机器人板块市场表现 - 5月12日A股机器人板块反弹，机器人ETF基金（159213）当日涨幅达2.67% [1] - 成分股普涨：拓斯达20cm涨停，科利尔10cm涨停，信捷电气涨超7%，三丰智能涨超6%，禾川科技等涨超4% [3] - 宇树科技创始人透露人形机器人行业订单激增，"很多企业订单都爆掉了" [3] 全球人形机器人市场前景 - 摩根士丹利预测2050年全球人形机器人年收入将达5万亿美元 [4] - 中国企业占据"Humanoid 100指数"前10强中的7席，反映中国在制造与硬体整合的竞争优势 [4] - 2020-2024年中国在人形机器人领域专利申请量达5925件，远超其他国家 [4] 中国产业政策支持 - 2025年政府工作报告首次明确将智能机器人列为重点发展产业 [5] - 地方政策密集出台：上海、广东、杭州等地建立亿元级产业基金支持人形机器人发展 [5] - 2021-2025年累计发布7项国家级政策，包括《人形机器人创新发展指导意见》等专项文件 [6] 产业链优势 - 机器人国产化率从2015年17.5%提升至2022年35.7%，核心零部件实现全环节覆盖 [7] - 华为、宇树、智元等企业布局全产业链，华为盘古大模型5.0落地具身智能领域 [6][7] - 2025年或为人形机器人量产元年，特斯拉Optimus计划年产5000台，国内企业产品价格降至60-70万元/台 [7] 应用场景与市场空间 - 制造业升级与老龄化加速催生刚性需求，东吴证券预测远期市场规模超15万亿元 [9] - 主要应用场景覆盖工业（车厂）、商业（IT物流）、家庭三大领域 [8][9] - 中证机器人指数覆盖全产业链环节，包括传感器、伺服电机、系统集成等细分领域 [9]

大模型在推荐系统中的应用 核心观点 - 大模型已在推荐系统领域实现实质性应用，头部公司获得显著收益，主要从知识学习、模型结构、内容生成三个层面改造推荐系统 [1][3] 大模型影响推荐系统的三个层次 知识学习方式变革 - 大模型通过开放式学习整合开放世界多模态知识（文本/图片/视频/音频），突破传统推荐系统依赖封闭式人工特征工程的局限 [4][7] - 大模型知识与传统推荐系统用户行为数据形成互补，结合后提升效果上限 [6][7] - 相比知识图谱方案（如RippleNet/KGAT），大模型在知识总量和Embedding质量上具备降维打击优势 [8] 推荐模型结构改造 - 生成式模型结构（如Transformer）替代传统分类/排序模型，Meta的GR方案使核心指标提升12.4% [24] - 新范式将推荐问题重构为"预测用户next token"，快手KuaiFormer等方案应用于召回层改造 [26] - 工业级落地需算法-工程联合优化，如GR通过单次inference生成所有候选结果提升效率 [24] 个性化内容生成革命 - AIGC技术直接生成推荐内容（如广告创意/数字人视频），打破传统"检索-排序"流程 [28][37][39] - 当前阶段依赖人类Prompt输入（如Stable Diffusion框架），未来或实现全自动个性化生成 [31][41] - 个性化案例包括PMG模型生成用户偏好电影海报，但商业化仍需探索 [41] 技术方案细节 知识输入实现路径 - 开源模型（如LLaMA）作为多模态Encoder生成Embedding输入推荐系统 [10] - 闭源模型（如ChatGPT）通过API生成Token序列作为知识媒介 [10] - 快手EM3等方案融合多模态Embedding与ID特征，保留信息互补性 [15][18] 生成式推荐框架 - 早期玩具方案（如PALR）通过Prompt描述用户历史行为生成推荐，但工程指标落后 [20][22] - 成熟方案（如GR/KuaiFormer）将推荐任务转化为序列预测问题，复用LLM训练范式 [24][26] 行业趋势与建议 - 搜广推行业持续进化，大模型时代需聚焦算法-工程-模型联合创新 [45][46] - 突破点在于将大模型能力与现有业务深度结合，而非完全切换赛道 [45]