報告產力競爭新新三新樣全球質生重構力深刻

发布时间：2026-08-25 18:15:18 来源：東京魔盒 thai45 作者：百科

　　2026年上半年，新三样我國高技術產業交出了一份亮眼的新报外貿與產業成績單：海關總署數據顯示，算力硬件進出口總額達5.13萬億元，告新同比增長56.6%；手術機器人出口同比激增3.3倍，质生重构工業機器人出口同比增長18.6%；國家藥監局數據顯示，产力創新藥對外授權總金額已達去年全年的深刻八成規模。人工智能、全球機器人、竞争創新藥成為新“新三樣”，新三样三大賽道協同發力，新报一定程度上對衝了傳統產業調整帶來的告新下行壓力，正成為托底宏觀經濟、质生重构引領高質量複蘇的产力核心增量支柱。

　　2025年9月23日，深刻21世紀經濟報道發布《新“新三樣”領跑，全球接力中國資產重估》報道研究，在全市場首次提出新“新三樣”概念，聚焦人工智能、機器人、創新藥的產業發展敘事，啟動大型係列專題報道和智庫課題研究。相比“新三樣”——新能源汽車、鋰電池、光伏的綠色製造業優勢，新“新三樣”的“新”在於其承載的是以科技創新為核心驅動力的新質生產力，並正在成為引領中國產業躍升的新引擎。

　　放眼全球，大國產業博弈的底層邏輯正在深刻重構。競爭的製高點已跨越單一產品的成本與效率之爭，加速向技術體係構建、產業生態組織乃至底層規則的定義權延伸。人工智能領域，依托算電協同體係彌補高端算力短板，在行業標準製定上持續爭奪話語權；機器人領域，依托完備機電產業鏈實現快速降本量產，在高端機器人量產應用上搶占先機；創新藥領域，依托成熟研發臨床體係追趕全球前沿，通過對外授權打破高端醫藥長期依賴進口的格局，顯著提升全球話語權。

　　與此同時，我國正大規模投資算力建設，形成長期可持續需求，國產存儲、算力芯片等核心環節景氣度持續提升，半導體設備、材料的國產化進程不斷突破，形成國內產業長周期的閉環。時至今日，我國已建成一套從半導體設備、核心材料、晶圓製造，到AI芯片、存儲芯片、算力基礎設施，再到大模型與行業應用落地的完整產業體係，產業創新正進入集中爆發期。

　　新“新三樣”正通過硬科技壁壘、體係化韌性與全球定義權三重優勢，推動中國從全球產業鏈的“嵌入者”蝶變為“體係構建者”，改寫大國產業博弈的攻守態勢，重塑全球價值鏈分配體係。

　　近期21世紀經濟研究院聯合中國銀河證券研究院，在前期研究成果的基礎上形成年中觀察報告，對新“新三樣”的產業現狀、競爭格局與未來趨勢進行係統梳理與深入分析。接下來，我們也將持續跟蹤新“新三樣”產業動態。

　　人工智能——Token（詞元）經濟崛起

　　人工智能正在成為繼蒸汽機、電力和互聯網之後又一次極具廣泛滲透能力的通用技術革命。2026年上半年，這場技術革命的溫度計清晰指向同一個刻度——Token（詞元）。Token是大模型處理文本的最小單位，也是算力計費與交互的基本單位。

　　隨著大模型規模化應用，以Token（詞元）為核心價值載體的智能經濟新形態正在加速成型。OpenRouter最新周報（7月27日至8月2日）顯示，中國模型包攬全球大模型調用量前五，Token（詞元）份額達63.5%，美國降至35.5%；海關總署數據顯示，上半年我國電子元件、電腦零部件等算力硬件進出口總額達5.13萬億元，同比增長56.6%。Token（詞元）調用量的爆發與算力硬件進出口的倍增互為印證，標誌著中國AI產業正沿著“應用牽引—算力擴張—芯片迭代”的傳導鏈，帶動國產半導體產業鏈整體崛起。頂層設計同步加碼：國務院《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》提出，到2027年智能體等應用普及率超70%，為產業鏈擴張提供了確定性的需求預期。

　　一、底座重構：Token（詞元）經濟重塑數智時代的價值法則

　　曆次通用技術革命的底層，都伴隨著一套新的價值度量體係的誕生。蒸汽機將熱能轉化為機械能，互聯網將信息轉化為流量，而人工智能正在將龐大的算力轉化為可精確計量的“智能服務”。隨著大模型規模化落地，以Token（詞元）為載體的智能經濟新形態正加速成型。在傳統數字經濟框架下，軟件服務的邊際成本趨近於零，增長高度依賴流量的規模化變現；但在智能時代，每一次交互與推理均伴隨真實的算力消耗。Token（詞元）作為大模型處理信息的最小單位，將抽象的算力具象化、可量化，在成為算力服務的計價工具的同時，進一步演變為衡量智能經濟活躍度與新質生產力的“度量衡”。

　　這種價值法則的更迭，引發了產業鏈利潤分配格局的係統性重塑。Token（詞元）經濟的定價機製高度結構化，沿著“算力Token（詞元）—模型Token（詞元）—場景Token（詞元）”的三層傳導鏈，形成了全新的價值分配體係。模型供給端，上半年國產萬億參數模型密集落地：DeepSeek-V4、阿裏Qwen3.7-Max、智譜GLM-5.2相繼發布；7月，月之暗麵Kimi K3以2.8萬億參數成為全球最大的開源模型；8月3日，阿裏Qwen3.8-Max首次將Max級旗艦權重開放，“強模型必閉源”的行業默認邏輯就此被改寫。榜單刷新的節奏已加快至以周為單位，斯坦福AI Index數據顯示，中美頂尖模型性能差距已縮小至約2.7%。中國不僅是全球模型迭代速度最快的力量，更在開源生態與Token（詞元）調用規模上實現領跑。競爭同時沿價格線展開：上半年國內主要廠商多輪下調API價格，Qwen3.8-Max海外定價（輸入價與輸出價）僅為Anthropic Opus 5的40%與24%；DeepSeek更引入峰穀定價，把電網的定價邏輯搬進大模型——Token（詞元）作為商品，正在向電力靠攏。

　　在應用牽引下，中國大模型產業的收入兌現速度正超出市場預判，海外研究機構將中國大模型廠商2026年末合計預期收入（ARR）上調至130億美元，並預測2030年將攀升至1250億美元，進一步印證了智能經濟作為下一輪長波增長周期的爆發力。

　　驅動這一跨越式增長的核心力量，是Agent（智能體）對實體生產方式的深度重塑。同一編碼任務下，Agent自動化工作流的Token（詞元）消耗可達普通問答的1000倍。隨著商業模式由單一訂閱演變為按量、按任務結果收費的複合體係，資源配置邏輯正從“爭奪用戶時間”轉向“提升全要素生產率”，AI正由泛娛樂式的輔助工具，升級為深度嵌入實體經濟運轉的基礎性生產力，為宏觀經濟的高質量發展注入了不可逆的新動能。

　　二、產業鏈全景：上遊補鏈、中遊放量、下遊牽引

　　Token（詞元）經濟的崛起，不僅重塑了商業模式，更對AI產業鏈各環節的角色定位與利潤分配進行了根本性重構。基於統一的Token（詞元）價值尺度，產業鏈呈現出“上遊補鏈—中遊放量—下遊牽引”的立體演進結構，利潤池正迎來係統性的橫向轉移與縱向深化。

　　上遊補鏈：夯實自主可控的算力底座

　　上遊算力基座是智能經濟的物理底座，涵蓋AI芯片、先進封裝、高端服務器與光模塊等核心硬件。麵對外部技術約束與供應鏈風險，這一環節的核心命題在於“補鏈”與自主可控。由於技術壁壘最高、產能擴張周期最長，上遊在供需錯配時擁有最優先的議價權，是利潤保障最確定的環節。今年上半年，各家公司的業績爆發與股價表現，充分印證了上遊利潤加速集中的客觀規律。

　　在補鏈深化的進程中，國產硬件在各個細分節點實現了多點突圍與生態閉環：設計端，海光信息的國產CPU與DCU、寒武紀的AI芯片、景嘉微的GPU等實現多點突破，華為昇騰950係列明確2026年量產節奏，華大九天領銜的國產EDA工具鏈加快補全；設備端，北方華創、中微公司等龍頭在手訂單飽合，國產設備在主流產線的驗證導入明顯提速；製造端，中芯國際、華虹公司產能利用率維持高位，大陸成熟製程產能全球占比已接近30%，與全球七成以上需求集中於成熟工藝的結構高度匹配；存儲端，長鑫科技（長鑫存儲）7月27日登陸科創板，首日開盤大漲471.59%、市值突破3萬億元登頂A股，募資約579億元創中國大陸半導體企業最大融資紀錄，Omdia數據顯示其全球DRAM份額已達7.67%、位列全球第四，公司預計上半年營收1100億元至1200億元、同比增長超過6倍；封測端，長電科技、通富微電等穩居全球第一梯隊；光模塊端，AI集群互聯需求爆發帶動光模塊與CPO（共封裝光學）加速滲透，中際旭創與新易盛合計占全球800G及以上高帶寬光模塊出貨量超六成份額，中際旭創一季度營收同比增長192%、在手訂單覆蓋2026年全年，新易盛預計上半年歸母淨利潤70億元至80億元、同比增長77.56%至102.93%，1.6T產品進入規模放量期。過去我國半導體“頭重腳輕”的結構性問題正在得到改善，我國已是全球唯一在產業鏈每個細分環節都有本土企業深度參與並能部分滿足需求的國家。

　　更為深層的基礎設施邏輯在於Token（詞元）的成本結構。信通院等機構測算顯示，Token（詞元）總成本中電力與算力折舊合計占比接近70%~80%。隨著Token（詞元）用量激增，區域電價差異將直接轉化為Token（詞元）的規模化生產成本優勢。因此，“算電協同”正將智算中心布局與可再生能源基地深度匹配，成為上遊補鏈過程中兼顧安全自主與經濟效能的底層創新。

　　中遊放量：邁向規模效應的Token（詞元）工廠

　　中遊是Token（詞元）製造與樞紐，包含雲廠商、大模型提供商與AIDC廠商。隨著應用爆發，這一環節正經曆由傳統數據中心向“Token（詞元）工廠”的範式躍遷——核心目標不再是單純的計算與存儲，而是大規模、高效率、低成本地“放量”生產可計量、可定價的智能服務。中遊競爭焦點已從“誰擁有最大的模型參數”轉向“誰能用最低成本、最穩定時延交付目標Token（詞元）”。“智能密度”（即單位資源約束下輸出的有效智能能力）成為衡量中遊放量質量的核心指標，推動產業從粗放的算力堆砌走向精細的吞吐量運營。

　　下遊牽引：以場景閉環反哺全鏈路迭代

　　下遊應用生態是Token（詞元）經濟的價值兌現層，也是驅動整個產業鏈運轉的“牽引力”。其商業邏輯發生根本變化：應用層不再僅是成本承受方，而是從關注用戶數（DAU/MAU）轉向關注單位Token（詞元）產出結果的價值（ROI）。隻有當應用能將消耗的Token（詞元）高效轉化為明確的業務成果（增收、降本），才能獲得第二層定價權。工信部數據顯示，上半年規模以上製造業企業人工智能技術應用普及率已超30%，我國開源大模型全球累計下載量突破100億次。這種超大規模應用市場的迭代動能，正形成強大的反向牽引力，自下而上反哺上遊芯片的驗證迭代與中遊Token（詞元）工廠的規模化放量，完成從需求到供給的產業閉環。

　　三、三重窗口與價值重估：“嵌入者”蝶變為“體係構建者”

　　產業鏈的整體崛起，源於三重曆史性窗口的共振。一是技術範式的“天窗期”，摩爾定律日益逼近物理極限，為追趕者打開了寶貴的時間窗口；二是外部限製倒逼出的“自主創新窗口”，為國產芯片、設備與材料提供了難得的驗證、迭代和市場準入機會；三是超大規模應用的牽引窗口，全球最大的AI應用市場賦予我國獨特的規模優勢與技術迭代動能。過去的全球半導體分工，本質上是美國主導技術體係下的有序外溢；如今，中國正憑借三重窗口的共振，完成“嵌入者”向“體係構建者”的關鍵一躍。

　　這一變化正在引發全球投資者的係統性價值重估。高盛指出，中國在全球AI供應鏈中，尤其在基礎設施、電力和半導體等尚未被充分估值的領域，擁有獨特的比較優勢——恰如當年中國新能源汽車走向世界前的狀態：外界感知不足，而內部實力已悄然聚變。市場分層也在深化：高端市場靠智能溢價，低端市場靠規模效應，兩層市場驅動因素截然不同，但均在快速擴張；高盛同時提示，2026年行業訓練與推理成本合計仍高於當期ARR，板塊整體處於負EBIT狀態，盈利拐點預計在2030年前後出現。更長遠看，能源將成為終極約束，“算電協同”是Token（詞元）經濟下一階段的底層基礎設施，也是中國尚未被充分定價的又一張底牌。

　　這不是單點突破，而是係統性的整體突圍。在政策支持、市場需求和技術積累的多重驅動下，一個以Token（詞元）為價值刻度、以全產業鏈自主可控為底座的中國AI產業體係，正迎來曆史上最好的發展時期。

　　創新藥——從Me-too到First-in-class的全球破局

　　一、全球現狀：ADC/核藥/CGT等前沿技術爆發，生物安全法案加劇地緣脫鉤

　　（一）全球健康需求釋放，醫藥行業穩健增長

　　全球醫藥市場仍處於穩健增長態勢。由於全球人口增長、老齡化加速、健康需求釋放和新興市場崛起等因素，全球醫藥市場規模由2019年的13285億美元，增至2024年的17170億美元。2025年，疊加創新藥上市節奏加快及新興市場醫療保障體係逐步完善帶動的需求增長等因素，全球醫藥市場規模增至17850億美元。

　　全球醫藥行業麵臨大規模專利懸崖周期，專利懸崖的到來正在重塑全球醫藥生態。2024年6月Evaluate Pharma發布的報告顯示，2025—2030年全球將有約70款重磅藥物專利到期，相關藥品累計銷售額超過2360億美元。其中，僅2025-2026年就有多款“藥王級”產品進入專利失效期。

　　仿製藥和生物類似藥價格通常僅為原研藥的10%~30%，醫療支出或將顯著降低。同時仿製藥及生物類似藥市場規模明顯擴張，主要仿製藥企業迎來新發展機遇。此外，原研藥企業加速向首創新藥、細胞與基因治療、AI驅動研發等方向轉型，以對衝專利到期帶來的營收下滑。

　　（二）藥物研發處於以技術創新與臨床價值為導向的高質量發展階段

　　放眼全球新藥研發格局，重磅管線藥物的臨床試驗數據具備核心參考價值，行業或將迎來BD（商務拓展）合作新一輪增長周期。

　　第一，雙抗與ADC研發浪潮迭起，臨床進展值得期待。新型雙抗藥物的研發正朝著多個方向拓展，多靶點協同靶向是重要的研發方向之一。另外，抗體偶聯藥物（ADC）融合雙抗的研發也備受關注。將雙抗與ADC技術結合，利用雙抗的靶向性將毒素更精準地遞送至腫瘤細胞，同時發揮雙抗的治療作用，提高抗腫瘤效果。目前已有多個此類藥物進入臨床試驗階段，在實體瘤治療中展現出良好的潛力。

　　第二，小核酸藥物厚積薄發，精準療法引領生物製藥的新浪潮。小核酸藥物作為新一代治療技術，其核心優勢在於精準靶向、長效持久、設計靈活和生產高效，這些特性使其在藥物研發領域具有顛覆性潛力。

　　第三，細胞基因治療（CGT，Cellular and Gene Therapy）是目前生物醫藥領域最具前景的發展方向之一。隨著2017年全球第一個CAR-T藥物Kymriah在美國獲批，現代醫學逐漸從分子治療邁入細胞治療領域。目前我國及全球已有多款CAR-T獲批，2024年2月全球首個TIL藥物lifileucel獲得FDA批準上市，2024年8月全球首個TCR-T藥物Afami-cel獲得FDA批準上市。截至目前，我國已有11款CGT療法獲批上市，包含9款CAR-T細胞療法、1款幹細胞治療藥物與1款基因治療藥物。

　　（三）生物安全法案加劇地緣脫鉤

　　盡管我們看好全球醫藥創新研發態勢，但以生物安全法案為代表的地緣脫鉤的推手，仍然使得中國創新藥麵臨挑戰。該法案以“國家安全”為名，針對中國生物技術企業設置合作壁壘，從訂單結構、供應鏈安全、技術合作、出海路徑四大維度，對中國創新藥產業鏈形成係統性衝擊，加速全球醫藥產業“去中國化”與地緣脫鉤。

　　麵對生物安全法案帶來的地緣脫鉤壓力，中國創新藥產業鏈正從依賴成本優勢的Me-too時代，向自主可控、原創驅動的First-in-class時代加速轉型，核心破局路徑聚焦三點：供應鏈自主可控、技術原創升級與市場多元化布局。

　　在中國創新藥產業從Me-too向First-in-class跨越的關鍵階段，美國《生物安全法案》盡管最終未能成為正式法律，但以其為契機，創新藥產業麵臨的脫鉤風險依然是重塑全球醫藥產業鏈格局的核心變量。

　　二、中國現狀：Fast-follow內卷出清，License-out出海爆發，但First-in-class底層靶點發現能力較弱

　　2017—2026年這近十年來，中國批準的新藥數量平均每年是55.6個，美國批準的新藥數量平均每年是45.1個，歐洲批準的新藥數量平均每年是33.5個，日本批準的新藥數量平均每年是29.8個，整體來看，近十年以來，中國批準的新藥數量年均值最高，美國第二，歐洲第三，日本第四。

　　中國創新藥出海交易規模實現指數級增長，整體演化過程經曆了從License-out爆發到FDA獲批的質變。中國創新藥海外授權（License-out）交易在2023—2026年間經曆了爆炸性增長。據《中國科學院院刊》的分析，2023年中國創新藥對外授權合同總金額已達到400多億美元，其中ADC藥物占約200億美元。2026年這一數字進一步攀升，僅上半年交易總額約1100億美元。

　　增長軌跡和中國創新路徑演變可從更長時段來理解。從2012年到2024年，中國創新藥的引進（License-in）與對外授權（License-out）交易呈現出結構性逆轉——早期以License-in為主導，近年來License-out則快速崛起。License-out已成為中國創新藥“輕資產、高效率”全球化的雙引擎之一。

　　三、產業鏈研究分析與展望：借船出海與底層創新並重

　　中國創新藥研發憑借顯著的成本優勢與高效的轉化能力，在全球醫藥產業鏈中展示出核心競爭力，長期發展潛力值得看好。

　　在成本端，中國創新藥企業依托國內完善的產業鏈生態、工程師紅利以及成熟的CXO服務體係，新藥研發從靶點發現到臨床研究的成本顯著低於歐美市場，尤其在ADC、雙抗等熱門技術領域，以更合理的投入推進候選藥物的早期開發，有效降低創新風險與資金壓力。

　　在效率端，得益於藥品審評審批製度改革的持續深化，新藥研發上市流程所需時間大幅縮短，疊加國內豐富的臨床資源與快速的患者招募能力，中國創新藥企業不僅能加速本土臨床試驗推進，更具備開展全球多中心臨床試驗的能力，實現創新藥研發與國際同步。

　　這種“低成本+高效率”的雙重優勢，已通過密集的BD出海交易得到印證，如信達生物與武田114億美元的合作、恒瑞醫藥與GSK 125億美元的交易等案例，均彰顯了國際製藥巨頭對中國創新藥的高度認可。

　　隨著中國創新藥企業在靶點布局上從成熟領域逐漸擴展至藍海領域，在藥物類型上向“First-in-class”“Best-in-class”資產升級，加之全球醫藥市場對高效經濟創新療法的剛性需求，中國創新藥不僅能憑借性價比優勢打開國際市場，更能以核心技術實力參與全球價值重構，長期來看必將在全球醫藥創新格局中占據重要地位。

　　（一）2026上半年BD出海超預期，重磅交易密集落地

　　根據醫藥魔方數據庫，2025年中國創新藥企業BD交易總金額達1356.55億美元，交易總數量達157項，均達到曆史新高。2026年BD交易再超預期，國家藥監局數據顯示，僅1至6月，我國創新藥對外授權共達成81筆合作，交易總額約1100億美元，已達2025年全年總額的80%，再創曆史新高。交易覆蓋腫瘤、代謝、免疫和神經等10個治療領域，受讓企業來自美國、英國、法國、意大利等20個國家和地區。另據醫藥魔方披露，2026年上半年，對外授權交易首付款總額約50億美元，已占到去年全年的七成左右。

　　（二）合作新範式推動中國創新藥價值重構

　　2026年中國創新藥企業出海合作持續兌現，隨著行業熱度持續提升，大額交易密集落地，出海合作模式也逐漸從單品授權走向平台級戰略合作。

　　其中石藥集團與阿斯利康就siRNA藥物發現平台和肝外靶向遞送平台達成合作，將針對兩個靶點共同發現和開發具有治療多種腎髒疾病適應症的潛力的臨床前候選藥物（PCC）。阿斯利康將有權選擇獲取在全球範圍內或中國以外地區開發、生產及商業化的獨家權益，石藥將保留其中一個PCC在中國開發、生產和商業化的權益。同時，信達生物與禮來在腫瘤自免領域合作布局早期靶點，信達主導藥物發現到國內二期臨床概念驗證階段，禮來主導大中華區以外全球開發和商業化。

　　未來，更多中國創新藥企業有望憑借差異化的靶點布局、高效的臨床轉化能力、紮實的臨床數據邁入平台級戰略合作的新時代，與跨國MNC深度綁定並快速接入全球體係，實現全球市場收益最大化。2026年仍是創新藥出海合作大年，中國創新藥企業正經曆全球估值體係重構，早研平台價值將成為核心定價因素。

　　人形機器人——具身智能的載體與製造業重塑

　　一、全球現狀：大模型加速機器人智能化，技術、成本、可靠性與工程化能力製約量產

　　大模型顯著提升機器人的任務理解、泛化和自主執行能力。大模型與感知、規劃、運動控製及反饋模塊協同，推動機器人形成“感知—認知—決策—執行—反饋”的閉環，通過整合文本、視覺、語音、觸覺等多模態信息，讓機器人實現環境理解、任務規劃、自主決策，從結構化場景中執行預設程序的固定工具，變為麵向半結構化/開放任務、能跨任務跨場景泛化與自適應的智能體。

　　當前具身智能基礎模型技術路線尚未收斂，Vision-Language-Action Model（視覺—語言—動作模型）以下簡稱“VLA”）通過大量數據預訓練與微調，直接學習從多模態輸入到機器人動作輸出的映射。世界模型則通過學習環境狀態、智能體動作與未來狀態之間的動態關係，在內部建立對物理世界的預測性表征，從而預測動作後果並支持規劃、決策、仿真和數據生成。部分生成式世界模型會以未來視頻作為顯式輸出。二者融合亦是當下研究熱點之一。

　　英偉達構建並引領具身智能開發基礎設施範式。英偉達將物理AI視為繼感知式AI、生成式AI和智能體AI之後的重要技術浪潮，並圍繞模型訓練、世界生成、物理仿真、策略學習和端側部署形成全棧布局。計算基礎設施方麵，公司以DGX平台承擔大規模模型訓練，以RTX PRO服務器支持數字孿生、合成數據生成和仿真計算，並通過Jetson AGX Thor、IGX Thor等平台實現機器人及工業係統的邊緣實時推理；DGX Station等本地AI工作站則用於模型開發、微調和驗證。軟件與模型方麵，英偉達以Omniverse和Isaac Sim構建數字孿生及機器人仿真環境，以Isaac Lab支持強化學習、模仿學習和策略驗證，以Cosmos提供世界生成、物理推理及合成數據能力，並通過Isaac GR00T等機器人基礎模型連接任務理解與動作生成。與此同時，Sonic、DreamDojo、DreamZero和EgoScale等研究項目分別探索統一全身控製、機器人世界模型、世界動作模型及人類第一視角數據遷移。上述工具共同形成“訓練—數據生成—仿真—策略學習—驗證—部署”的開發閉環，幫助物理AI係統在進入真實環境前完成大規模虛擬訓練和測試，但真機數據、係統集成及安全驗證仍不可替代。

　　特斯拉定義麵向百萬台級產能的硬件量產範式。2022年特斯拉Optimus原型機亮相，點燃了人形機器人熱度。隨後2023年3月Gen 1和2023年12月Gen 2發布，區別於傳統全旋轉關節結構，采用14個旋轉關節和14個線性關節組合，下肢鏈路大量采用反式行星滾柱絲杠增強承載力和降低能耗，用五指靈巧手取代常規末端執行器二指夾爪，感知層麵上沿用FSD純視覺方案，同時采用六維力傳感器和觸覺傳感器。2024年底推出腱繩版自由度翻倍的第三代靈巧手，並陸續迭代至重量更輕、觸覺覆蓋更廣的Gen 2.5。當前Gen 3硬件方案趨於完善，預計2026年下半年發布並正式投產，首代弗裏蒙特工廠產線年產能目標為百萬台。

　　成本與可靠性製約量產。一方麵，當前整機BOM與全生命周期成本仍高於可接受ROI門檻。目前人形機器人售價普遍在幾十萬元至上百萬元，成本主要集中在執行器和高端傳感器，非標定製加劇了單位成本與交付不確定性。另一方麵，可靠性與穩定性尚待提升。工業場景需要高精度和強穩定性，對關節散熱、諧波柔輪壽命、靈巧手壽命等提出更高要求，高企的維護與停機隱性成本延長了成本回收期。家庭場景高度非結構化，機器人環境感知和跨場景泛化能力仍不足，安全策略上存在缺陷，任務執行效果和安全合規距離規模化普及尚有較大差距。

　　二、中國現狀：硬件供應鏈具備成本優勢，軟件算法跟隨追趕，整機百花齊放

　　中國工業機器人和電動車產業為人形機器人提供了堅實的製造基礎。工業機器人領域，中國已成為全球最大市場。據IFR，2024年中國工業機器人新安裝量達29.5萬台，同比增長7%，占全球54%；保有量202.7萬台，占全球43%。2024年自主品牌國內市占率達58.5%。電動車領域，2025年中國新能源乘用車世界份額68.3%，純電動車世界份額64.3%。據SNE Research，2025年前十動力電池廠中中國有6家，合計份額70.4%。

　　電機、諧波減速器、功率電子、電池係統、傳感器等關鍵部件，在電動車和廣義機電製造產業發展過程中，已經儲備了可複用的材料、工藝、設備、人才，並形成了規模優勢以及珠三角、長三角等地區可快速響應高效迭代的精密製造集群。技術和人才外溢及產業集群讓中國製造的成本優勢蔓延至人形機器人領域。

　　基於硬件製造、工程迭代、規模化試驗優勢，中國在機器人運控算法領域已實現部分能力領先。例如，宇樹機器人2026年央視春晚多台G1+1台H2同台完成了全球第一次連續花式翻桌跑酷、彈射空翻（最大高度大於3米）、集群快速跑位（最快任意跑位速度可達4m/s），硬件可靠性、算法泛化能力、係統抗幹擾能力、運控規模化部署能力可見一斑。具身大模型領域，國內VLA等具身智能算法已實現從實驗室原型到真實場景的“0-1”跨越，雖然在世界模型、具身認知架構等前沿探索上，國內整體仍處於快速追趕階段，但部分團隊已在特定任務、模型架構和公開評測上實現並跑甚至單點領先。國內不少團隊仍借鑒或采用國際主流開源框架與技術範式，尤其在操作係統、仿真平台和基礎模型底座方麵對海外生態仍有一定依賴；與此同時，部分頭部團隊已開始形成自主架構和原創成果，例如據銀河通用披露，其自研“銀河星腦AstraBrain”是全球首個將“大腦、小腦與神經控製”集成於統一模型的全身全手端到端具身大模型，亮相2026馬年央視春晚並完成全自主精細化作業驗證。

　　中國具身智能整機百花齊放。據人形機器人場景應用聯盟，不含在研/未發布，截至2025年底我國人形機器人本體企業數量已突破200家，遠超美國（超80家）和全球其他國家（120家）。

　　國內具身智能整機廠商可大致歸為五類。

　　（1）初創公司：產品迭代速度快。該門類下可再細分，第一種，機器人類企業，基於人形機器人與其他機器人類產品技術同源，在機械結構設計和運控上具備優勢。比如傅利葉智能、宇樹科技。第二種，創始人或重要高管具有互聯網/智駕從業背景，其在模型算法使用上具備一定敏銳度，如智元機器人。第三種，其他創業公司，如優必選、開普勒機器人等。

　　（2）汽車廠商：具有技術、場景和供應鏈優勢。技術優勢體現在算法和精密製造，場景優勢體現在to B工廠實訓和數據收集，供應優勢體現在人形機器人和電動車零部件存在一定重疊，車廠主動選擇熟悉的集成商和零部件供應商更加高效，如特斯拉、小鵬。

　　（3）消費電子類公司：3C供應鏈企業具備較強的大規模量產質量與成本管控能力，在組裝和代工上具備經驗積累，比如藍思科技、領益智造等。3C品牌廠商則具備較優的toC產品推廣能力，在家庭服務場景更有優勢，如小米等。

　　（4）科研機構/創新中心：具有研發經驗和資金支持。比如銀河通用機器人、星動紀元等。

　　（5）其他科技/互聯網大廠：目前人形機器人成為海內外科技/互聯網大廠共識的方向之一，騰訊早期曾試水推出類人形機器人“小五”，字節等也在加快布局，是實力強勁的潛在競爭者。本體之外，科技/互聯網大廠目前更多的是采取投資+自研大模型的方式參與人形機器人產業，如阿裏與螞蟻投資宇樹、星海圖、逐跡動力等；騰訊投資宇樹和智元。

　　三、產業鏈研究分析與展望：硬件鋪路，軟件跟進，場景閉環

　　中國具身智能機器人產業鏈有望複刻“中國製造降維打擊”路徑，率先降低硬件成本，依托全球最大製造業底盤獲取真實操作數據，訓練具身大模型，形成數據飛輪。

　　硬件成本控製可以通過規模降本和非規模降本方式。前者效果明顯且空間可觀，但有賴於大量真實場景落地部署，而產業初期真實需求往往受製於ROI未跑通而被抑製，此時非規模方式亦是產品迭代和產業發展的重要助推劑。非規模方式包括全棧研發與模塊化、標準化、工藝路線重構等。

　　基於成本逐漸下行，人形機器人將在一些工業、特種、玩具教育場景優先落地。我們歸納了兩個篩選易於落地應用場景的角度。第一是技術可實現性，即在容錯率高、執行速度和同步性要求不高、可重複糾錯、易於收集數據的場景；第二是成本效益，即在區別於自動化，能體現物體、任務、環境泛化性，能真正提高效率或降低死傷率的場景。

　　規模降本接力，驅動成本進一步快速降低。隨著上述場景中的優先替代，行業規模漸擴，疊加中國供應鏈和製造優勢，具身智能機器人硬件成本有望實現進一步下降，不僅集中在電機、減速器、通用傳感器、結構件上，還包括高動態視覺傳感器、觸覺傳感器等高端部件上的加速國產替代與規模化。

　　數據飛輪和規模效應助推產業螺旋上升。基於高質量真機數據不斷積累和基礎模型研究持續突破，具身大模型性能有望提升，同時成熟且開源的機器人軟件平台與操作係統也將持續湧現，執行器、靈巧手和高精度傳感器核心硬件加速迭代，帶來操作準確度與效率提高以及故障率下降，具身智能機器人TCO有望逐步低於傳統人力或專用自動化設備，引致部署需求快速爆發。隨著規模效應放大，數據積累逐漸豐富，成本有望進一步攤薄，飛輪效應下具身智能機器人將走進千家萬戶。

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