亚商投顾沈杨：执行器与关节总成——单机价值量最高的硬件卡位

这条新闻的核心在于——“量产准备就绪”这四个字，把物理AI从远期叙事拉到了当期订单的验证窗口。特斯拉首次书面确认V3具备大规模量产条件，意味着供应链的审厂、下单、交付节奏将从“预期”变成“可跟踪的排产数据”，定价基础从估值扩张切换到订单兑现。

核心逻辑

需求端的变化在于，物理AI的落地载体从“单一本体”扩展为“硬件执行+软件训练”的双向拉动。特斯拉Optimus V3明确大规模量产准备就绪，弗里蒙特工厂年产能规划百万台级别，2026年下线目标约5万台，供应链已开启EDI下单，年底周产爬坡至2500台以上。国产链的节奏同步在加快，上半年国内人形机器人产量超过4万台，全年预计突破10万台，全球收入前五整机企业全部为中国公司，订单形态从“示范采购”转向“规模集采”。

供给端的传导沿着两条线展开。第一条是硬件执行线，执行器、减速器、丝杠、传感器的订单能见度和产能准备度决定了谁的报表最先兑现。线性执行器总成的单笔订单已经达到十亿元级别，谐波减速器头部企业的产能排产延伸至2027年末，精密零组件企业前八个月交付量超过百万件。第二条是物理AI的训练与仿真线，机器人要在真实场景中泛化，需要高置信度的物理仿真、合成数据和三维场景构建来替代高昂的真机试错，仿真平台和算力底座的卡位决定了算法迭代的斜率。

A股物理AI产业链的启示在于，当前处于“量产信号确认+订单能见度拉长+板块前期调整充分”的三重叠加窗口。机构指出，机器人板块前期最大回撤约15%，拥挤度降至20%以下，当前修复的驱动力不是情绪，是特斯拉审厂反馈积极和国产链集采落地的交叉验证。物理AI是人工智能的下一波浪潮，机器人是AI最好的物理载体之一，产业发展趋势明确。

产业最受益方向

产业一：执行器与关节总成——单机价值量最高的硬件卡位

执行器是物理AI产业链中单机价值量最高、订单能见度最直接的环节。特斯拉Optimus的线性执行器和旋转关节总成对精度、寿命和一致性要求极高，能够进入T链量产供应名单的企业，等于锁定了从汽车零部件估值体系向机器人估值体系切换的入场券。国内头部供应商已拿到十亿元级别的线性执行器总成订单，并提前筹备产能。

产业二：仿真训练与数据闭环——物理AI规模化落地的隐形基础设施

物理AI与数字AI最大的区别在于，它必须理解三维空间、接触关系和动力学约束，而这些能力无法只靠文本数据训练出来。高置信度的物理仿真平台、合成数据生成和三维场景构建，是机器人从“能走”到“能干活”的关键基础设施。国内已有企业推出可微分物理仿真平台，覆盖工业装备和机器人训练场景，同时算力底座企业受益于物理AI训练对异构算力的增量需求。

主题方向——物理AI产业链：

方向一：执行器与关节模组——从车规精密制造向机器人级系统集成跃迁

核心受益逻辑：执行器与关节模组是物理AI产业链中价值量最集中、订单兑现最快的环节。特斯拉Optimus的线性执行器和旋转关节对行星滚柱丝杠、无框力矩电机、力矩传感器和一体化控制的要求远高于传统工业机器人，单机价值量在数万元级别。国内头部汽车Tier1在精密加工、电机控制和规模化降本上的积累，使其成为T链执行器总成最自然的延伸方，部分企业已拿到单笔超过十亿元的线性执行器订单，并开始为量产爬坡做产能准备。机构指出，当前板块的定价逻辑已经从“有没有机器人业务”切换到“有没有锁定量产订单”，执行器总成的一级供应商在这一轮切换中占据最有利的位置。本体厂的多场景落地进一步拉长了需求曲线，工业、商业场景的出货量持续扩大，执行器的需求斜率不依赖单一客户。

方向二：减速器与精密传动——国产化率跃升后的规模交付窗口

核心受益逻辑：减速器与精密传动是物理AI硬件链中国产化率提升最快、规模交付验证最充分的环节。谐波减速器的国产化率已从数年前的不足两成提升至七成以上，头部企业的产能排产延伸至2027年末，百万套级别的人形专用产线进入投产节奏。行星滚柱丝杠的国产替代正在复制减速器的路径，从送样验证转向批量供货，丝杠在直线执行器中的价值占比高、加工壁垒深，供给稀缺性在量产初期尤为突出。国产链的订单形态从“示范采购”转向“规模集采”后，减速器和丝杠企业的收入确认节奏将从今年四季度开始逐季加速。机构判断，已经锁定大客户长协、产能和良率就绪的传动件企业，是物理AI硬件链中业绩能见度最高的细分群体。

方向三：仿真训练与数据闭环——物理AI从“能走”到“能干活”的隐形底座

核心受益逻辑：仿真训练与数据闭环是物理AI产业链中远期空间最大、当前市场认知最不充分的环节。机器人要在真实场景中完成泛化操作，必须依赖高置信度的物理仿真来生成合成数据、验证控制算法，用仿真替代真机试错来压缩训练成本和周期。可微分物理仿真平台能够把物理方程嵌入AI训练过程，让模型“懂物理”而非只“拟合数据”，这是物理AI区别于语言大模型的核心壁垒。国内已有企业在军工CAE和工业仿真领域积累了数十年的物理建模能力，向机器人仿真和合成数据延伸的路径顺畅，同时算力底座企业受益于物理AI训练对异构计算和实时渲染的增量需求。机构指出，物理AI有望成为编程之外需求空间最大的AI应用市场，仿真训练层的卡位价值在产业规模化后将成倍放大。

黄仁勋：物理AI是下一波增长浪潮

2026年6月，黄仁勋在英伟达年度股东会上明确宣告：“物理AI是英伟达的下一波增长浪潮”。他将物理AI定义为现实世界中的智能体AI——机器人、汽车和工厂都将成为能够感知、推理、规划并自主行动的实体智能体。

1. 每一轮智能技术跃迁，都必须先完成底层基础设施的铺设。

2.具身模型、机械本体、数据飞轮是机器人三大要素，缺一不可。

3. 减速器：旋转关节的核心，人形机器人多采用谐波与行星减速器组合。

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