受惠於去年港股造好及樓市復甦，香港一眾富豪身家「水漲船高」。《福布斯》昨公布2026年香港50大富豪排行榜，長和系創辦人李嘉誠以451億美元(折合約3,517.8億元)的總資產蟬聯香港首富，緊隨其後是恒地(0012)的聯席主席李家傑、李家誠及其家族，新世界(0017)鄭家純及家族排名第3位。另2026年福布斯香港50位富豪榜上的富豪總資產躍升22%，從去年的3,010億美元(約2.35兆元)增至創紀錄的3,660億美元(約2.85兆元)。《福布斯》2026年度香港50大富豪榜昨出爐，「十大富豪」中有7個均有涉足地產業務。長和系創辦人李嘉誠身家約3,517.8億港元，今年新增約608.4億港元，成為身家增幅最大的富豪，連續多年穩坐香港首富席位。已故恒地(0012)創辦人李兆基的長子李家傑與次子李家誠及其家族，以約2,722.2億港元身家位列第二。他們與家族合共擁有349億美元財富，是繼承自去年3月去世、享壽97歲的父親李兆基。恒地積極推進多個新項目，包括備受矚目、投資額達81億美元(約631億港元)、可俯瞰維多利亞港的「中環新海濱」商業項目，預計於2027年起分兩期落成，帶動其股價上升逾40%。新世界發展陷入債務問題，但鄭家純身家仍持續增加。周大福珠寶年報圖片地產及珠寶大亨鄭家純繼續位列第三位，儘管其上市地產附屬公司新世界發展(0017)陷入債務問題，該公司近期證實，控股股東或有可能出售部分持股。由於金價飆升，帶動旗下周大福珠寶集團股價幾近翻倍，使他與家族的財富增加66億美元(約514.8億港元)，達至261億美元(約2,035.8億港元)，保持三甲地位。金價大漲帶動周大福股價節節上升，令鄭家純家族身家大漲。圖為周大福香港門店。 資料圖片新地郭老太攀升一級至第五位人稱「蠔油大王」、李錦記集團已故主席李文達的5名子女，以約1,372.8億港元財富保持第四。新地(0016)郭老太鄺肖卿以約1,365億港元身家攀升一級至第5位。第6、7、9、10位依次為九倉系吳光正(約1,162億港元)、華置(0127)創辦人劉鑾雄(約1,115億港元)、銀娛(0027)創辦人呂志和之子呂耀東家族(約991億港元)及私募巨頭EQT集團亞洲主席莊佳誠(Jean  Salata)(約741億港元)。受惠人工智能發展，阿里巴巴(9988)主席蔡崇信繼續排名第8位，身家由去年108億美元增至142億美元(約1,110億港元)，增加約31%。至於另一科技巨頭騰訊(0700)、有「打工皇帝」之稱的總裁劉熾平則以40億美元(約313億港元)排名第27位，去年其身家估計為28.5億美元，一年間增加40%。新上榜富豪方面，已故船王包玉剛家族因長女婿蘇海文(Helmut  Sohmen)離世，完成資產繼承後重新現身榜單，以57億美元(折合約444.6億港元)身家進佔前列。至於財富增幅最凌厲的則為英資怡和集團凱瑟克家族，受惠文華東方國際私有化等等，身家急增近六成至46億美元。關稅戰降溫 黃子欣重登榜單唯一一位重返榜單的是偉易達集團主席兼行政總裁黃子欣。該公司主要生產教育玩具。儘管截至去年9月底止6個月銷售額錄得跌幅，但隨着美國關稅威脅降溫，公司股價仍上漲15%，令他在闊別一年後重登榜單。另一邊廂，雖然地產大亨羅康瑞的財富有所增加，但由於今年上榜的最低淨資產門檻，由去年的14億美元，升至創紀錄的16億美元，他因此跌出榜單。 (香港文匯報)

國產AI大模型春節檔密集發佈。在智譜正式推出新一代旗艦模型GLM-5，Minimax亦上線Minimax 2.5。同時，DeepSeek已在網頁及App端進行模型的版本更新，上下文窗口由原有的128K直接提升至1M（百萬Token）等級，能夠單次完成處理一部長篇小說。《科創板日報》記者獲悉，阿里千問的Qwen 3.5、字節跳動的豆包大模型2.0預計也將在春節期間發佈。從已發佈的模型來看，程式設計和智能體能力成為重點。但隨著智能體任務複雜度提升，單次任務的token消耗在急劇增加。若無法進一步降低成本，將影響未來AI的規模化落地。▌MiniMax、智譜瞄準AI程式設計2月12日，MiniMax正式上線最新旗艦程式設計模型MiniMax M2.5。作為全球首個為Agent場景原生設計的生產級模型，其程式設計與智能體性能 (Coding & Agentic)比肩國際頂尖模型，直接對標 Claude Opus 4.6，支援PC、App、跨端應用的全端程式設計開發，尤其在Excel高階處理、深度調研、PPT等Office核心生產力場景中均處於行業領先（SOTA）地位。M2.5模型啟動參數量僅10B，在視訊記憶體佔用和推理能效比上優勢明顯，支援 100 TPS超高吞吐量，推理速度遠超國際頂尖模型。而智譜在前一日推出的旗艦模型GLM-5，同樣主攻程式設計與智能體能力。GLM-5參數規模由上一代的355B擴展至744B，啟動參數從32B提升至40B。內部評估顯示，GLM-5在前端、後端、長程任務等程式設計開發場景中，平均性能較上一代提升超20%，真實程式設計體驗逼近Claude Opus 4.5水平。由於GLM-5的超強表現，智譜在港股近四個交易日實現翻倍，從203港元今日最高漲至443港元，收盤價已經逼近Minimax。過去一年，AI程式設計發展迅猛。Anthropic此前發佈的《2026年智能體編碼趨勢報告》中指出，傳統軟體開發的遊戲規則正在被徹底改寫。一個曾預計需要4到8個月的項目，使用Claude大模型後僅用兩周就完成。《報告》明確指出，程式設計師這一職業並不會消失，但那些“只會寫程式碼”的程式設計師將逐漸被市場淘汰。Anthropic的CEO達里歐·阿莫代伊在一年前就曾預言：“未來3～6個月，AI將編寫90％的軟體程式碼。”如今，這一預言正逐步轉化為現實。這或將對傳統軟體行業帶來影響。業內分析認為，AI智能體可以直接呼叫軟體底層系統，這動搖了傳統軟體“按人頭訂閱”的盈利邏輯，推動行業向“按使用計費”的模式轉型。▌智能體成為最核心的競爭主線CIC灼識諮詢TMT行業相關分析師對《科創板日報》記者表示，國產大模型競爭已從單純的參數規模競賽，全面轉向以技術差異化、應用場景深耕與成本效率為核心的新階段。春節期間及近期，各廠商的發佈與迭代均圍繞此主線展開。除了騰訊元寶和阿里千問等推出的行銷活動帶動市場對生態側的關注，近期字節跳動發佈的Seedance2.0、DeepSeek的V4模型和MiniMax上線的Agent平台等，從技術細節來看，無論是基座模型還是Agent的更新，都反映出智能體工程（Agentic Engineering）成為技術路線的重要競技場，AI企業對於模型的推理效率和長期任務表現更加注重，從大模型廠商當下模型設計的實際來看，產品形態也越來越Agent導向。圖片由AI生成灼識諮詢分析師表示，通用大模型在複雜業務邏輯和專業知識場景中表現有限。智能體通過整合領域知識、工具呼叫、工作流編排等能力，能夠深入垂直場景，提供專業化、自動化的解決方案，真正實現生產力變革。經歷近幾年的發展，市場普遍對於AI在實際場景中能夠帶來的真實價值更加關注，智能體是連結模型與使用者場景的關鍵一步，自然也是競爭的焦點。IDC中國研究經理孫振亞認為，大模型的能力正在從純粹的生成式輸出向智能體能力進化。“可以看到，各家模型廠商都在程式碼、多模態、長上下文和工具呼叫能力上做針對性的最佳化。程式碼和工具呼叫能力讓模型能夠進行執行和操作，多模態能力讓模型的感知從文字擴展至圖文音視訊，長上下文讓模型能處理更多的環境和記憶資訊。這些能力是模型能不能在更多場景中幹活並產出價值的基礎，也是智能體能力的重要組成部分。”▌AI規模化落地仍要過成本關談及AI規模應用的挑戰，CIC灼識諮詢TMT行業相關分析師表示，國內AI生態在晶片、框架、模型、應用層仍存在一些碎片化問題，需要進一步統一。在成本方面，他指出，從B端（企業端）來看，儘管API呼叫成本下降，但企業若追求私有化本地部署，一次性硬體投入和長期維運成本依然高昂且需要明確的業務價值閉環來證明投資回報，企業端部署的投入產出比（ROI）仍舊需要進一步驗證。孫振亞也表示成本是一大挑戰。隨著智能體任務複雜度提升，模型需要處理的上下文越來越長，呼叫鏈路越來越深，單次任務的token消耗在急劇增加。成本降不下來，智能體就只能停留在高價值場景，很難真正普及。另外，可靠性也是瓶頸。灼識諮詢分析師稱，一些行業對於可靠性要求極高，當前技術未能完全消除幻覺。孫振亞同樣指出，當前AI在執行複雜任務時的穩定性還不夠，模型依然存在的幻覺問題，使得複雜場景下多步執行非常容易出現錯誤累積。如果沒有可靠性，就談不上規模化落地。而在治理與信任方面，孫振亞表示，隨著AI從輔助工具走向自主執行，權限管理、審計追溯、責任界定這些治理能力必須跟上。“企業敢不敢讓AI去做決策、出了問題誰來負責、AI的操作過程能不能被審計。這些解決了，AI才會真正在各行業大規模落地。”灼識諮詢分析師還指出，在敏感領域，資料出域安全、模型訓練資料的合規性與質量、以及智能體互動中的資料隱私保護，也是規模化落地的主要障礙之一。 (科創板日報)

核心要點模型“大路貨”化： 頂尖模型間的代差已從 6 個月縮短至 3 個月，基礎模型正迅速商品化，技術壁壘正在瓦解。告別 AGI 幻想： 相比遙不可及的通用人工智慧，企業更需要“系統思維”。價值不再由模型大小決定，而由定製化程度決定。“保姆式”服務是剛需： AI 尚未達到“開箱即用”。目前最成功的商業模式是：頂尖模型 + 深度行業服務。工業級應用落地： AI 正在走出聊天框，進入半導體製造（ASML）和全球物流調度等物理世界場景，重構生產流程。在 AI 的競技場上，我們似乎正迎來一個轉折點。經歷了三年的激烈軍備競賽，頭部玩家——OpenAI、Google、Anthropic——的模型能力似乎正逐漸趨同。當基礎模型不再是遙不可及的“神話”，而是逐漸變成一種大宗商品時，AI 行業的商業邏輯將發生怎樣的巨變？近日，歐洲 AI 獨角獸 Mistral AI 的聯合創始人兼 CEO Arthur Mensch接受了一次專訪。這家成立不到三年、估值已達 140 億美元的法國公司，正試圖在矽谷巨頭的陰影下走出一條不同的道路。基礎模型的“商品化”宿命：差距正從 6 個月縮短到 3 個月到 2025 年底，Google 和 OpenAI 的模型似乎已經旗鼓相當，基礎大模型的“商品化”速度比預想中快得多。Arthur 坦言，這是一項註定會商品化的技術。“建造這項技術其實並不難。全球大約有 10 個實驗室知道如何建構它，獲取的資料相似，遵循的配方也基本一致。因為知識傳播很快，很難創造持久的 IP 差異化。”Arthur 提供了一個具體的觀察維度：算力飽和效應。當預訓練模型的算力達到  FLOPS 等級時，就會遇到資料壓縮的瓶頸。2024年： 開源與閉源模型的差距約為 6 個月。2025年： 這個差距已經縮小到了 3 個月 左右。這意味著，競爭對手們投入數千億美元建立的資產正在迅速貶值。如果模型本身不再是核心壁壘，價值究竟在那裡沉澱？告別 AGI 幻想，擁抱企業“系統思維”如果拼參數不再是唯一出路，AI 公司的戰略重心必須轉移。Arthur 觀察到，即便是 OpenAI，敘事重點也開始從“AGI（通用人工智慧）”轉向更務實的“企業應用”。“AGI 是一個太簡單的概念，對於複雜的企業來說毫無意義。” Arthur 直言，他並不相信存在一個能解決所有問題的單一系統。企業真正需要的是從“魔法思維”回歸到 “系統思維”：定製化是關鍵： AI 在前幾年帶來了巨大的承諾，但企業往往沒賺到錢，原因在於缺乏深度定製。靜態與動態的結合： 自動化工作流需要“靜態定義（規則）”與“動態智能（模型）”的結合。單純依靠模型自主思考是不切實際的。Mistral 的賭注是：未來的 AI 將更加去中心化，垂直領域的專家系統將取代全能型模型。Mistral 的生存之道：開源、主權與“保姆式”服務作為身處歐洲的挑戰者，Mistral 的競爭策略非常明確：1. 主打“主權”與“不被鎖定”“如果整個經濟都將運行在 AI 之上，企業和國家自然希望確保沒有人能切斷他們的系統。”Arthur 將 AI 比作電力，你不想因為供應商不喜歡你，或者地緣政治原因而被“斷電”。Mistral 提供的開源、可私有化部署方案，成了對抗供應商鎖定的有力武器。2. 模型建構者 + 服務提供商有趣的是，Arthur 承認 AI 在現階段本質上是一種 “託管服務”：企業目前缺乏獨立部署和微調的能力。Mistral 不僅提供模型，還提供工具和專業知識，手把手教客戶如何將私有資料轉化為競爭對手無法複製的智能資產。超越聊天機器人：工業才是 AI 的深水區Arthur 認為，AI 正在進入比聊天機器人更硬核的領域：全球物流調度（CMA CGM）： 貨輪進港後的複雜調度，涉及數百人的協調。AI 模型現在可以決策並串聯整個工作流，**效率提升了 80%**。半導體製造（ASML）： 在光刻流程中，利用視覺推理模型分析圖像，驗證晶片雕刻是否存在錯誤。這種極其專業、資料封閉的場景，是通用模型的盲區。“未來十年，所有的製造流程都將圍繞 LLM 協調器 進行重建，就像當年工廠圍繞蒸汽機重建一樣。”我們是否處於泡沫之中？面對“泡沫”質疑，Arthur 的回答十分審慎。他認為，行業確實存在過度投資的嫌疑，因為企業採納 AI 的速度非常緩慢。這不僅是技術問題，更涉及到組織架構的重組和人員職能的變遷。“AI 全面運行整個經濟是確定的，但可能需要 20 年時間。” 他建議企業不要指望購買“開箱即用”的神藥，而應從基礎原型開始，通過使用者反饋進行長期的迭代和進化。 (GD梯度下降)

掌握產業鏈核心機密，把握AI硬體投資先機。新一輪行情箭在弦上！近日，野村證券發佈了其在台北舉行的“亞洲科技股巡禮”活動第二天的會議紀要。重點聚焦大中華區科技硬體領域，特別是AI供應鏈的最新動態。一、會議核心概況野村證券於2026年2月5-6日在台北舉辦了“亞洲科技股巡禮”活動。第二天，分析師團隊與四家AI產業鏈關鍵公司進行了深度交流：AI散熱與零部件奇鋐科技、嘉澤端子AI代工廠鴻海精密AI PCB/覆銅板裝置大良科技二、AI散熱與零部件：液冷趨勢下的贏家1. 奇鋐科技：重申50%+增長，液冷佔比持續攀升評級：買入 | 目標價：新台幣1,740元財務指引強勁公司重申2026年營收同比增長50%以上的指引。2025年第四季度，伺服器業務貢獻了總營收的72%，而其中 液冷散熱解決方案就佔了51% 。公司預計，2026年液冷貢獻將進一步升至 55%以上（2024/2025年分別為12%/34%）。應對市場擔憂針對市場對VR200平台冷板平均售價的擔憂，公司指出，VR200平台所需的歧管價值量遠高於Blackwell平台，足以抵消冷板的價格壓力。此外，由於VR200將採用無風扇設計，其他液冷外圍部件的價值量也會增加。新業務拓展公司正與一家美國水系統公司合作，為其機櫃內冷卻液分配單元提供本地化維護服務。2. 嘉澤端子：通用伺服器需求復甦，靜待AI新機遇評級：買入 | 目標價：新台幣1,875元分業務展望積極伺服器公司預計自身營收增長20%，但當前對市場總量的預期偏保守（+5%）。已觀察到除CPU和記憶體外其他部件出現短缺，節後可能上調市場增長預期至10-15%。其他業務在筆記本/桌上型電腦市場承壓的背景下，受益於DDR5普及，營收仍預計增長5%。汽車/工業與醫療業務預計增長15%。技術佈局公司對共封裝光學/近封裝光學插座的開發進展不予置評，但認為技術難點在於支援超過PCIe Gen 7的傳輸速度。新業務小型壓縮附加記憶體模組今年預計貢獻約1%收入。三、AI代工龍頭：產能與垂直整合的王者3. 鴻海精密：上調Q1指引，產能擴張雄心勃勃評級：買入 | 目標價：新台幣272元亮點一：業績指引上調，能見度改善。 公司上調2025年第一季度營收指引，由原來的接近季節性表現高端上調至優於季節性表現。這得益於AI伺服器生產的加速，以及（分析師推測的）蘋果iPhone 17超預期的需求。亮點二：市佔率領先，垂直整合目標明確。 鴻海在商用量產GPU和ASIC的AI項目組裝中，佔據了超過40%的市場份額。在AI伺服器機櫃剩餘的物料清單成本中，公司目標是實現80%自制（目前已覆蓋50%）。亮點三：資本開支激進，產能持續擴張。2025年資本支出同比增長20%以上，預計2026年支出更高。美國的AI伺服器生產基地有望在年底前超越墨西哥，佔其總產能的超50%。AI伺服器產能：從2025年底的每周1000個機櫃，預計擴至2026年底的每周1500-2000個機櫃。正參與美國Stargate項目以及台灣、日本等多個主權AI項目。亮點四：龍頭觀點樂觀。 公司認為，基於前五大美國雲服務提供商2026年超6000億美元的資本開支指引，市場預測AI總可定址市場在2030年達到1兆美元，這一時間點可能提前。四、AI PCB裝置商：高速訊號的精密守護者4. 大良科技：AI驅動裝置需求激增，切入半導體檢測評級：未評級技術挑戰催生需求： 隨著輝達Rubin平台（GPU與NVSwitch間採用PCB上的224G SerDes，訊號頻率高達56GHz）即將推出，任何微小的導通孔殘樁都可能導致嚴重的訊號衰減。大良科技認為 ±2密耳的殘樁長度將成為訊號傳輸的通過/失敗閾值，其專有裝置StubMapper正是為解決這一高精度測量難題而設計。業務動態：因行業對滿足高端AI PCB需求的背鑽工藝需求激增，其PCB裝置的交付周期已從1.5個月延長至超過3個月。客戶覆蓋大中華區所有一線PCB製造商，正在評估更多低端工具外包，專注於高端工具生產。當前月產能約300個工具。計畫於2026年3月量產四探頭版StubMapper以提升吞吐量，已收到首批客戶訂單。半導體裝置新進展：該業務部門已有7種檢測工具獲得一家領先代工廠的CoWoS和SolC平台認證，CoWoS相關裝置貢獻了該部門約75%的營收。獲得該認證是關鍵里程碑，也為進入各大OSAT廠商的2.5D產能建設供應鏈鋪平了道路。五、報告總結與投資要點本次野村證券的調研，清晰勾勒出大中華區AI硬體供應鏈在2026年初的強勁動能和結構性機遇：1. 液冷散熱（奇鋐科技）作為解決AI伺服器功耗瓶頸的關鍵，價值量持續提升，行業龍頭確定性高。2. 連接器/端子（嘉澤端子）不僅受益於通用伺服器需求回暖，更有望成為AI平台定製化線纜和連接器的潛在合作夥伴。3. 代工製造（鴻海精密）憑藉卓越的產能規模、垂直整合能力以及對AI項目的高份額參與，深度繫結並持續受益於AI基礎設施的擴張浪潮。4. 精密裝置（大良科技）雖然體量較小，但其在高頻高速PCB製造中的核心技術，以及向半導體先進封裝檢測領域的成功切入，展現了其在產業鏈中的獨特價值。野村對其中三家核心供應商（鴻海、奇鋐、嘉澤）給出了積極的“買入”評級和明確的目標價，反映出對AI硬體賽道前景的持續樂觀。鴻海精密 (2317 TT)買入，目標價 TWD 272奇鋐科技 (3324 TT)買入，目標價 TWD 1,740嘉澤端子 (3533 TT)買入，目標價 TWD 1,875大良科技 (3167 TT)未評級 (數之湧現)

機器人“大腦”賽道持續吸金。2月10日，記者獲悉，大曉機器人已於近期完成天使輪融資。本輪融資由螞蟻集團領投，啟明創投、金景資本、弘毅投資、聯想創投、上海交大母基金菡源資產等機構跟投，老股東商湯國香資本持續增資。大曉機器人成立於2025年，由商湯科技聯合創始人王曉剛掌舵，側重機器人“大腦”領域。產品層面，2025年12月中旬，大曉機器人發佈行業首創的“以人為中心”ACE具身研發範式，建構起“環境式資料採集—開悟世界模型3.0—具身互動”全鏈路技術體系。ACE具身研發範式中環境式資料採集可實現一年千萬小時的資料收集，開悟世界模型3.0不斷放大真實資料價值，使其達到上億小時資料規模的效果，有望解決制約具身智能產業發展的“資料荒”。大曉機器人推出的具身超級大腦模組A1，能靈活適配不同形態的機器人本體，讓各類機器狗都能“懂指令、會導航、能實幹”。其還與多家生態夥伴達成戰略合作，已在巡檢、文旅等多樣化場景驗證落地，實現規模化商業閉環。從行業趨勢上看，一級市場的審美，正從機器人硬體本體，逐漸轉向軟體。類似大曉機器人這樣的“大腦”公司，近期密集斬獲融資。2月10日，穹徹智能宣佈完成A輪融資。本輪融資金額達數億元，由C資本領投，Sea Limited、普華資本等多家海外產業方和國內頭部財投跟投，老股東Prosperity7 Ventures超額追投。穹徹智能專注於開發和應用具身智能技術，聚焦“以力為中心”的具身智能大模型和相關基礎設施的研發。1月12日，自變數機器人完成A++輪融資，金額為10億元人民幣。字節跳動、紅杉中國、深創投等頂級機構領投。人形機器人是人工智慧的“具身化”產物，其“大腦”——具身智能模型，與ChatGPT等大語言模型存在本質差異。後者主要處理文字符號，在抽象世界中演繹；而具身模型則必須將視覺、語言、觸覺、力覺等多模態資訊與複雜的物理動作相融合，技術難度高出幾個量級。未來，“大腦”是產業亟需攻克的關鍵，也是全球競爭的“新賽點”。宇樹科技創始人兼CEO王興興近期也直言，誰能把機器人用的大模型做出來，誰就是全世界最厲害的AI公司和機器人公司。 (上海證券報)

簡單的歸納總結，中國的大模型完成了從“可被使用”遞進到“易於使用得有成效”的跨越行為，此刻正撞擊著“卓越”的大門。然而，大門裡面跟大門外面，乃是兩個不一樣的世界。海外的模型把控著精確性、穩定性和高端閉源市場的定價權力；中國的模型靠著開源生態、工程方面的最佳化以及性價比達到極致的特性，於應用階層打開了切口。這並非是一場零和博弈，而是兩條路徑出現了分化。在Kimi-K2.5-Thinking於程式碼生成任務裡實現對GPT-5.2(high)的超越之際，它證實了國內模型能夠取得局部勝利；然而在Claude-Opus-4.5-Reasoning憑藉51.10分在精確指令遵循方面完勝各方之時，它同樣警示著：通用人工智慧的王冠，還有多枚寶石未曾被摘取。 (TOP行業報告)

行業重心正從政府、研發主導向商業落地轉移，但這是一場逐步分場景的“驗證戰”，而非爆發式狂歡。1. 從“造勢”到“務實”：2025的訂單，有多少是真需求？過去一年，人形機器人領域看似熱鬧非凡。根據摩根士丹利報告，2025年宣佈的訂單總額超過20億元人民幣。然而，這繁榮背後另有真相。訂單去向高達61% 的出貨量用於研發、教育或娛樂。真正應用於工業/物流場景的，僅佔4%。需求本質許多訂單來自政府支援的資料採集中心或框架協議，實際商業需求較弱，執行確定性低。2. 2026年基調：全面驗證，場景為王報告預測，2026年行業將進入 “全面驗證階段” 。整合商（Integrator）的核心任務將是：在儘可能多的商業應用中進行試點，目標是找到未來可規模化的專業領域。出貨量預測中國出貨量預計將翻倍至2.8萬台。但請注意，仍以小規模訂單為主。漸進式路徑受限於當前機器人任務能力（效率、可靠性和學習能力）尚不完善，商業化不會是跨越式爆發，而是“分步走、逐個場景驗證”的過程。3. 三大制約因素，是繞不過去的坎為什麼是驗證，而不是普及？報告指出了三大核心瓶頸：效率目前仍低於人類水平，存在錯誤/失敗風險。可靠性仍需“人在環路”（human-in-the-loop），即工程師現場維護，限制了大規模擴展。學習能力受模型和資料限制，擴展新用例需要數月時間。4. 探索中的百變應用：從工廠到商場儘管挑戰重重，企業端的探索熱情高漲。應用場景正橫向鋪開，遍佈工業、商業服務和家庭/醫療。工業領域（最受期待）：物料搬運/箱體搬運是近期最可行的方向（如優必選產品據稱成功率99%，效率為人工的30%）。分揀、電池測試（如寧德時代部署）、生產線換線（美的機器人）等也在試點。商業服務領域娛樂表演、接待導購（小鵬計畫用於門店）、無人零售（Galbot的自動售貨亭）、巡邏、送貨等。本質是降本增效和補充勞動力。家庭/醫療領域如傅利葉GR-3定位為 “護理機器人” ，用於老年人陪伴和康復。5. 積極訊號：企業需求與“資料飛輪”已啟動企業意願強烈阿爾法智慧（AlphaWise）調查顯示，雖然目前僅約10%的受訪者正在評估或啟動試點，但62%的受訪者可能在2027年前部署人形機器人。勞動力短缺和降本願望是核心驅動力。“資料飛輪”開啟部署機器人進入真實世界，正是收集更多資料、改進能力的第一步。一旦商業價值被驗證，將快速形成 “收集資料 - 改進能力 - 擴大部署” 的正向循環。6. 投資風向：商業落地前夜，零部件率先受益報告認為，當前生產可能超過銷售，行業處於“鋪量”驗證階段，而非盈利爆發期。在這個時期，無論人形機器人最終用途如何，零部件供應商預計都將率先受益。報告重點推薦關注公司，詳細內容詳見報告：Leaderdrive（綠的諧波，688017.SS）：諧波減速器龍頭。Hengli（恆立液壓，601100.SS）：液壓元件龍頭。Inovance（匯川技術，300124.SZ）：工業自動化和伺服系統龍頭。Shuanghuan（雙環傳動，002472.SZ）：精密齒輪製造商。大摩這份報告描繪了一幅謹慎樂觀的圖景：中國的人形機器人行業，正站在 “從演示走向驗證” 的關鍵轉折點。它不再是空中樓閣般的幻想，而是要下到產線、走進商場，與真實的商業價值面對面PK。前方的路，是一場硬核的、分場景的效率與成本“闖關”遊戲。這註定是一個漸進過程，但企業需求、資本導向和“資料飛輪”效應，已為這場漫長的驗證之旅，點上了起跑的訊號燈 (數之湧現)

簡單的歸納總結，中國的大模型完成了從“可被使用”遞進到“易於使用得有成效”的跨越行為，此刻正撞擊著“卓越”的大門。然而，大門裡面跟大門外面，乃是兩個不一樣的世界。海外的模型把控著精確性、穩定性和高端閉源市場的定價權力；中國的模型靠著開源生態、工程方面的最佳化以及性價比達到極致的特性，於應用階層打開了切口。這並非是一場零和博弈，而是兩條路徑出現了分化。在Kimi-K2.5-Thinking於程式碼生成任務裡實現對GPT-5.2(high)的超越之際，它證實了國內模型能夠取得局部勝利；然而在Claude-Opus-4.5-Reasoning憑藉51.10分在精確指令遵循方面完勝各方之時，它同樣警示著：通用人工智慧的王冠，還有多枚寶石未曾被摘取。(TOP行業報告)