.9万日元(约9800元)，较2019年增长41.6%[4] - 住宿支出占比从28.6%增至32.1%，京都酒店黄金周预订量80%来自外国游客[6] - 日元贬值提升消费力，LVMH日本销售额增长32%，J.FrontRetailing年销售额4070亿日元[8] - 游客激增导致交通拥堵，9个城市开始征收100-500日元/晚的住宿税[6][8] Temu食品类目拓展 - Temu食品类目日订单过万，件单价超30美元，启动全球招商[8] - 招商面向有出口经验的国内品牌商和具备FDA资质的商家，开放美加英站点[8] - 采取半托管模式：平台负责营销和客服，商家负责履约，目前零佣金[8] - 美国站要求FDA注册和食品生产许可证，货款在签收7天后到账[8] 其他行业动态 - 台积电一季度收入185亿美元(同比+16%)，净利润70亿美元，AI相关收入预计年增50%[16] - 华为Pura 70系列起售价5499元，首批供货主要给官方渠道，Ultra版采用旋动伸缩镜头[17] - 比特币ETF上市后交易量增40%，做市商Jane Street一季度交易收入44亿美元(+100%)[19] - TikTok推出小红书式应用Notes，目前在加拿大和澳大利亚测试[20] - Boston Dynamics推出全电动Atlas机器人，运动能力超过人类[25] - Mistral AI估值四个月内从20亿增至50亿美元，成立仅一年[27] - Google宣布裁员并将部分职位转移至印度、芝加哥等地[29]