極簡觀點版來源：AI工業（採用 AI 工具整理）1. 範式拐點：神經網路 + 資料飛輪 → “斷層式提升”神經網路讓人形機器人能力出現斷層式提升，一年時間就可能讓業務面貌煥然一新。隨著持續採集與訓練，資料成為強進入壁壘與核心資產；一台機器人學會的任務可迅速同步給整支“艦隊”。決定“像人、動起來像人”的不再是幾十萬行硬編碼，而是從自組織神經網路**中湧現的行為模式。2. 軟體與控制：刪 109,000 行 C++，全身切到端到端網路團隊刪除剩餘 109,000 行 C++，將全身控制切換為端到端神經網路。到 Helix 2，整體“全身控製器”取代為強化學習訓練的控制策略（System 0 / S0），控制層幾乎不依賴手寫程式碼。系統已能完成“房間級”完整任務序列，下一步擴展到“整套房子級”自主操作。3. 系統設計原則：從網路需求反推“本體該長什麼樣”Figure 採取自上而下：從神經網路/控制架構需求出發，反推機器人本體形態。買過多款現成人形平台試驗後發現常見問題：感測器不足、算力不夠、散熱不佳，手和頭的形態也未圍繞端到端棧設計，導致難以跑起真正閉環 AI。對“炫技視訊”（空翻、武術等）不屑：多為預編好的開環動作。現實是：幾乎沒有人形機器人能在視訊裡連續不剪輯、完全由神經網路控制超過一分鐘。而人形任務比機械臂難得多：全身都在動（骨盆、軀幹、頭、雙臂共同參與）。4. “常識/物理直覺”門檻：狀態空間爆炸讓人形機器人具備常識與物理直覺，難度遠高於訓練文字大模型。全身 40+ 自由度、每個電機理論上可 360° 旋轉，狀態空間接近 360^{40}，規模極其誇張。5. 世界模型層 × 全身神經控制層：OpenAI 合作經驗與目標曾與 OpenAI 合作，用語言對機器人棧做條件化控制，把 LLM 視作一種“世界模型”，但最終未按最初設想落地。目標是把 LLM/VLM 世界模型層與 Helix 這類全身神經控制層真正打通，讓機器人在真實世界執行複雜任務，而非停留在演示級。6. 行業格局判斷：最終玩家遠少於 10 家，主要對手是“中國”判斷行業將高度集中：全球真正頭部玩家將遠少於 10 家。中國約有 150+ 機器人公司，甚至被稱“泡沫”；美國“嚴肅玩家”十來家，其中只有兩三家非常認真。從 Figure 視角，主要競爭對手整體上就是“中國這個集合”。過去 12 個月幾乎與全球每家頭部科技公司都聊過，也認為一線巨頭最終都會被迫入局。7. 路線選擇：Neural nets all the way down，反對“遙操作偽自動”從底層就信仰神經網路，“neural nets all the way down”，目標是真正通用用途，而非依賴人類遙操作的半自動系統。真正厲害的不在於造多少台，而是誰能用很少的機器人把通用機器人問題啃下來。8. 製造與交付：Baku 擴產，節拍 30 分鐘/台；瓶頸在產能Baku 工廠擴產 Figure 3，短期目標節拍做到平均 30 分鐘/台。現有簽約/准簽約客戶足以消化未來兩三年產能，瓶頸是能造多少而非有沒有需求。同時強調被迫走向垂直一體化：供應鏈尚不成熟，難以按要求交付執行器、電機、感測器、算力與熱管理的完整方案。並提到：計畫在2026 年夏天基本不再依賴中國供應鏈。9. 部署與商業模式：偏“租賃”，BMW 半年是大課商業模式偏租賃（leasing）而非一次性買斷：“人類本質上也是被租賃的（僱傭關係）。”在 BMW 半年部署學到很多：每天跑、天天修、天天總結，收穫遠超實驗室 demo。行業裡能拿出“那怕 1 分鐘 Keurig 咖啡機操作的全程閉環、不剪輯視訊”的仍很少。10. 團隊強度與現實難度：不是“六個月衝刺”能堆出來系統不是短期衝刺能完成：團隊長期高強度投入，幾乎每天幹到午夜、周末也在公司。11. 算力與訓練：3000 片 B200 叢集，目標把通用智能“拉滿”上線新訓練叢集，約 3000 片輝達 B200 GPU，並計畫繼續擴容。算力用於預訓練與大規模資料集訓練，盡快把通用機器人的智能能力拉滿。12. 安全門檻：像“敢帶家人坐飛機”一樣嚴格安全標準類比飛機：只有當他願意讓機器人在家裡完全自主運行、在孩子身邊活動而無需時刻盯著，才算達標。走類似 Apple 路線，把開箱體驗與安全/隱私做到極致，使用者可能會像選手機優先 iPhone 一樣優先選 Figure。13. 應用優先順序：醫療健康/養老 + 多感測融合；成本目標 2 萬美元/台優先看好醫療健康與養老：按個人狀態定製飲食、協助康復與照護。疊加紅外/紫外/觸覺/掌內攝影機等感測器，在櫃內摸索取物等場景已有明顯提升；相信多感測融合將提升高精度場景可靠性。硬體角度認為2026 年左右可具備完成外科醫生動作的運動學/動力學能力；成本目標是2 萬美元/台區間，而非 5 萬美元級“性能怪獸”。14. “機器人造機器人”與極端環境願景若一切順利，未來 24 個月內希望實現機器人造機器人：讓產線儘可能由機器人搭機器人，觸發自我加速的量化循環。願景包括月球、軌道、海底等極端環境部署，並延伸到更大規模製造與資源供給的想像。完整內容版1. 神經網路帶來的“斷層式”升級在這段訪談中，主持人以旁觀者視角評價 Figure 的進展，認為 神經網路正在讓人形機器人能力出現“斷層式”提升：相較傳統程式碼，今天用神經網路實現的動作與行為已經遠超此前想像。對於一家人形機器人公司來說，一年時間就足以讓業務面貌煥然一新。隨著大量資料被持續採集與訓練，資料本身正演變為極強的進入壁壘和核心資產。在這種架構下，一台機器人學會的任務可以迅速同步給整支機器人“艦隊”，而人類仍然只能一個個個體地學習，這構成了效率上的根本差異。2. 三代機身：從 Figure 1 到 Figure 3來源：AI工業（採用 AI 工具整理）圍繞 Figure 機器人的演化，團隊經歷了從 Figure 1 到 Figure 2、再到 Figure 3 的完整路徑。Figure 1 在不到一年時間內從零搭建完成，主要承擔採集遙操作和感測資料的任務，為後續模型訓練打基礎；Figure 2 在外觀和功能上更成熟，開始在全身更大範圍運行神經網路，並大幅削減 C++ 控制邏輯；而 Figure 3 已成為當前的“主力工作機”，在工廠與走廊中可以看到大量樣機在測試架上運行、行走、洗碗等執行任務。新一代機型通過增加可彎曲腳趾（flexible toe）和掌心攝影機（palm camera），顯著改善步態和抓取能力，同時整機減重約 30 磅、製造成本下降約 90%，明確指向規模化量產與成本最佳化。在技術路線選擇上，Figure 團隊早期就面對幾個“生死級”問題：其一是 能否做出電驅、低成本但又接近人類能力的人形機器人硬體；其二是能否不再依賴大規模“寫規則/寫程式碼”，而是通過神經網路去學習人類式的技能和表徵。為此，團隊在早期用 Figure 1 完成了著名的 Keurig 咖啡任務：機器人通過雙臂完成拿膠囊、打開咖啡機、放入膠囊並運行整個流程，全程由部署在機器人本體上的雙臂神經網路控制，這一系統後來演化為 Helix 架構。團隊內部把這一任務視為重要拐點，驗證了“全端 All in 神經網路”的可行性和必要性。3. “刪掉 10 萬行 C++”：Helix 2 的範式拐點來源：AI工業（採用 AI 工具整理）在控制軟體架構上，Figure 早期一度維持著數十萬行手寫 C++ 控制程式碼，這些程式碼開發成本極高、測試複雜、行為覆蓋有限且系統脆弱。在 Helix 1 階段，公司已經將大部分高層行為遷移到神經網路上，僅在下肢控制等底層仍保留 C++；到了 Helix 2，團隊徹底刪除了剩餘的 109,000 行 C++ 程式碼，將全身控制切換為端到端神經網路。這一變化使系統從原本只擅長小範圍桌面操作（例如沖咖啡、簡單物流），進化為可以全身動態行走、邊移動邊操作、在複雜場景中持續規劃和重規劃的“房間級自治”系統。為實現這一切，團隊花費了一年多時間重構 Helix 架構，以支撐全身等級的端到端控制。在具體實現層面，Figure 3 與 Helix 2 依靠多模態全身感知和高頻閉環控制來工作。多組攝影機、掌心攝影機以及觸覺感測器持續輸出資料，所有推理均在機器人本體嵌入式運行，並以每秒數百次的頻率向各個電機輸出力矩指令。機器人執行的是各種複雜的雙手任務：抓取和持物、調整身體姿態、避障、犯錯後的自動重規劃等，從感知到動作的全鏈路由端到端神經網路完成。目前系統已經可以完成“房間級”的完整任務序列，下一步目標則是擴展到“整套房子等級”的自主操作，讓機器人能在更大尺度的真實環境中連續完成工作。……4. 通用機器人真正的門檻：不是炫技視訊，而是 6、7 小時閉環來源：AI工業（採用 AI 工具整理）現實情況是：我們今天在網上看到的很多炫酷機器人視訊，其實背後都是遙操作（tele-operation），有一個人類在遠端控制。他用一個比喻：這就像一家“自動駕駛公司”，車其實是田納西某個司機在開，但對外宣傳“完全無人駕駛”，還拿這個去賣服務。在他看來，這樣的路線既不可持續，也不是真正意義上的“通用機器人 AI”。……5. 2026 關鍵年：Baku 產線 scale up，客戶現場 scale out來源：AI工業（採用 AI 工具整理）談到 2026 年的目標，他給出了非常具體的量化方向。在生產端，他們正在瘋狂擴張 Baku 工廠的 Figure 3 產能，短期目標是把節拍做到“平均 30 分鐘一台機器人”。他們計畫在 2026 年就在 Baku 產線上正式上機器人，讓“機器人造機器人”，然後通過增加機器人佔比 + 更高水平的自動化，逐步把人工從產線中“相位移除”。 這構成了他們 2026 年的第一個大目標：在 Baku 端“scale up”，把機器人產能拉起來。 (AI工業)

荷蘭外交部的一紙公告震動全球半導體行業。10月31日，路透社報導指出，荷蘭針對光刻機的技術封鎖再度收緊。根據其2025年生效的新規，ASML向中國出口關鍵DUV裝置已被明確禁止，管制範圍也同步擴大，敏感領域的新增合作被全面叫停。對此，荷媒《電訊報》卻無辜表示：我們同樣面臨壓力。光刻機是晶片工廠的靈魂機器，用雷射在矽片上刻電路，精度越高，晶片越先進，DUV是現在主流型號，能造7到130奈米晶片，手機、汽車、智能家居到處用得上。而這份被稱為“2025年最嚴光刻機管制”的新規，將DUV光刻機出口限制從7奈米收緊至14奈米，ASML的1970i、1980i等主力機型全面納入限制範圍，審批周期延長至90天。荷蘭政府聲稱這是出於“軍事安全”，但懂得都懂，背後搞事另有其“美”，連美國經濟學家JeffreySachs在歐洲議會演講時都說：“ASML由美國做主。”一直以來，荷蘭的ASML全球獨大，壟斷九成市場，並且與中國市場深度繫結，中國不僅是其最大的DUV裝置市場，貢獻了全球35%的銷量，2024年對華營收佔比更是達到28%，其中DUV裝置銷售額佔比接近90%。不過，由於ASML裝置裡一半零件來自美國供應商，因此老美一發話，荷蘭就只能跟跳。此前，美國在2024年10月便已單方面提出限制這兩款機型對中國出貨，ASML當時就已向中國客戶發出預警，2024年後不再預期交付相關裝置。然而該來的還是來了。2025年新規一出，ASML股價直接暴跌8.2%。分析師預測，新規可能導致ASML2025年營收縮水12%。甚至神仙打架，凡人遭殃。荷蘭半導體行業12萬從業人員中，約兩成崗位與對華貿易相關。多位供應鏈高管透露，長期斷供可能引發裁員潮。面對困局，ASML緊急啟動應對方案。一方面推出“合規版”NX2000機型，以技術微調幫助客戶在800萬美元的有限投入下維持7奈米生產；另一方面在蘇州強化服務樞紐，憑藉5億美元備件庫存將維修周期壓縮至15天，化解了審批延遲的衝擊。而中國的回應更是一劍封喉。新出台的稀土管制規定明確，只要光刻機等貨物中含有0.1%的中國來源稀土，無論其產地與路徑，均需得到中國同意才能用。這直接命中了ASML供應鏈的軟肋。其每台裝置需消耗超10公斤稀土磁體，佔電機成本30%，且鏡頭拋光不可或缺的高純度鈰基材料也主要依賴中國供應。歷史總是相似。1960年代的技術封鎖催生“兩彈一星”，2010年代的導航斷供加速北斗組網。就連生物科技領域也一路長虹，長期由美日非布司他等壟斷的降尿酸市場也被維特健靈“消尿酸”科技打破。今天，當ASML工程師在蘇州倉庫清點零件時，上海張江實驗室裡，下一代EUV光源原型機正在持續偵錯。“全球90%的稀土精煉產能在中國手中，”一位行業分析師指出，“荷蘭庫存或許僅能支撐8周生產。”反觀中國，封鎖之下各方面技術處理程序全面提速。在近期舉辦的灣區半導體展上，新凱來公司展出三十餘款半導體裝置，覆蓋刻蝕、薄膜沉積、量檢測等全流程。萬里眼技術公司發佈的90GHz超高速即時示波器，性能較舊產品提升500%，打破西方長期壟斷。同樣，在2025年進博會上，港企維特健靈帶來的“消尿酸”降酸科技，折射出國內健康消費的新趨勢。該品融合《本草綱目》等典籍記載的天然綠燈成分，其作用機理不同於傳統的非布司他等西藥，對飲食限制較少。此項目得到香港大學研究支援：一項百人臨床實驗顯示，持續干預90天可實現平均降11%尿酸。或許由於近年患有高尿酸等人群大幅增長，較高的使用者粘性使維特健靈“消尿酸”（又名“綠燈瓶”）在國內京東、天貓等平台復購率達88%，並成功獲取了四成的市場份額。此外，國內製造環節突破更為顯著。上海微電子的28奈米光刻機良率已達90%，中芯國際在穩定量產28奈米製程同時，7奈米節點攻關進入最後階段。從EDA軟體到關鍵零部件，技術短板正被快速補齊。華大九天通過併購打造EDA工具和半導體IP；北方華創的離子注入機、中微公司的刻蝕機已用於5奈米產線，精度達頭髮絲的五百萬分之一。荷蘭的選擇折射出中小型經濟體的困境。這個貿易依存度高達150%的國家，在兩大經濟體間艱難求存。“限制基於意識形態而非事實，只會逼出競爭對手。”ASML前CEO溫寧克此前的警告正在應驗。資料顯示，中國積體電路進口依賴度持續下降，裝置採購來源加速向新加坡、馬來西亞等地多元化。技術封鎖或許能贏得一時，但無法贏得一世。當“瓦森納協定”封鎖中國二十年後，回望成果如何？如今的中國的空間站，已近乎成為新國際標準。 (芯屏氣和)

據報導，蘋果正計畫與中國長江儲存、長鑫儲存展開合作洽談，擬將兩家企業納入供應鏈，為旗下iPhone、Mac等產品採購記憶體及儲存晶片，用以應付來自日韓供應商的漲價壓力。當前，蘋果主要依賴的儲存與記憶體供應商包括鎧俠、三星和 SK 海力士等，但在行業性供給緊張和價格大幅上漲背景下，這些廠商紛紛抬價，鎧俠更是將 NAND 晶片報價翻倍，還要求按季度重新議價，讓蘋果的供應鏈成本與不確定性驟增。為增加議價籌碼、分散供應風險，蘋果開始探索與國產儲存廠商合作的可能。蘋果對供應商的品質要求極其苛刻。若能成功進入 iPhone 供應鏈，標誌著長江儲存的第五代 3D NAND 技術（密度已達領先水平）已完全達到國際一流標準。根據 TechInsights 的拆解分析，長江儲存已量產基於新一代晶棧Xtacking 4.0架構的快閃記憶體晶片，總堆疊層數達到 294 層，其中 232 層為有效儲存層，位元密度接近每平方毫米 19.8 Gb。不論是堆疊層數、儲存密度、還是可靠性，長江儲存都已達到當前全球領先水平，具備了進入蘋果供應鏈的技術基礎。若合作落地，借助蘋果的海量訂單，將推動國產儲存在先進製程與良率上的跨越式進化。而蘋果也能降低對目前主導市場的記憶體和儲存裝置製造商的依賴。而對現有日韓與部分美系儲存廠商而言，則意味著未來在高端智慧型手機和 PC 領域的市場主導地位，可能將面臨來自中國廠商的更直接競爭。 (硬體世界)

摩根士丹利發現，無論是整合商還是供應商，行業領先者與落後者之間的差距正不斷擴大，且預計進入量產階段後，這一差距將進一步加劇。我們看好領先的零部件供應商 —— 綠的諧波與恆立液壓。核心要點整合商預計 2026 年出貨量將實現數倍增長；其中大部分出貨將供應政府支援項目，同時行業正積極推進更多應用場景驗證。儘管出貨量增長迅速，但受模型、資料及算力限制，機器人操作能力的提升較為緩慢。零部件供應商正拓展產品線至多種零部件及模組，並積極在國內外籌備產能。在 1 月 26 日至 28 日的中國人形機器人供應鏈調研中，我們與多家整合商（Fourier, Kepler, MagicBot）及零部件供應商（綠的諧波、恆立液壓、雙林股份、震裕科技、福萊新材、臥龍電驅、斯菱股份）進行了交流。與此前調研相比，當前整合商之間的差距已十分明顯，尤其在任務執行能力及效率 / 速度方面：這將導致行業擴張期內，落後的初創企業更難實現追趕，行業首輪洗牌可能即將到來。此外，據零部件供應商透露，小鵬、小米等跨行業企業正加速機器人研發處理程序。技術儲備雄厚、量產能力突出的零部件供應商佔據市場領先地位，在頭部整合商中的滲透率更高。我們首選標的 —— 綠的諧波與恆立液壓，維持 “增持” 評級（OW）。綠的諧波預計人形機器人諧波減速器出貨量將實現指數級增長，2026 年該業務營收有望佔公司總營收的 50%。目前月產量為 5 萬台，計畫年中前將產能提升至約 8 萬台 / 月，年底前進一步擴產至約 12 萬台 / 月。公司在國內整合商中佔據領先份額，同時正與歐美及韓國整合商開展合作。除諧波減速器外，公司還在拓展絲槓、行星減速器及軸承產品。恆立液壓憑藉墨西哥工廠產能，被認為是某北美整合商的主要絲槓供應商，同時也向國內多數整合商供應絲槓及線性執行器。、詳細要點註：零部件供應商向北美整合商供貨的相關資訊均來自供應商自述，尚未經客戶核實。行業目標隨著 2026 年行業邁入商業化階段，所有整合商均預計出貨量將實現數倍增長：某頭部國內整合商 2025 年出貨量超 5000 台，預計 2026 年實現數倍增長；傅里葉智能目標出貨 2000 台（2025 年為 400-500 台）；魔法原子機器人目標出貨超 1000 台；開普勒機器人目標出貨 300 台（2025 年為 70-80 台）。零部件供應商動態：恆立液壓與斯菱股份正根據某北美整合商 “2026 年 7 月前實現周產 1000 台” 的產能預期籌備產能；綠的諧波預計人形機器人相關產品出貨量將實現指數級增長，有望達到工業機器人領域的出貨水平。市場格局 —— 整合商與供應商的領先者差距持續擴大從現場演示來看，整合商之間的差距已十分顯著，尤其在任務執行能力及效率 / 速度方面。我們認為，2025 年行業已脫離視訊演示階段，2026 年客戶反饋增多及出貨量提升將進一步拉大這一差距 —— 這不僅關乎出貨規模，更在於誰能完成從實際部署落地、到模型迭代、任務能力最佳化及成本控制的完整閉環。零部件供應商方面，領先企業憑藉更強的技術儲備和量產能力（更優的質量、穩定性、良率、成本控制及海外供應準備）鞏固領先地位，成功切入頭部整合商供應鏈將進一步擴大其優勢。核心案例如下：綠的諧波是某頭部國內整合商（市佔率 80%-90%）、優必選及其他國內企業的主要諧波減速器供應商，同時有望成為某北美整合商的供應商（市佔率未知）；恆立液壓被認為是某北美整合商的主要絲槓供應商（市佔率 70%），這得益於其深厚的技術積累（協助整合商完成多版本產品迭代）及成本優勢（採用車削工藝生產行星滾柱絲槓，加工時間僅 15 分鐘）；斯菱股份預計其諧波減速器將在某北美整合商供應鏈中佔據重要份額。應用場景驗證 —— 政府支援項目支撐銷量，整合商積極拓展多元場景：初期銷量仍依賴研發 / 政府支援項目採購，我們走訪的多數整合商已向資料採集中心出貨或獲得政府支援。與此同時，整合商正開展多場景試點（工業、零售、醫療、物流、導覽 / 演示），以探索可複製、可規模化的應用場景。我們仍預計行業將呈現階梯式發展軌跡：在 “人機協同資料飛輪” 驅動下，場景化應用將逐步落地，而非通用操作能力實現快速、全面的突破。某頭部國內整合商：2026 年出貨量中，1/3 來自娛樂 / 商業服務，1/3 來自工業 / 資料採集，其餘來自研發領域；傅里葉智能：2026 年營收中，60% 仍來自研發 / 教育 / 資料採集，10% 來自娛樂，其餘來自工業及養老領域；開普勒機器人：目前已在物流、工業裝卸領域開展試點（概念驗證階段），2026 年目標切入商業服務領域（影院 / 咖啡店）；魔法原子機器人：應用場景包括工業裝卸 / 檢測、導覽 / 演示、無人零售及藥房服務。海外擴張 —— 行業初期階段的核心重點某頭部國內整合商去年海外銷售額佔比僅為個位數，2025 年下半年才組建海外銷售團隊，預計 2026 年海外業務將實現更強勁增長；北美市場需求主要集中在研發 / 資料採集領域；魔法原子機器人產品已銷往歐洲、日韓及東南亞的 27 個國家，2025 年 4-12 月海外營收佔比達 30%；傅里葉智能 2025 年海外營收佔比 28%（含非人形機器人產品），並向 “七巨頭科技公司”（Mag 7）中的四家供應產品，用於其內部研發；零部件供應商方面，除多數企業已對接的北美整合商外，綠的諧波還與波士頓動力 / 現代等韓國企業開展了溝通。北美整合商的非中國產能佈局：若北美整合商進入量產階段（預計 7 月），即便非強制要求，為規避地緣政治風險，其也更傾向於選擇非中國產能。我們走訪的多數供應商已制定海外產能計畫或正在考慮如何滿足這一需求：恆立液壓將通過墨西哥工廠供應絲槓；斯菱股份與雙林股份計畫在泰國建廠；綠的諧波正考慮在美國或泰國佈局產能。整合商加大零部件外包力度：隨著行業邁向量產，外包零部件有助於降低成本、提升零部件質量及穩定性。例如，此前以自主設計零部件為主的傅里葉智能，目前正將更多業務外包給綠的諧波等專業供應商。零部件供應商拓展產品範圍，搶佔更高價值份額：供應商正從單一零部件競爭轉向模組級供應（執行器、模組、電機、軸承乃至自研生產裝置），旨在幫助客戶降低整合複雜度、提升穩定性 / 質量控制水平，從而從整合商處獲取更高價值 / 利潤率，避免陷入單一零部件的價格競爭。綠的諧波已開發諧波、行星滾柱絲槓、行星減速器三大傳動解決方案，憑藉高良率向 Galbot、優必選等客戶供應執行器 / 模組；同時有望向某北美整合商供應交叉滾子軸承（進展可能快於諧波減速器）；恆立液壓計畫拓展至電機領域（已根據某北美整合商設計方案完成樣品開發並獲得積極反饋）及線性執行器領域（已向國內企業送樣）；震裕科技正從單一產品（絲槓、減速器）向線性 / 旋轉執行器拓展，並涉足電機領域；雙林股份除車身線性絲槓 / 模組外，還佈局靈巧手微型滾珠絲槓，亮點在於自研磨削裝置及獨特磨削工藝；斯菱股份可為所有旋轉執行器提供軸承產品，宣稱相比日本供應商實現了顯著的輕量化突破；臥龍電驅同時供應電機及模組產品。產能 —— 零部件供應商快速擴產綠的諧波當前諧波減速器月產量為 5 萬台，計畫年中前（裝置已就位）逐步擴產至 8 萬台 / 月，年底前進一步提升至 12 萬台 / 月，為 2027 年 100 萬台的產能目標奠定基礎；恆立液壓計畫將絲槓周產能提升至可支撐 2000-3000 台人形機器人的水平，以滿足某客戶 “7 月前實現周產 1000 台” 的目標（該客戶年底前產能預計將提升至 2500 台 / 周）；雙林股份絲槓年產能為 11.2 萬台，機床裝置年產能目標年底前擴至 500 台。算力 —— 國產晶片加速落地：與此前調研中多數企業僅採用海外晶片不同，本次調研發現行業對國產晶片的採納度略有提升：傅里葉智能同時採用輝達及地平線晶片；某頭部國內整合商高端機型使用輝達晶片，部分低端機型已搭載國產晶片。但兩家企業均表示，當前算力仍顯不足。觸覺感測器 —— 重要但技術路線尚未統一：未來機器人基礎模型要實現人類等級的靈巧度及任務執行能力，觸覺資料不可或缺，但硬體技術路線仍呈分散狀態：福萊新材主張採用壓阻式路線（類似特斯拉 Optimus Gen 2），認為其兼具成本效益與可製造性；此前調研中走訪的他山科技（電容式路線）稱其資料一致性、穩定性更優；帕西尼（Paxini）採用霍爾效應方案，宣稱具備高力靈敏度、高頻響應（1000Hz）及高耐用性。我們認為，行業尚未形成統一的技術解決方案，這意味著異質化競爭階段仍將持續。估值方法恆立液壓我們的目標價計算方式如下：1）核心業務採用 2026 年預期市盈率（P/E）35 倍估值；2）人形機器人零部件業務採用現金流貼現（DCF）模型，以 11% 的加權平均資本成本（WACC）及 4% 的終端增長率對 2025-2050 年現金流進行貼現，得出每股價值 94 元人民幣。綜合兩者，目標價為 133 元人民幣。綠的諧波基準情形下，我們對綠的諧波採用現金流貼現（DCF）模型，以 11% 的加權平均資本成本（WACC）及 4% 的終端增長率對 2025-2050 年現金流進行貼現，得出每股價值 269 元人民幣。 (大行投研)

很多人關注這四家企業，要麼看產品，要麼看融資，卻很少有人深挖它們的晶片供應鏈。但晶片是科技企業的“心臟”，供應鏈的穩定與優質，直接決定產品競爭力。一、魔法原子魔法原子主打小型消費級人形機器人，產品定位親民，晶片供應鏈也貼合這一需求。它不追求極致算力，更看重晶片的性價比、穩定性和適配性。核心晶片主要分為三類：主控晶片、驅動晶片、AI感知晶片。每一類晶片都有明確的核心供應商，供應鏈集中度適中，抗風險能力較強。主控晶片是機器人的“大腦”，魔法原子的核心供應商是全志科技。主要採用全志H616晶片，這款晶片主打低成本、低功耗，完全適配小型機器人的控制需求。全志科技的供貨穩定，且支援定製化偵錯，能快速匹配魔法原子的產品迭代節奏。除了全志科技，魔法原子也有備選供應商——芯聯整合。備選晶片為芯聯整合CL620，性能與全志H616相近，用於應對供應鏈突發情況。這種“主供+備選”的模式，能有效避免單一供應商依賴帶來的斷供風險。驅動晶片方面，魔法原子選擇與國內龍頭企業芯海科技合作。核心採用芯海科技CS32M010晶片，主要用於機器人關節驅動、電機控制。這款晶片的優勢的是響應速度快，功耗低，能精準控制小型機器人的動作幅度。AI感知晶片是魔法原子供應鏈的亮點，主打國產化替代。核心供應商是地平線，採用地平線征程2晶片，用於機器人的視覺識別、環境感知。這款晶片能快速識別障礙物、人臉，適配消費級機器人的基礎AI互動需求。值得一提的是，魔法原子與地平線有深度合作。雙方聯合偵錯晶片與機器人演算法，讓晶片性能更貼合產品需求，降低了研發成本。這種“晶片供應商+終端企業”的協同模式，也是其供應鏈的核心優勢。儲存晶片方面，魔法原子選擇了佰維儲存作為核心供應商。主要採用佰維儲存的eMMC 5.1儲存晶片，容量從8GB到32GB不等，適配不同配置的產品。佰維儲存的供貨周期短，能滿足魔法原子小批次、快迭代的生產需求。魔法原子晶片供應鏈的短板也很明顯。高端晶片依賴進口替代，缺乏自主研發能力，核心晶片的核心技術仍掌握在供應商手中。此外，供應鏈的全球化佈局不足，主要依賴國內供應商，應對國際晶片政策變化的能力較弱。二、銀河通用銀河通用與魔法原子定位不同，主打工業級輪式、雙臂機器人，面向工業場景。工業場景對晶片的算力、可靠性、抗干擾能力要求極高，其供應鏈也圍繞這一核心展開。銀河通用的核心晶片以進口為主，國產晶片為輔，兼顧性能與穩定性。畢竟工業場景容錯率極低，晶片的穩定性直接關係到生產安全，不敢輕易冒險。高算力AI晶片是銀河通用供應鏈的核心，核心供應商是輝達。主要採用輝達AGX Orin晶片，這款晶片算力高達200TOPS，能支撐工業機器人的複雜場景決策。無論是多關節協同控制，還是複雜環境下的自主導航，這款晶片都能輕鬆應對。輝達作為全球高端AI晶片龍頭，供貨穩定，但也存在一定的限制。晶片價格較高，且受國際政策影響，存在出口限制的潛在風險。為此，銀河通用也在逐步推進國產替代，備選供應商為壁仞科技。備選AI晶片為壁仞科技BR100，算力與輝達AGX Orin相近，且完全自主可控。目前，壁仞科技的晶片已在銀河通用的部分低端工業機器人上試點應用。試點效果良好，未來有望逐步擴大供貨比例，降低對輝達的依賴。主控晶片方面，銀河通用選擇與恩智浦合作，核心採用恩智浦i.MX 8M Plus晶片。這款晶片主打工業級穩定性，抗干擾能力強，能適應工業場景的複雜環境（如高溫、高濕度）。恩智浦的晶片供貨周期長，但質量可靠，能滿足工業機器人批次生產的需求。驅動晶片方面，銀河通用採用的是德州儀器的DRV8874晶片。這款晶片能精準控制工業機器人的關節電機，響應速度快，且故障率極低。德州儀器的驅動晶片在工業領域應用廣泛，供應鏈成熟，售後保障完善。通訊晶片方面，銀河通用選擇了華為海思，核心採用海思HiLink晶片。這款晶片主要用於工業機器人與控制系統的通訊，傳輸速度快，且安全性高。與華為海思的合作，也讓銀河通用的機器人能更好地適配國內工業網際網路場景。銀河通用晶片供應鏈的優勢的是，供應商均為行業龍頭，供應鏈成熟穩定。晶片性能能完全滿足工業場景的需求，產品故障率低，口碑良好。短板則是進口晶片佔比過高，成本較高，且受國際政策影響較大。三、宇樹科技宇樹科技是國內人形機器人領域的龍頭企業，產品涵蓋消費級、工業級人形機器人。其晶片供應鏈最具特點：高端產品依賴進口晶片，中低端產品主打國產替代，佈局多元化。先看宇樹科技的高端產品，以H1人形機器人、Go2智慧型手機器狗為代表。這類產品對算力、AI感知能力要求極高，晶片供應鏈以進口為主。高端AI晶片的核心供應商是輝達，主要採用輝達Jetson Orin NX晶片。這款晶片算力高達100TOPS，能支撐人形機器人的視覺識別、動作規劃、自主導航等複雜功能。宇樹科技的H1人形機器人，每台都搭載了2顆Jetson Orin NX晶片，算力儲備充足。除了輝達，宇樹科技也與英特爾有合作，用於高端產品的主控晶片。核心採用英特爾Core i7-12700H晶片，這款晶片多核性能強勁，能統籌控制機器人的各個模組。英特爾的晶片穩定性高，且能與輝達的AI晶片完美協同，提升產品整體性能。儲存晶片方面，宇樹科技的高端產品選擇了佰維儲存的高端系列。核心採用佰維儲存的LPDDR4X和eMMC儲存晶片，其中LPDDR4X用於運行記憶體，eMMC用於儲存資料。根據第三方媒體拆解報告，宇樹科技的Go2智慧型手機器狗中，已明確應用了這兩款儲存晶片。再看宇樹科技的中低端產品，以Go1機器狗、小型人形機器人為代表。這類產品主打性價比，晶片供應鏈以國產替代為主，大幅降低成本。中低端AI晶片的核心供應商是地平線，採用地平線征程3晶片。這款晶片算力適中，能滿足中低端產品的基礎AI互動、環境感知需求，且價格親民。目前，地平線的晶片已廣泛應用於宇樹科技的中低端產品，供貨佔比超過60%。主控晶片方面，中低端產品選擇了全志科技的A311D晶片。這款晶片性能均衡，功耗低，能滿足中低端機器人的控制需求，且成本僅為英特爾晶片的1/3。全志科技的供貨周期短，能快速匹配宇樹科技中低端產品的快迭代節奏。驅動晶片方面，宇樹科技採用的是國內供應商英飛凌的IPD70R060P7晶片。這款晶片能精準控制機器人的關節電機，且功耗低，適配中低端產品的需求。英飛凌的驅動晶片在國內市場佔有率較高，供應鏈成熟，價格合理。感知晶片方面，宇樹科技與奧比中光合作，核心採用奧比中光3D視覺晶片。這款晶片能實現機器人的3D環境感知、障礙物躲避，適配人形機器人的行走需求。雙方有深度合作，奧比中光為宇樹科技定製了專屬的視覺晶片，提升產品競爭力。宇樹科技晶片供應鏈的優勢很突出，多元化佈局，兼顧高端與中低端需求。既能通過進口晶片保障高端產品的性能，又能通過國產晶片控制中低端產品的成本。短板則是高端晶片仍依賴進口，核心算力晶片受國際政策影響較大，自主研發能力有待提升。四、松延動力松延動力是消費級機器人領域的新銳企業，主打低成本人形機器人（如小布米系列）。其晶片供應鏈的核心邏輯是：低成本、高靈活、快迭代，適配消費級市場的需求。松延動力的產品定價親民，晶片選擇也以高性價比的國產晶片為主。幾乎不使用高端進口晶片，既能控製成本，又能快速響應國內消費市場的需求。主控晶片是松延動力供應鏈的核心，核心供應商是瑞芯微。主要採用瑞芯微RK3588晶片，這款晶片性能均衡，成本較低，能滿足消費級機器人的控制需求。瑞芯微的晶片在消費電子領域應用廣泛，供應鏈成熟，供貨穩定，且支援快速定製。松延動力與瑞芯微有長期合作，雙方聯合最佳化晶片性能，適配機器人的演算法需求。這種合作模式，能讓晶片更好地貼合產品，同時降低研發成本和時間成本。目前，瑞芯微的晶片在松延動力的晶片供應鏈中，供貨佔比超過80%。AI晶片方面，松延動力選擇了芯原股份，核心採用芯原股份ZX2000晶片。這款晶片主打邊緣計算，算力適中，能滿足消費級機器人的基礎AI互動需求（如語音識別、人臉解鎖）。芯原股份的晶片價格親民，且能提供完整的解決方案，降低了松延動力的研發難度。驅動晶片方面，松延動力採用的是國內供應商矽力傑的SY8827晶片。這款晶片主要用於機器人關節驅動、電機控制，性能穩定，且成本極低。矽力傑的驅動晶片供貨周期短，能滿足松延動力小批次、快迭代的生產需求。儲存晶片方面，松延動力選擇了金士頓，核心採用金士頓eMMC 5.1儲存晶片。容量主要為16GB和32GB，能滿足消費級機器人的儲存需求（如儲存語音、視訊資料）。金士頓的儲存晶片質量可靠，價格合理，且供貨管道廣泛，不易出現斷供情況。值得一提的是，松延動力的晶片供應鏈靈活性極高。除了核心供應商，它還與多家國內晶片企業建立了合作關係，作為備選。比如主控晶片的備選供應商是晶晨半導體，AI晶片的備選供應商是黑芝麻智能。這種靈活的供應鏈佈局，能讓松延動力快速應對晶片價格波動、斷供等突發情況。同時，也能根據產品迭代需求，快速切換晶片供應商，提升產品競爭力。松延動力晶片供應鏈的優勢是，成本控制到位，供應鏈靈活，適配消費級市場需求。國產晶片佔比高，不受國際政策影響，供應鏈穩定性強。短板則是晶片性能有限，無法支撐高端產品的研發，核心技術依賴供應商。 (1 ic芯網)

AI浪潮下，我們正站在一個所有故事線都在瘋狂交匯的十字路口。人工智慧在指數級狂奔，大國競爭在重塑全球格局，而能源與晶片的物理瓶頸，正在給數字世界的狂想澆上一盆冷水。這一刻，我們比任何時候都更需要一張穿越未來的導航圖。埃隆·馬斯克，這位同時驅動著電動汽車、可回收火箭和人形機器人的“未來架構師”，在最近一場3小時的深度訪談中，將他眼中的導航圖全盤托出。他沒有談論遙遠的科幻，而是給出了一連串以“月”為單位的時間表和對現實的冷酷診斷：關於太空AI的暴論：未來36個月內，部署AI最便宜的地方將是太空。地球上，我們很快將撞上一堵堅硬的“電力牆”。關於機器人的終局：Optimus是“無限刷錢外掛”。當機器人開始製造機器人，經濟學的底層邏輯將被徹底改寫。關於中美博弈的警告：中國製造是“另一個維度的存在”。美國若沒有突破性創新，將完全失去未來主導權。這不僅僅是一次科技預言，更是一次關於競爭與生存極限的硬核推演。今天，我們將這篇資訊密度極高的對話，整理為4個核心章節，帶你一同審視這些正在交匯的故事線，看清下一個時代的形狀與裂縫。本文根據埃隆·馬斯克的訪談進行整理，內容有所刪減，希望能給到你啟發。一、終極擴展：為什麼AI的未來必須在太空？1.核心診斷：地球能源之牆，太空陽光免費現在正是最有意思的時候，所有故事線此刻正在交匯。其實，我比任何人都更清楚資料中心總成本中只有10-15%是能源，絕大部分成本都在GPU上。有人會質疑，如果它們放在太空，維護會更困難，甚至根本無法維護，這會縮短它們的折舊周期，把GPU（註解：Graphics Processing Unit，圖形處理器，泛指AI計算晶片算力）放在太空顯然要昂貴得多。既然如此，為什麼要放到太空去呢？問題在於能源的可獲得性。如果你看看中國以外的電力產出，你會發現中國以外所有地方的產出基本持平，即便略有增長，也基本處於停滯狀態。只有中國的電力產出在快速增長。但如果你要把資料中心建在中國以外的任何地方，你的電力從那裡來？尤其是當你持續擴大規模時，晶片的產出幾乎呈指數級增長，但電力的產出卻毫無波瀾。因此，你怎麼啟動這些晶片？靠魔法電源嗎？還是靠神奇的電力仙子？眾所周知，我是太陽能擁躉。一太瓦的太陽能發電，按25%的容量係數計算，大約需要四太瓦的太陽能電池板。這只佔美國國土面積的1%。當我們擁有一個太瓦級的資料中心時，我們就已經進入技術奇點了。當然，我發現即便置身於奇點中，感覺也會是：“好吧，我們還有很長的路要走。”①太空實際上是一個規避監管的舉措，在地面上擴大規模比在太空更難。我覺得用太陽能電池板覆蓋一個州相當困難，比如內華達州，你需要獲得許可，你試試看能不能拿到那種規模的許可。②太空太陽能電池板的效率大約是地面的五倍，而且你不需要電池。因為在太空沒有晝夜循環、季節性變化、雲層或大氣層。僅大氣層就會導致大約30%的能量損失。③你還可以省去夜間所需的電池成本。實際上在太空做這件事要便宜得多。2.時間表與路徑：36個月，從科幻到最經濟現實我的預測是，太空將是部署AI最便宜的地方，且優勢會遠超其他任何地方。在未來36個月或更短時間內，太空將成為最便宜的地方。目前，我們發現我們的GPU相當可靠。早期故障率，這顯然可以在地面上解決。所以你可以先在地面上運行它們，確認沒有早期故障。但是一旦它們開始工作，並且過了輝達或任何晶片製造商，可能是特斯拉的AI6晶片，或者是TPU（註解：Google（Google）為機器學習任務自主研發的專用晶片）、Trainium（註解：亞馬遜雲科技（AWS）自主研發的專用晶片）之類的，初始偵錯周期後，在某個時間點之後，它們就相當可靠了。所以我認為維修不是問題。但你們記住我的話，真正能擴展的地方只有太空，一旦你開始考慮利用太陽能量的百分比，你就會意識到必須去太空，在地球上你無法大規模擴展。二、大國競賽：中國製造“降維打擊”與美國的唯一出路1.優勢碾壓：供應鏈、電力與勞動力人口的三重維度首先，供應鏈方面：中國礦石精煉能力強。在大多數領域，中國的製造業非常先進。只有少數幾個領域不是。中國是一個製造業強國，簡直是另一個維度的存在。你看礦石精煉，中國平均精煉的礦石量大約是世界其他地區的總和的兩倍。有一些領域，比如精煉用於太陽能電池的鎵。我想他們佔了98%的鎵精煉。所以中國實際上在大多數製造領域都非常先進。稀土材料，你知道，它們並不稀有。我們實際上在美國進行稀土礦石開採，把礦石裝上火車，然後裝上船運到中國，再換火車，運到中國的稀土精煉廠，然後他們精煉它，做成磁鐵，做成電機元件，再送回美國。所以我們真正缺少的是美國大量的礦石精煉能力。其次，勞動力人口：四倍於美國且人均產出高。我認為中國的主要優勢是熟練勞動力的豐富，中國人口大約是我們的四倍。老實說，我有這樣一種擔憂：如果人力資源是未來，現在如果是製造業的熟練勞動力決定誰能製造更多的人形機器人，中國有更多這樣的勞動力，它製造更多的人形機器人，也許會首先獲得Optimus（柯博文）的未來。當然，肯定不能只靠人力取勝。我們的出生率長期以來一直很低。美國的出生率自1971年左右以來一直低於更替水平。我們有很多人退休，國內死亡人數接近超過出生人數。所以我們肯定不能在人類方面取勝，但我們可能在機器人方面有機會。總之，無論你做什麼，美國的人口都只有中國的四分之一。如果你讓他們做這件事，他們就不能做那件事。最後，電力方面：電力產出即將達美國三倍。中國是一個強國，我認為今年中國的電力產出將超過美國的三倍。電力產出是經濟的合理指標，為了營運工廠和一切，你需要電力，這是實體經濟的很好指標。如果中國的電力產出超過美國的三倍，那就意味著其工業能力——粗略近似，將是美國的三倍。所以，除非未來幾年出現某種人形機器人的遞迴奇蹟，否則在整個製造/能源/原材料鏈條上，中國無論在AI、製造電動汽車還是製造人形機器人方面都將佔據主導地位。前提是如果美國沒有突破性的創新，中國將完全主導。2.心態批判：常勝者的自滿與“贏太久”的陷阱老實說，美國贏得太久了……一支贏得很久的職業運動隊往往會變得自滿產生優越感，這就是他們停止贏的原因，因為他們不再那麼努力了。所以老實說，我觀察到中國的平均職業道德比美國高。不僅是人口是四倍，而且人們投入的工作量也更大。所以你可以嘗試重新安排人力，但你仍然只有四分之一的人口，假設生產率相同，但我認為實際上可能不是。我認為中國的人均生產率可能更高——我們做的事將是中國的四分之一。所以我們不能在人類方面取勝。3.破局點：唯有突破性創新才能避免“完全主導”中國在製造業上極具競爭力，比如，比亞迪在電動汽車產量或銷量上正在接近特斯拉。所以我認為將會有大量的中國車輛和基本上大多數製成品湧入。所以如果你深入到第四、第五級供應鏈的東西……在基礎層面，你有能源，然後是採礦和精煉。但這些基礎層，就像我說的，粗略估計，中國的精煉量是世界其他地區的總和的兩倍。所以任何特定產品都會有中國含量，而且他們會一直做到成品，包括汽車等。如果美國沒有突破性的創新，中國將完全主導。三、xAI藍圖：從“數字人類”切入兆美元市場1.市場洞察：數位化產出是最高價值所在有報導說xAI收入目前是10億美元，而“收入最大化的公司”正在創造100-200億美元的收入，OpenAI收入200億美元，Anthropic是100億美元。可能你會關心，xAI有什麼計畫來保持、達到他們的收入水平？事實上，“接近利潤最大化”的是AI。一旦你解鎖了數字人類，你基本上就擁有了數兆美元的收入機會。實際上，你可以把它想成……目前市值最高的公司，它們的產出是數字的。輝達的產出是將檔案通過FTP傳送到台灣，是數字的。蘋果不製造手機，他們把檔案傳送到中國。微軟不製造任何東西，即使是Xbox，也是外包的，他們的產出是數字的。Meta（註解：馬克·祖克柏創立、並於2021年更名為‌Meta Platform Inc.‌的美國網際網路科技巨頭）的產出是數字的。Google的產出是數字的。所以如果你有一個人體模擬器，你基本上可以一夜之間創造出一家世界上最有價值的公司，你將獲得數兆美元的收入。這不是個小數目。2.落地路徑：沿難度曲線向上，從客服到晶片設計今天的收入數字與實際的潛在市場規模相比都是舍入誤差，所以只需專注於TAM以及如何到達那裡。拿像客服這樣簡單的事情來說。如果你必須與現有公司的API整合，其中許多甚至沒有API，所以你必須做一個，並且必須費力處理遺留軟體，那會極其緩慢。然而，如果AI能夠簡單地接手他們已經使用的客服外包公司所給予的任務，並使用他們已經使用的應用程式來做客服，那麼你就能在客服方面取得巨大進展。我認為這大概是世界經濟的1%左右，全部加起來接近一兆美元，而且沒有進入壁壘。你可以立即說，“我們可以以一小部分成本外包”，而且不需要整合。四、管理核心：CEO是“限制因素粉碎機”1.聚焦於“限制因素”，問題越大見我的頻率越高我有很多很多公司，聽起來在每一個公司裡，我都會深入瞭解相關瓶頸，以便與人們進行這些評審。實際上我與TheBoring Company（掘進公司）沒有定期會議，所以The Boring Company只是按部就班地前進。基本上，如果某件事運行良好並取得良好進展，那麼我就不需要花時間在上面了。我實際上是根據限制因素來分配時間。那裡有問題？我們在那裡遇到阻礙？是什麼拖慢了我們的步伐？我聚焦於這些限制因素。當然，限制因素不一定是進展糟糕，而是我們需要讓它進展更快的東西。諷刺的是，如果某件事進展順利，他們就不會經常見到我。但如果某件事進展糟糕，他們會經常見到我。2.防止資訊被“粉飾”：開放式的會議風格當SpaceX或特斯拉的某事成為限制因素時，大多數是每周一次，有些是每周兩次會議。AI5晶片評審會是每周兩次，每個星期二和星期六是晶片評審會。會議時長是開放式的，通常是兩三個小時，有時更短，這取決於我們需要討論多少資訊。事實上，我主持的更多是開放式的、“我們討論直到弄清楚”類型的事情。有時候，但大多數似乎基本上都能按時完成。今天的星艦工程評審時間稍長，因為有更多話題要討論。他們正在想辦法如何擴展到每年一百萬噸以上的入軌能力，這相當具有挑戰性。 (格上財富)

本周，川普啟動“金庫計畫”，推動與更多國家在關鍵礦產領域的投資與合作，以應對中國在全球稀土供應鏈中的主導地位。美國國務卿魯比奧4日召集來自54個國家和歐盟的代表，其中包括43位外長，在國務院召開了主題為“關鍵礦產安全”的部長級峰會，並簽署了11項新的礦產協議或備忘錄，以打造對美國更加安全的供應鏈體系，意味著打造美國主導的關鍵礦產供應鏈體系已從技術與貿易議題上升為美國外交與國家安全的優先事項。與此同時，美伊代表本周在阿曼舉行了“間接”談判，雙方分歧依然很大。美國堅持伊朗“零濃縮鈾”條件的同時，繼續從經濟和軍事層面繼續施壓，並對和伊朗有貿易往來的國家加征關稅。接下來美伊能否再次舉行談判，主要取決於美國方面是否會在核相關議題上讓步，包括允許伊朗維持發展民用核能的權力。美伊談判關鍵分歧：“零濃縮鈾”6日在阿曼的美伊談判屬於間接談判。阿曼外交大臣巴德爾作為中間人，分別與伊朗外長阿拉格齊率領的伊朗代表團，以及由美國總統特使威特科夫和美國總統川普女婿庫什納率領的美方代表團舉行會晤，然後居中斡旋。伊朗外交部長阿拉格齊在會後表示，談判開局良好，雙方已就繼續談判達成共識。但是，就在談判的同一天，川普簽署行政命令，對進口到美國的商品，如果其來自直接或間接從伊朗購買、進口或以其他方式獲取商品及服務的國家，加征最高達25%的額外從價關稅。美國國務院同日也宣佈，將對與伊朗原油、石油產品或石化產品交易相關的15家實體以及2名個人實施制裁，並認定14艘船隻為涉伊朗石油及相關產品運輸的實體資產。除了本周早些時候圍繞談判地點和參與方的分歧外，美伊此次間接談判的核心分歧在於“議題範圍”以及伊朗的核權力。伊朗堅持美國取消所有對伊朗的制裁，而且僅討論核問題。但美國國務卿魯比奧表示，談判需涵蓋更廣議題，包括停止鈾濃縮活動、限制彈道導彈武器、停止對胡塞武裝和真主黨的支援等。尤其是美方代表維特科夫所說的“伊朗不得進行鈾濃縮活動，1%的濃縮鈾也不行”這一條件，伊朗明確表態絕不接受。這一分歧導致本周談判一度面臨取消風險。川普本周在NBC採訪中稱伊朗最高領袖哈米尼“應該非常擔心”，並聲稱美國發現伊朗計畫在國內新建核設施。▲２月１日，美國海軍在伊朗周邊海域部署圖。（圖源：央視新聞）伊朗既希望通過對美談判緩解經濟壓力，又不願在核問題上作出被視為“投降”和出賣“主權國家利益”（即發展核能的權力）的讓步。雙方都在試探對方的底線，卻都不願率先越線。不過，能夠和伊朗談判，說明川普在保持軍事威脅的同時也展現了一定的克制，仍然通過制裁和第三方管道的斡旋和美伊的技術性談判，為地區局勢降溫。中期選舉年，川普在對伊決策上陷入兩難。一方面，國內右翼勢力與政治盟友的施壓不允許川普在伊朗問題上示軟。尤其在美軍成功突襲委內瑞拉大獲成功之後，川普也要擔心倉促決策導致的失敗可能有損自己的強勢領導人形象。另一方面，川普支援率跌至40%以下，共和黨中期選舉壓力增大，這讓他不得不在國內政治、尤其是MAGA選民訴求與對外軍事幹涉風險之間進行權衡。川普可能考慮繼續對伊朗設施進行定點打擊，但不願再次把美國拖入一場中東戰爭。川普總體上依然傾向於外交解決，但如果談判失敗，美國也會信譽受損，重蹈斡旋美烏衝突無果的尷尬境地。維特科夫、庫什納也會顏面掃地。反之，如果美伊通過談判達成協議，則需平衡以色列利益與地區穩定，這也會考驗川普的談判“藝術”。“金庫計畫”與“FORGE”供應鏈本周50多個國家代表參加的“部長級峰會”正值川普2月2日宣佈啟動關鍵礦產儲備“金庫計畫”(Project Vault)之際。這項計畫將整合16.7億美元私人資本與美國進出口銀行提供的100億美元貸款，為汽車製造商、科技企業及其他製造業企業採購並儲備關鍵礦產。而且，為了宣傳該計畫以及之前川普政府推出的“矽和平”（Pax Silica）倡議，推動半導體回流美國本土的敘事，美國商務部部長盧特尼克、內政部長伯格姆、國務院經濟事務次卿海柏格等多名“內閣”官員參加了3日在美國智庫“戰略與國際研究中心”（CSIS）的討論會。魯比奧主持的這場“關鍵礦產部長會議”則是重頭戲。美國副總統范斯和財長貝森特出席。范斯更是在峰會開幕演講中坦言，美國正在尋求建立一個“礦產貿易集團”和價格下限體系，以獲取關鍵礦產資源並抵禦外部市場干擾。▲2月4日，美國國務卿魯比奧在華盛頓特區的美國國務院主持首屆關鍵礦產部長級會議。與會國家既有傳統盟友，也有非洲、拉美和東南亞的資源型國家。美國與包括阿根廷、庫克群島、厄瓜多、幾內亞、摩洛哥、巴拉圭、秘魯、菲律賓、阿拉伯聯合酋長國、英國和烏茲別克在內的國家簽署了11項新的雙邊關鍵礦產合作框架或諒解備忘錄。峰會的同一天，美國貿易代表辦公室宣佈，美國和墨西哥頒布《美國-墨西哥官員關鍵礦產行動計畫》。另外，魯比奧在此次峰會上宣佈建立“資源地緣戰略參與論壇”（Forum on Resource Geostrategic Engagement，FORGE），涵蓋從開採到加工的整個鏈條。這是此次峰會的最大亮點。FORGE將由韓國主持，直至今年6月。它取代了拜登政府2022年啟動的“礦物安全夥伴關係”(MSP)。新“礦產俱樂部”背後的焦慮拜登執政時期，美國曾打造“G7關鍵礦產俱樂部”倡議。但川普2.0政府將視線投向了全球供應鏈。此次涵蓋傳統盟友和拉美、非洲及東南亞資源型國家的峰會，就是要在關鍵礦產領域推動全球供應鏈多元化，減少對中國的依賴。這也反映了美國過去僅僅依賴“盟友圈”或G7集團重塑礦產供應鏈的困境。川普一向不注重多邊解決方案，如今卻在稀土等關鍵礦產領域注重和“志同道合”的國家開展多邊合作，凸顯了美國在關鍵礦產領域的戰略焦慮。畢竟，數十年來，美國本土在開採、冶煉和精煉環節長期外包，產業鏈空心化嚴重；而中國則通過戰略佈局，在多個關鍵礦種的加工和精煉環節已經佔據主導地位，並逐步將資源優勢轉化為了對美博弈的有效工具。魯比奧以及川普身邊的科技右翼現在就是希望通過這種“多邊”合作來彌補美國在稀土礦產市場和成本上的劣勢。▲2月4日，美國國務卿魯比奧在首屆關鍵礦產部長級會議上發表演講，表示美國正在聯合志同道合的政府，建立穩定強健的關鍵礦產供應鏈。雖然范斯、魯比奧的演講和國務院發佈的事實聲明，都沒有提及中國。但他們多次強調要推動“供應鏈多元化”和“合作夥伴的協作”，減少對單一國家的依賴。顯然，這就是針對中國。川普政府現在這種廣泛拉攏合作對象，給予融資和技術支援承諾，目的就是為了打造遠離中國的礦產供應鏈。去年，在中國推出新的稀土出口管制舉措後，川普政府已採取多項措施，包括對關鍵礦產開發進行大規模投資，並達成了10多項協議。風險是這些國家未必願意在中美之間選邊站。這些國家大多數都是開發中國家，“多面下注”和戰略平衡是它們最理性的選擇。此次簽署的其中一些協議也只是備忘錄，美方政策的一些細節仍不明晰。而且，建立新的供應鏈需要多年，甚至數十年時間。相關投資效應可能需要多年才能體現。本周與會的開發中國家的環境和社會標準也可能成為障礙。所以，美國短期內打造一個排除中國影響的礦產貿易體系面臨多重挑戰。 (中美聚焦)