（一）回顾五年规划，看十五五指引
1.回顾过去 4 个 5 年历程，机 械设备行业显示其 时代特征
回顾过去 4 个“五年规划”机械设备板块表现，体现 其 时代特征。过去 4 个五年中，机械设备 行业指数表现不一：十一五期间（2006-2010 年）机械设备指数涨幅 642%，跑赢沪深 300 指数 403pct， 在 28 个一级行业中排名第 2，仅次于电气设备，涨幅靠前的细分行业包括工程机械、船舶等，涨幅 靠前的典型个股包括三一重工（33 倍）、徐工机械（31 倍）等；十二五期间（2011-2015 年）机械 设备指数涨幅 37%，跑赢沪深 300 指数 18pct，在 28 个一级行业中排名第 21，涨幅靠前的细分行 业包括轨交装备、机器人等，涨幅靠前的典型个股包括神州高铁（31 倍）、机器人（5 倍）等；十 三五期间（2016-2020 年）机械设备指数涨幅-21%，跑输沪深 300 指数 61pct，在 28 个一级行业 中排名第 17，涨幅靠前的细分行业包括工程机械、新能源装备等，涨幅靠前的典型个股包括恒立液 压（13 倍）、先导智能（5 倍）等；十四五期间（2021 年至今）机械设备指数涨幅 38%，跑赢沪深 300 指数 47pct，在 28 个一级行业中排名第 7，涨幅靠前的细分行业包人形机器人、AI 设备等，涨 幅靠前的典型个股包括中坚科技（13 倍）、潍柴重机（5 倍）等。
2.历次五年规划对机 械设备行 业的指引
回顾历次五年规划，对机械设备当期甚至下期产业发展及投资具备指导意义。 十一五期间，我国 GDP 总量连超德国、日本成为世界第二，推动工业发展由大变强，基础重工 业优先发展，船舶、轨交、工程机械行业产值攀升，且十一五期间经历由美国次贷危机引发的全球 性金融危机，国内对应使用“四万亿”刺激政策，拉动基建及地产大发展，也推动了工程机械行业 的进一步繁荣。 十二五期间，强调扩大内需、发展科技，特别是提出“中国制造 2025”，高端装备制造业发展 势头迅猛，机械设备中轨交装备、高端数控机床、工业机器人等受益。 十三五期间，一方面以供给侧改革为主线控风险，另一方面培育新能源产业等经济新动能，新 能源汽车大发展，绿电产业（光伏、风电等）大发展，机械设备行业中对应的锂电设备、光伏设备 等细分行业受益。 十四五期间，聚焦科技自主及供应链安全，对机械设备行业的影响，一方面未来机器人作为 AI 在实体物理世界的最大应用前景广阔，另一方面 AI 基建也拉动各类设备类景气。 以上，机械设备行业的发展具备明显的时代特征，下游行业的景气拉动其资本开支，对应行业 设备类受益。此外，政策的倾向性支持也对机械设备细分板块产生影响。
（二）十五五展望：AI 时代，机械行业投资机会梳理
从过去 4 个五年规划回顾得到，机械设备行业具备其时代特征，我们认为，下一个时代就是“AI 时代”,机械设备行业将方方面面受到其影响。
（一）AI 驱动 PCB 设备景气上升
1.AI 算力革命驱动 PCB 结构 性增长，PCB 产能扩张有望 持续
AI 算力革命驱动 PCB 需求 结构性增长。Prismark 预测 2023-2028 年 AI 服务器相关 HDI 的年均复合增速将达到 16.3%。根据 Prismark 数据，2024 年全球 PCB 产值恢复增长，产值达 到 735.65 亿美元，同比增长 5.8%；预计 2029 年全球 PCB 产值将达到 946.61 亿美元，2024- 2029 年年均复合增长率预计为 5.2%。与传统服务器相比，AI 服务器对 PCB 的性能要求呈几何级 数提升，主要体现在三个方面：层数增加、材料升级和工艺复杂化。典型 AI 服务器的 GPU 模组 PCB 层数达到 16-20 层，部分高端产品甚至需要 30 层以上的设计。在材料方面，高频高速覆铜板（如松 下 MEGTRON6、台光 EM-888）和低介电损耗树脂（PTFE）成为标配。工艺上，线宽/线距要求 ≤50μm，HDI 盲埋孔技术成为必备能力。
自 2006 年开始，中国大陆超越日本成为全球第一大 PCB 生产地区，PCB 的产量和产值均 居世界第一。根据 Prismark 的数据，2016-2023 年，中国大陆 PCB 产值占全球产值比重保持在 50%左 右波 动， 占 比从 2016 年的 50% 波动 上升 至 2023 年的 接 近 55%，是 全球 最 大的 PCB 制造基地。“十四五”期间，中国 PCB 产值在全球占比稳定在 50%以上，人工智能和汽车电子是 驱动 PCB 产业发展的重要动力。在 HDI 和高多层板领域，中国大陆企业市占率快速提升;在载板领 域，中国大陆企业市占率仍较低，未来仍有较大提升空间。 单位价值量提升与产能扩张持续。AI 服务器带来的不仅是数量的增长，更是 PCB 单机价值量 的显著提升。数据显示，单台 AI 服务器 PCB 价值量达到 500-800 美元，是传统服务器（200-300 美元）的 2.5 倍以上。其中载板占比超过 50%，成为价值量最高的部件。这种变化直接刺激了 PCB 企业的扩产冲动。 产能扩张面临三大挑战：高端设备交付周期长（激光钻孔机等关键设备交货期达 6-9 个月）、 工艺验证复杂（如 M9 材料认证需 3 年）以及东南亚供应链配套不完善。预计 2025-2026 年 AI 相 关 PCB 市场规模将达 56-100 亿美元，但产能释放可能滞后于需求增长。
2.PCB 产业链全景：高端化催 生设备及耗材新需 求
PCB 产业链呈现典型的"微笑曲线"特征，上游材料和下游高端应用环节利润率较高。从产业链 环节来看，印制电路板(PCB)上游主要为铜箔、铜箔基板、玻纤布、树脂等原材料行业;中游为印制 电路板(PCB)制造环节，是指通过蚀刻等工艺将覆铜板制作成 PCB 板的过程;下游主要为印制电路 板(PCB)应用领域，包括通信、光电、消费电子、汽车、航空航天、军用、工业精密仪表等领域。 从产业链各环节代表性企业来看，上游原材料环节主要有龙电华鑫、诺德股份、嘉元科技等铜 箔供应商，中国巨石、长海股份等玻璃纤维布企业，中国石化、三木集团、东材科技等环氧树脂企 业，以及建滔积层板、生益科技、南亚新材等覆铜板企业。产业链中游主要有鹏鼎控股、东山精密、 深南电路、沪电股份、景旺电子等 PCB 制造商。下游应用广泛，包括通讯领域、计算机、汽车电子、 消费电子等。
PCB 制造环节所涉 及到的主 要设备类型包括： （1）钻孔设备： 机械钻孔：孔径≥0.15mm 时应用。通过高速旋转的硬质合金钻头物理切削材料，主要适用于 通孔、埋孔（对 设备要求高）、多层板标准孔加工的场景中。优势是工艺成熟稳定且成本低廉，劣 势是精度局限，无法满足 HDI 微孔需求等。大族数控 F6XH 系列为行业标杆。 激光钻孔：采用高能激光器对 PCB 板进行局部加热，通过高温气流喷向孔内的方式实现钻孔效 果，用于<0.15mm 微孔，具有以下特点：激光钻孔速度通常比机械钻孔快数倍，所需的人力、时间 与材料少，占用 PCB 板面积也小，适合大规模生产。激光钻孔能钻出任何形状、大小、数量的孔洞， 并且可以在硬质介质中加工，适用范围广。激光束直径小，可实现更小尺寸的钻孔，孔洞质量稳定， 同时避免了机械钻孔可能产生的破损、误差等问题。激光钻孔不使用物理钻头，无机械碎屑产生， 对 PCB 板有较好的保护作用，且不会污染环境。主要企业有 CO₂/UV 激光（帝尔激光）、英诺激 光、大族激光、东台精机等。
（2）曝光设备： 曝光设备是通过光刻技术将预先准备好的电路图像信息转移至铜基板的设备，是集电气自动化、 微电控制、机械设计、光电学、真空密封、CCD 对位等应用技术的综合产品。曝光设备是光刻技术 的集中载体，决定着 PCB 产品电路线路图的质量及产品的整体性能。激光直接成像（LDI）逐步替 代传统菲林曝光，芯碁微装在国内高端市场占有率持续提升。 （3）电镀设备： 电镀工艺通过电解方式在基材表面形成均匀致密的金属镀层（不含化学镀铜），其设备性能直 接决定电路板的集成度、导电特性及信号传输质量。东威科技为全球龙头。 （4）检测设备： PCB 检测大致总体上可分为电气测试法和视觉测试法两大类。电气测试通常采用惠斯电桥测量 各测试点间的阻抗特性的方法，来检测所有通导性。视觉测试通过视觉检查电子元器件的特征以及 印刷线路的特征找出缺陷。电气测试在寻找短路或断路瑕疵时比较准确，视觉测试可以更容易侦测 到导体间不正确空隙的问题，并且视觉检测一般在生产过程的早期阶段进行，尽量找出缺陷并进行 返修，以保证最高的产品合格率。矩子科技在 PCB 检测领域技术领先。 钻孔、曝光、检测设备价值量最大，高端设备呈现明显溢价。激光钻孔机单价达 800 万元/台， 是传统机械钻孔机（200 万元/台）的 4 倍；LDI 设备单价 1200 万元/台，较传统曝光机（500 万元 /台）溢价 140%。预计 2025-2027 年，AI 相关设备需求将保持 25%以上的年复合增长率。
PCB 制造环节所涉 及到的耗 材及上游原材料: 覆铜板：当覆铜板用在制作多层 PCB 时，被称为“芯板”，其担负着 PCB 板的导电、绝缘和 支撑三大功能。建滔、威利邦等企业 2025 年 8 月涨价 5-10 元/张，M9 材料价格是常规产品的 3 倍 以上。生益科技高频覆铜板通过英伟达认证。电子化学品：沉铜药水：PCB 沉铜是指利用化学药水， 将 PCB 板放置至沉铜水缸内，使电路板板面铜厚达到客户制程要求。代表企业天承科技。干膜：干 膜是一种电路板影像转移之干性感光阻剂,主要依赖进口。 微孔是 PCB 的重要组成部分，是实现电路板层间互联和高密度布线的核心组成单元，其品质直 接决定了印制电路板信号传输质量与传输能力。PCB 成孔方式包括机械钻孔和激光成孔，其中通孔 多采用机械钻孔，盲孔则通常为激光钻孔。钻针是用于 PCB 机械钻孔的耗材，通过贯穿电路板层与 层间的接点以制作出点对点间的通路，使得电路板上各电子零件得以连通串接。
随着 AI 的加速演进与应用，新一代信息技术产业对于高算力和高速网络通信的需求呈高增长 态势，驱动对大尺寸、高层数、高频高速、高阶 HDI、高散热等高附加值 PCB 产品需求的快速增 长。一方面，高端 PCB 板线宽线距持续减小，使得孔间距和直径越来越小；另一方面，板材层数和 厚度不断增加造成孔结构更加复杂、深径比持续增大，钻孔需实现更小的导通孔和更高深径比，为 加工工艺带来极大挑战。
高多层的 AI 服务器厚板，对断刀率、孔壁质量等都提出了更高的技术和质量要求。一方面钻孔 工序需要采用分长度、分段钻等方式进行，带动对规格在 0.2mm 以下的微小钻、高长径比钻针、 涂层钻针等高附加值产品的需求增长；另一方面，超细钻针在加工时面临散热效率低、排屑路径狭 窄的难题，且极厚板的多层叠加钻孔单次加工量相当于常规 PCB 的数倍，均会导致钻针孔限寿命显 著降低 30%以上，对钻针用量需求进一步提升。
PCBA（SMT）环 节设备制 造商： SMT（Surface Mount Technology，表面贴装技术）电子装联环节是指在印制电路板（PCB） 上将表面贴装元件通过自动化设备精确地贴装到指定位置，并通过回流焊工艺完成焊接的一系列过 程。SMT 是 PCB 制造环节的下一步，一般 PCB 扩产也伴随着 SMT 环节的扩产。SMT 产线主要工 序包括上料、印刷、检测、贴片、检测、回流焊、检测、点胶、检测、下料，涉及设备包括上下料 设备、锡膏印刷设备、贴片机、AOI 检测机、回流焊炉、点胶设备、检测设备等。
（二）AIDC 设备电源：柴发、燃气轮机及核电
1.AI 技术突破驱动算力驱动增长，成为 AIDC 建设最核 心 驱动力
人工智能技术的快速发展，特别是大模型和生成式 AI 的突破性进展，通过驱动算力需求的驱 动增长，已成为 AIDC 建设的 最核心驱动力。人工智能市场需求正以 36%的年复合增长率（CAGR） 高速增长，这一增速远高于传统算力需求，直接推动了人工智能数据中心（AIDC）的规模化建设和 技术演进。据 IDC 预测，中国智能算力规模到 2026 年将达到 1460.3 EFlops，为 2024 年的两倍。 同时，2025 年中国人工智能市场规模预计达到 259 亿美元，同比增长 36.2%。智算能力的跃迁正全 面拉动相关 ICT 产业创新与投资，为 AIDC 基础设施带来持续增长动力。AIDC 相比传统数据中心 具有高功率密度、持续高负载运行和异构计算架构三大核心特征，单机柜功率大幅提升以满足 AI 算 力需求。
2.AIDC 的架构演进与全 球市 场格局
（1）全球 AIDC 建设加速推进，中国市场呈现政策与市场双轮驱动格局
人工智能数据中心（AIDC）作为伴随全球人工 智能算力 需求增长而演进形 成的新型 基础设施， 其建设正进 入高速发 展期， 全球投资规 模与装机 容量持 续攀升。从全球范围看，北美主要云厂商在 数据中心上的资本开支正经历显著增长。龙头科技公司纷纷宣布了庞大的未来投资计划，其中对 AI 数据中心的建设已成为资本支出的重点倾斜方向。预计在未来五年内，全球智算市场规模在未来 5 年内，将以两位数的年增长率持续扩张。 在中国市场，AIDC 领域在政策与市场共同推动下蓬勃发展。头部企业正以较高的热情加大资 本投入，明确将云与 AI 基础设施作为未来的核心战略重心。在国家级"东数西算"工程统筹下，中国 算力基础设施规模持续高速增长，预计到 2025 年底，国家枢纽节点新增的各类算力将占全国新增 算力的 60%以上；到 2030 年底，全国数据中心的平均电能利用效率、单位算力能效和碳效将达到 国际先进水平，可再生能源利用率将进一步提升，北方采暖地区新建大型及以上数据中心的余热利 用率也将明显提高，从而在全国范围内形成多极协同的发展格局。中国在全球算力竞争中占据重要 位置，不仅体现在规模优势上，更反映在建设速度和技术创新方面。随着"东数西算"工程的深入推 进，中国正在构建集算力、运力、存力于一体的新型基础设施体系，为数字经济高质量发展提供坚 实支撑。
（2）AIDC 高耗能挑战下的供电模式演进与绿色转型
AIDC 的高能耗特性使 其成为 电力消耗的核心领 域，当前电 力需求呈现增长。到 2030 年，我国 数据中心用电负荷将达 1.05 亿千瓦，全国数据中心总用电量约为 5257.6 亿千瓦时，用电量将占到 全社会总用电量的 4.8%。在供电方式上，行业正从传统"市电+UPS"向多元化方案演进：一是高压 直流供电（HVDC）系统正因其高效节能易维护的特点，成为大型 AIDC 的主流选择；二是燃气轮机等清洁备用电源，作为过渡方案减少碳排放；三是核电直供模式，为超大规模 AIDC 提供稳定零 碳基荷电力。在政策强力推动下，《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》要求 2025 年全国数据中 心可再生能源利用率年均增长 10%，同时要求平均电能利用效率（PUE）降至 1.5 以下。这些政策 正系统推动 AIDC 向绿色低碳方向转型，目前领先企业的绿电占比已处于较高水平，预计到未来头 部企业有望实现更高比例的绿电消费，形成技术演进与政策要求相互促进的良性发展格局。
（3）AIDC 产业链全景：上中下游协同推动生态演进
AIDC 已形成涵盖上游 设备供 应商、中游建设运 营方和下游 应用客户的完整产 业链：上游以 AI 芯片、高压直流供电系统和液冷散热设备为核心技术底座；中游由阿里、百度等云服务商与万国数 据等专业运营商共同主导基础设施建设与运营；下游服务互联网企业、科研机构及传统行业用户的 多样化算力需求。三大环节紧密联动，通过技术迭代、资本投入与场景创新相互促进，共同推动 AIDC 产业生态的协同发展与持续演进。
3.AIDC 多元化电源 需求特征 与趋势分析
（1）AIDC 对柴油发电机需求分析
柴油发电机作为 AIDC 备 用 电源系统的重要组 成部分，在 保障数据中心持续 稳定运行 方面发挥 着关键作用。随着数据中心备用电源需求强劲增长的推动，全球柴油发电机市场规模在 2023 年达 到 210 亿美元。预计该市场将于 2025 年增长至 260 亿美元，并有望在 2030 年突破 350 亿美元大 关，2023 年至 2030 年期间的复合年增长率（CAGR）为 6.8%，得益于当前国内 AIDC 及数据中心 建设的持续高景气，高端柴油发电机需求显著增长。 从技术发展重点来看，AIDC 用柴油发电机正朝着高功率密度、快速响应和低排放方向演进。 单机功率需求快速提升，以满足高功率密度机柜的供电需求；启动时间要求尽量缩短，以确保在电 网故障时快速接管负载；排放标准也日趋严格，需要满足国三及以上排放标准，部分项目已开始探 索生物柴油等清洁燃料应用。
重点公司方面，国内市场主要由内外资品牌共同主导。外资品牌以康明斯、卡特彼勒、科勒等 为代表，凭借成熟的技术和全球服务网络占据高端市场主要份额；国内企业如科泰电源、潍柴重机、 泰豪科技等正在快速崛起，其中科泰电源已开发出大功率智能发电机组，成功应用于多个大型数据 中心项目。随着 AIDC 建设规模的持续扩大，具备技术优势和客户资源的柴油发电机企业将继续受 益于这一市场需求。
（2）AIDC 对燃气轮机需求分析
燃气轮机作为重要的清洁能源解决方案，在 AIDC 领 域 的需求正快速增长 。在 AIDC 产业驱动 下，燃气轮机因其高功率密度和环保特性，正成为备用电源系统的优选。这一趋势助推全球燃气轮 机市场快速增长，2024 年装机量达 57GW（同比增 30%），未来五年预计将保持持续增长态势。这 一转变预示着数据中心能源解决方案的升级，燃气轮机有望在未来三到五年内实现市场渗透率的快 速提升。技术发展重点集中在三个方面：一是提升发电效率，现代 H 级燃气轮机发电效率已突破远 高于传统柴油发电机；二是降低排放水平，通过干式低氮氧化物燃烧器来降低污染物的排放；三是 致力于提升燃料灵活性，探索氢能等低碳燃料的应用，为未来实现零碳运营进行技术储备。此外， 快速启动能力和智能调控技术也是研发重点，以满足 AIDC 负荷波动需求。 重点公司包括国际巨头和国内领先企业。西门子能源的新型燃机凭借高达 60%的发电效率，获 得多个超大规模数据中心订单。国内企业中，东方电气自主研制的重型燃机已实现商业化应用；应 流股份作为叶片制造龙头，为国际主流燃机制造商提供核心热部件。随着 AIDC 对清洁能源需求的 提升，燃气轮机将成为重要的过渡能源解决方案，具备核心技术的企业将获得更大发展空间。
（3）AIDC 对核电需求分析
核电作为零碳基荷电源，在 AIDC 能源结构中具有 重要 地位。预计到 2027 年，全球数据中心 储能锂电池出货量将超过 69GW，到 2030 年这一数字将增长至 300GWh，2024-2030 年复合增长 率超过 80%，其中小型模块化反应堆（SMR）凭借其稳定持续且灵活调配的独特优势成为主要增长 点。 技术发展重点聚焦三个方面：一是小型模块化反应堆（SMR）成为主流方向，其功率范围与大型 AIDC 园区用电需求高度匹配；二是建设周期缩短，通过模块化设计和标准化制造，大幅减少了 建设时间。目前，中核“玲龙一号”ACP100 处于工程示范建设阶段，预计 2026 年建成，是全球首 个陆上商用模块化小堆。 重点公司包括国内外领先的核电企业。国际方面，美国 Constellation 能源公司已与微软签订 20 年的核电供应协议；谷歌宣布着手与美国核电企业 Kairos Power 签署协议，争取到 2030 年让 首批小型模块化反应堆实现供电。国内企业中，中国核电作为最大核电运营商，在运装机容量达 2500 万千瓦，正在推进"核电+数据中心"一体化项目；中国广核管理的 28 台机组总装机 31796 兆瓦，占 全国在运及在建核电总装机容量的 44.46%%。在设备领域，上海电气具备核岛主设备成套能力，参 与"华龙一号"等重点工程。随着 AIDC 对稳定清洁能源需求的增长，核电将成为重要的零碳电源选 择，相关企业将迎来新的发展机遇。
4. 供电技术路线对 比分析与 多元化清洁化融合 趋势
（1）基于技术参数与经济性的三种电源应用场景对比分析
柴油发电机、燃气轮机 和核电 在技术特性、经济性和 应用场 景方面呈现显著差 异。技术参数上， 柴油发电机具有最快的响应速度但效率最低，碳排放最高；燃气轮机响应时间适中但效率最高，碳 排放适中；核电响应最慢但近乎零碳排放，效率中等。价格方面，柴油发电机初始投资最低但运行 成本最高，平准化度电成本达较高；燃气轮机初始投资适中，度电成本较低；核电初始投资最高但 凭借燃料成本优势和长运行周期，度电成本最低。应用场景方面，柴油发电机最适合作为应急备用 电源，保障电网不稳定情况下的业务连续性；燃气轮机兼具主用和备用功能，适用于天然气丰富地 区的基荷供电和调峰需求；核电则是超大规模 AIDC 园区的理想基荷电源，提供稳定、零碳的电力 供应。三种技术路线各具优势，形成互补协同的能源供应体系。
（2）能源技术持续演进，迈向多元、清洁与智能融合的新格局
未来 AIDC 能源系统将呈 现 多元化、清洁 化和智能化深 度融合的发展趋势 。短期内，三种技术 初步形成协同格局。柴油发电机仍作为备用电源领域的主导方案，但其市场比重逐步收窄；燃气轮 机凭借其灵活性与效率，在天然气资源充裕的区域加速部署；核电则处于前期规划和示范项目准备 阶段。进入中期阶段，随着小型模块化反应堆（SMR）逐步投入商用，核电开始为 AIDC 提供稳定、 清洁的基荷电力。燃气轮机与柴油发电机在调峰和备用维度上形成并驾齐驱的态势，共同支撑电网 稳定性与应急响应能力。长期来看，核电有望成为超大规模 AIDC 的核心基荷电源，承载其持续高 负载需求。燃气轮机将更多转向调峰角色，以快速响应能力平衡波动负荷；柴油发电机则进一步回 归至极端情境下的应急备用定位，形成分层清晰、协同高效的能源架构。 这一演进过程将显著体现三大特征：一是多元化协同，通过混合能源系统集成不同技术优势，形成多能互补供电格局；二是清洁化转型，在碳边境调节机制等政策推动下，零碳核电和低碳燃气 轮机占比持续提升，柴油发电机使用受限；三是智能化管理，基于数字孪生和 AI 算法优化多种能源 的调度分配，实现系统效率最大化。最终形成以核电为基础、燃气轮机为调节、柴油发电为应急备 用的三级能源供应体系，全面满足 AIDC 对电力供应稳定性、经济性和清洁性的综合需求。
（三）AI 算力加速升级，液冷产业链空间广阔
1.算力发展+政策推进，液 冷渗 透率快速提升
AI 算力时代，数据 中心能耗 大幅增长。随着 AI 大模型的快速发展，全球算力规模快速提升。 根据 IDC 预测数据，2025 年我国智能算力规模将达到 1,037.3EFLOPS，并在 2028 年达到 2,781.9 EFLOPS，2023-2028 年中国智能算力规模和通用算力规模复合增速将分别达到 46.2%和 18.8%。 算力规模的快速增长，将加剧数据中心能耗挑战，根据 IDC 数据，2024 年全球 AI 数据中心 IT 能 耗(含服务器、存储系统和网络)达到 55.1 TWh，2025 年将增至 77.7 TWh，是 2023 年能耗量的两 倍，而到 2027 年则将增长至 146.2 TWh。22-27 年复合增速将达到 44.8%。
单机柜功率持续提升，算力中 心高密化趋势加速。算力训练以高度集中化的 GPU 集群为依托， 近年来 GPU 芯片算力实现大幅提升，英伟达芯片 TDP 设计功耗从 H100/H200/H800 的 700W，提 升至 B200 的 1000W，而 GB200 更是达到 2700W。
风冷散热逼 近极限， 液冷渗 透率有望快 速提升。房间级风冷空调远端送风型式的散热能力上限 为单机柜 25kW，当单机柜功耗超过 25kW 时，房间级风冷空调将难以满足服务器的散热需求。根 据美国暖通制冷空调行业协会 ASHRAE 的推荐，当芯片的 TDP 大于 300W，机柜功率密度大于 40kW 以上时推荐使用液冷制冷技术。
政策明确 PUE 目标，液冷方案优势明显。近年来国家相继出台一系列与数据中心建设相关的 政策，对电能利用效率（PUE）提出明确的规定。“东数西算”工程明确规定张家口、韶关、长三 角、芜湖、天府、重庆集群的 PUE 限制在 1.25 以下，林格尔、贵安、中卫、庆阳集群的 PUE 限制 在 1.2 以下。2024 年国家发改委等部门发布的《数据中心 绿色低碳发展专项行动计划》要求到 2025 年 底，新建及改扩建大型和超大型数据中心电能利用效率降至 1.25 以内，国家枢纽节点数据中心项目电能 利用效率不得高于 1.2。
液冷数据中 心规模增 长迅速 ，冷板式为 目前主流 方案。按照液体与发热器件接触方式不同，液 冷技术可分为冷板式、浸没式和喷淋式三种。其中，浸没式和喷淋式为接触式液冷，冷板式液冷为 非接触式液冷。冷板式液冷通过铜、铝等导热性较好的金属构成的冷板散热器，将发热元器件的热 量传导给散热器中的冷却液体。浸没式液冷是将服务器完全浸入冷却液中，全部发热元件热量直接 传递给冷却液，通过冷却液循环流动或蒸发冷凝相变进行散热的一种方式。喷淋式液冷则是用冷却 液直接喷淋芯片等发热单元，通过对流换热进行散热。
冷板式液冷 ：系统架构由室外（一次侧）和室内（二次侧）两部分组成，室外冷却塔中的冷却 液通过室内冷却液体流量分配单元（CDU）提供冷却液循环动力，经冷却液体流量分配单元（CDU） 二次侧输出并与服务器中 CPU、GPU、内存等发热量大的电子元器件导热冷板直接进行热交换，形 成的热液经冷却液体流量分配单元（CDU）输出到室外冷却塔进行冷却后再循环。
浸没式液冷：系统室外侧包含冷却塔、一次侧管网、一次侧冷却液；室内侧包含 CDU、浸没腔 体、IT 设备、二次侧管网和二次侧冷却液。使用过程中 IT 设备完全浸没在二次侧冷却液中，因此 二次侧循环冷却液需要采用不导电液体，如矿物油、硅油、氟化液等。按照热交换过程中冷却液是 否存在相态变化，可分为单相浸没液冷和两相浸没液冷两类。
喷淋式液冷：系统主要由冷却塔、CDU、一次侧/二次侧液冷管路、冷却介质和喷淋式液冷机柜 组成；其中喷淋式液冷机柜通常包含管路系统、布液系统、喷淋模块、回液系统等。
根据 IDTechEx 数据，预计 2025 年全球液冷组件市场规模在 50-100 亿美元之间，至 2028 年 可达到约 149 亿美元，至 2030 年可达到 250 亿美元左右，2025-2030 年 CAGR 约 25%。在三大液 冷技术路线中，冷板液冷技术应用范围较广，与服务器兼容情况较好，空间利用率高，且具备初期 投资低、运维风险可控等成本优势，从冷却塔、CDU 到液冷板组件供应链发展较为成熟、主流厂商 技术方案标准化程度较高，在未来有望继续保持当前的主流地位。预计 2025 年全球冷板式液冷市 场规模为 31 亿美元，到 2034 年将增长至 248 亿美元，2024-2034 年均复合增速为 25.79%。浸没 数据中心适配单机柜功率密度 50kW 以上的高密场景，其中单相浸没技术在最大程度保证冷却效果 的前提下，实现对成本的大幅优化，随着油质冷却液的普及有望成为高密场景的标配。
今年以来随着 AI 产业的加速发展，我国液冷渗透率进一步提升。根据赛迪顾问数据，2024 年 我国新建液冷数据中心规模为 109.4MW，同比增长 54.30%。今年 1-5 月我国液冷机架在多数运营 商新建数据中心占比高达 60%-70%。预计 2025 年我国新建液冷数据中心规模有望大幅增长 375.40% 达到 520MW，并有望在 2027 年突破 1100MW，增速将高于数据中心整体水平。
2.液冷产业链及价值量拆解
液冷产业链上游为零部件和 IT 设备，其中零部件包括液冷散热模块（液冷板、CDU、Manifold、 UQD 快插接头等）、冷却液（氟化液、矿物油等）、循环设备（水泵、冷却塔、干冷器等）。中游 为技术服务厂商，如浪潮信息、中科曙光、中兴通讯、英维克、高澜股份等。下游应用则覆盖数据 中心、AI 算力、电子通信、互联网、金融、能源、交通等领域，其中 AI 数据中心和超算中心是核 心增长点。
液冷模块为 液冷系统 核心环 节。一套完整的冷板式液冷系统可分为两大部分：一次侧系统和二 次侧系统。一次侧系统主要指室外散热循环，二次侧系统则覆盖室内设备端的液冷循环。两套循环 在 CDU（冷却液分配单元）处进行热交换，在物理上是隔离的，避免室外水质影响室内精密设备。 其中一次侧主要组件包括冷却塔/干冷器、冷却水管道、水泵/压缩机；二次侧则包括 CDU、去离子 水管道、液冷机柜、冷板，是系统的核心，对散热效果有直接影响。在液冷模块中，冷板、CDU、 Manifold、UQD 为四大核心硬件组件。 冷板：冷板主要由冷板基板、流道盖板、流体通道构成。冷板基板为冷板的底层部件，通过界 面材料与发热器件直接接触。流道盖板为冷板的顶层部件，与基板密封形成封闭的腔体。冷板整体 预留有配管或连接口，冷却液流过流体通道，并通过与流体通道的接触实现换热。
冷量分配单元 CDU：主要功能是环路热交换及冷却液流量分配。CDU 将热量从热源(如服务器 等)传递到冷却介质中,从而实现对设备的有效冷却，作为整个液冷系统的“心脏”，负责提供并调 节低温冷却液，为冷却液提供循环动力，通过换热器将其热量传递至一次侧系统冷源，实现冷却介质的降温。CDU 设备组成包括板式换热器、二次侧循环水泵、定压补液系统、膨胀罐、过滤器、控 制调节阀、温湿度传感器、压力传感器、温度传感器、流量计、控制系统、触摸屏、电源模块、智 能电表等配件。CDU 根据布置方式不同，可分为分散部署的机架式 CDU 和集中部署的柜式 CDU。 按一次侧冷却方式不同，可分为风-液式 CDU 和液-液式 CDU。
Manifold：用于连接液冷机柜 CDU 与冷板之间的主管路，是整个液冷循环通路的重要桥梁。 液冷管路于配套阀门协同作用，实现液冷系统各部件间的连接及冷却液的可控输送。管路系统会集 成电磁关断阀、电动调节阀及自动故障切换阀等组件用于实现冷却液流量调控、异常工况下的快速 隔离与系统冗余切换。
UDQ：通用快接头，也称流体连接器，是冷板式液冷系统中的关键连接组件，主要用于分集液 器 (Manifold)与 液 冷 节 点 之 间 的 连 接 与 关 断 ， 通 常 由 公 头 (插 头 )和母头 (插 座 )组 成 ， 公 母 头 在 Manifold 和服务器上各有一个，互相配对使用。由于液冷服务器的关键在于防泄漏，而快接头在插 拔过程中容易出现密封失效等问题，因此对快接头的密封性提出了极高的要求。根据插拔形式，快 接头可分为手插和盲插两种，其中，手插是依靠机房运维人员手动进行插拔操作，而盲插则是通过 快接头模组实现服务器机架与机柜之间的液体自动连通与断开。英伟达在 NVL72 液冷整机柜服务 器率先规模化使用 UQDB（盲插快接头）。今年 8 月英特尔成立 UQD 互插互换联盟，首批认证合 作伙伴包括英维克、丹佛斯、立敏达科技、蓝科电气和正北连接五家企业，此次联盟成立旨在构建 液冷行业统一标准，通过制定通用快接头规范，各厂商产品将实现互插互换功能，有助于解决液冷系统兼容性问题，推动行业规模化发展。
液冷需求提升，价值量有望 持续增长。以英伟达 GB200 NV72 为例，目前机柜及服务器热管理 为风液混合，服务器及交换机依然配置风扇，用于辅助非 GPU、CPU 部分散热，组件合计占整体价 值的 2.8%左右，单机架价值量约 83770 美元。其中，液冷部分单机架价值量约 78820 美元：1）冷 板部分，每台 GB200NV72L 配置 18 台服务器和 9 个交换机，每台服务器采用 4GPU+2CPU，需配 置 6x18 =108 块冷板，单价 300 美元；每台交换机配置 2 块冷板，共需 2x9=18 块冷板，单价 200 美元；2）CDU，每台 GB200NV72L 配置一台机架式 CDU，单价 3 万美元；3）Manifold，每台机 柜配置两条 Manifold，单价约 2000 美元；4）UQD，单机柜用量约 126 对，单价 70 美元。 随着功耗伴随算力的进一步增加，英伟达 GB300 NV72 将采用全液冷设计，不同于 GB200 的 集成化架构，GB300 为模块化架构，为每个 GPU 芯片配备专用的入口/出口液冷板。同时，英伟达 最新推出的 Rubin 与下一代 Feynman 平台功耗预期将突破 2000W，预计将采用全新的微通道水 冷板 MLCP 技术，即通过将传统上覆盖在芯片上的金属盖与上方的液冷板整合，内嵌微通道设计， 使液冷散热冷却液能够直接流经芯片表面，单价有望较现有散热方案提升 3-5 倍。算力的高速增长 带动液冷方案的持续迭代升级，未来液冷解决方案价值量有望呈倍数级提升，市场空间广阔。
（四）半导体设备：受益于国产替代及 AI 发展
1.多重因素推动半导体市场规模扩大，产业扶持政策不断强化
（1）政策支持
近年来，中 国半导体 行业受 到各级政府 的高度重 视和国 家产业政策 的重点支 持。国家陆续出台 了多项政策，鼓励半导体行业发展与创新，《关于推动未来产业创新发展的实施意见》《国家能源 局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》《关于巩固回升向好趋势加力振作工业经济的 通知》等产业政策为半导体行业的发展提供了明确、广阔的市场前景，为企业提供了良好的生产经 营环境。 “国家大基金三期”成立， 推动中国半导体产 业发展。2024 年 5 月 27 日，国家集成电路产业 投资基金三期股份有限公司（以下简称“国家大基金三期”）成立，注册资本 3440 亿元，超过了一 期、二期基金募资总和（1387 亿、2042 亿）。该基金专注投资国内的集成电路产业，旨在推动半导 体产业的发展，提升国家在关键技术领域的自主能力，其资金主要来源于政府、国有企业以及其他 大型企业。由专业团队管理的国家大基金，其对外投资关注产业的整体发展，尤其是集成电路产业 生态的构建和技术创新。国家大基金的对外投资，能够在一定程度上推进集成电路产业、半导体行 业的整合和重组，推动这些行业中的优势企业做大做强，提升国内企业在国际市场上的竞争力。 在国家大基金三期的股东结构方面，六大国有银行首次作为主要股东合计出资 1,140 亿元，占 总股本的 33.14%，增强资金来源的稳定性。同时，该举动也显示出金融机构对半导体产业的信心和 支持，是金融支持科技创新、服务实体经济的重要体现。
在投资期限方面，大基金三期相较于此前一期、二期的 10 年经营年限（5 年投资期，5 年回收 期），延长至 15 年（10 年投资期，5 年回收期），更注重长期投资和可持续发展，也更有利于集成 电路产业、半导体重难点技术攻克。而由于目前半导体领域的国产替代已进入深水区，因此大基金 三期有望加速“卡脖子”环节实现技术突破。
（2）技术发展
随着全球数字化转型的加速，人工智能（AI）、5G 通信、物联网（ IoT）、自动驾驶等新兴技 术的快速发展，对半导体产品的需求激增，推动了存储、处理能力和连接技术的持续突破。尤其在 在 AI 和高性能计算（HPC）领域，对半导体技术的要求非常严苛，催生了诸如量子计算、神经网络 处理单元（NPU）、图形处理单元（GPU）等高度专业化的技术创新。同时，半导体制造工艺的不 断进步也为市场带来了巨大机遇。7nm、5nm 乃至 3nm 制程技术的商用化，使得晶体管密度不断 提高，芯片性能显著增强，同时功耗下降。台积电、三星等领先厂商在先进制程上的投入，正在推 动全球半导体产业链的升级。
（3）AI 创新周期牵引
下半 导体有望共振向上 半导体周期具有较 明显的波 动特性，其最大的 波动周期为 传统需求周期，即与 PC、手 机等消费 需求相关的 周期波动 ，传统 需求周期每 一轮上行 或者下 行周期持续 两到三年 。上一轮半导体芯片产 业链传统周期的低点在 2019 年的二、三季度，从 2019 年下半年开始半导体芯片产业链的上行周期 持续到 2021 年的年中到下半年，需求周期顶点在 2021 年年底到 2022 年年初，2022 年全球智能手 机同比增速出现比较持续的下滑并持续到 2023 年下半年，走完两年的下行周期。而在 2023 年下半 年，全球智能手机同比增速已出现低位回升。因此，从 2024 全年维度看，看好半导体芯片产业链自 身传统需求的修复。展望 2025 年，半导体领域有望迎来需求、产能和库存三种周期的共振；AI 仍 是半导体行业主旋律，将从训练阶段转向推理和终端应用阶段；存储市场进入平稳阶段；其他领域 也将恢复增长；国产替代将继续加速推。 半导体受十年创新 周期影响 ，由 2022 年后兴起的 AI 产业 链、大模型产 业等促进发展 。国内的 手机更换周期距离上一轮 2019 年 5G 的更换浪潮已过去五年时间，国内手机用户即将到达手机更新 换代时间节点。叠加 AIPC 相关产业的迭代，我们觉得有希望催化创新品种带来换机周期的浪潮来 临。 同时，半导 体芯片产 业链有 国产替代的 周期，其 整体时 长相比十年 维度的创 新周期 会更长。本 轮国产替代周期约始于 2019 年，当时国内华为、中兴等公司遭遇了海外制裁的影响，催化国产半导 体芯片产业链迎来较大的国产替代需求。在 2019、2020 年，受国产替代的影响，部分公司在每个 季度都能实现业绩翻倍增长。
（4）国产替代大 势所趋
半导体设备 国产替代 大势所 趋，市场空 间大。目前，我国半导体检测与量测设备市场中国产化 率较低，科磊半导体、应用材料、日立作为中国市场前三大企业，合计市场份额占比超过 70%，呈 现国外设备企业高度垄断的市场竞争格局。半导体设备具有技术壁垒高、研发投入大、验证周期长、 研发风险高等特点，长期以来在技术、市场以及供应链方面被美国、日本和欧洲等国际巨头所垄断。 近年来，伴随着国家对半导体产业不断的政策扶持、加大投入力度，我国半导体产业迅速发展，国 内半导体设备行业也在下游需求不断增长的拉动下，走上了从无到有、从弱到强的快速发展之路。 2024 年我 国半导体设 备进口 再创新高。Wind 海关总署数据显示，2024 年，我国进口半导体 制造设备 6.37 万台，相比去年增加了 14.1%，金额 421.64 亿美元，同比增长 20.38%。其中，制 造单晶柱或晶圆用的机器及装置进口量为 2396 台，金额达 14.9 亿美元，同比下降了 15.6%；制造 半导体器件或集成电路用的机器及装置进口量为 11876 台，金额达 335.1 亿美元，同比增长 22.3%； 制造平板显示器用的机器及装置的进口量为 3588 台，金额达 26.7 亿美元，同比增长 32.1%。
2.量测设备市场规模与竞争格局
量测设备作为市场占比仅次于薄膜沉积设备、刻蚀设备、光刻机的核心设备，其市场规模也持 续扩容。近年来，全球半导体检测和测量设备市场呈现出快速增长的态势。据统计，2020 年全球半 导体检测和量测设备市场规模已达 76.5 亿美元，同比增长 20.09%。预计到 2025 年，这一市场规 模将进一步扩大，年复合增长率保持在较高水平。市场增长的主要驱动因素包括半导体产业的持续 增长、工艺技术的不断进步、以及新兴应用领域对高质量芯片需求的不断增加。 半导体设备属于高壁垒和高投入行业，厂商先发优势明显。全球半导体设备市场处于寡头垄断 的局面，市场集中度较高，美、日欧技术相对领先，代表厂商包括应用材料、阿斯麦、拉姆研究、 东京电子、科磊半导体等，也占据了全球半导体设备市场的主要份额。我国半导体量测检测设备行 业“大而不强”，目前国产化较低，海外头部企业仍然占据国内市场主导地位，其中科磊半导体、 应用材料、日立总市场份额达 70.9%，未来国内主要量测检测设备厂商市占率有望不断提升。VLSI Research 数据显示，2020 年全球前十大半导体设备厂商均为境外企业，市场份额合计高达 76.6%。KLA 一马当先，美日包揽量测设备市场前五。受益于国内半导体产业链的快速发展和产业链安全关 注的提升，国内厂商国产化市场空间有效扩容。VLSI Research 数据显示，2016-2020 年中国大陆 半导体检测与量测设备市场规模的年均复合增长率为 31.6%，显著高于全球半导体设备和检测及量 测设备市场增速。随着我国半导体产业产能扩张仍在继续，本土企业将受益于中国半导体行业的整 体发展。
（一）机器人整机：走向具身智能
技术突破是机器人行业催化剂。2022 年机器视觉、深度学习、合成数据等具身智能机器人强相 关技术实现突破，2023 年 ChatGPT 带动 GenAI 和 AGI 爆火，2024 年伴随 AI 从实验研究走向落 地部署大趋势，AI 工程技术受到高度关注，其涉及的计算机视觉、语音识别、传感器融合、情感计 算等分支技术，可帮助机器人多模态感知决策和人机交互，具身智能机器人产业得到迅速发展。
以人形机器人为例，目前具身智能机器人厂商呈现百花齐放态势，我们将主要参与者大致归为 五类： 1）初创公司：产品迭代速度快。该门类下可再细分， 第一种，机器人类企业，基于人形机器人与其他机器人类产品技术同源，在机械结构设计和运 控上具备优势。比如傅利叶智能、宇树科技。 第二种，创始人或重要高管具有互联网/智驾从业背景，其在模型算法使用上具备一定敏锐度， 如海外 Figure AI、1X Technologies，国内的智元机器人等。 第三种，其他创业公司，比如优必选，开普勒机器人、乐聚机器人等。 2）汽车厂商 ：具有技术、场景和供应链优势。技术优势体现在算法和精密制造，场景优势体现 在 to B 工厂实训和数据收集，供应优势体现在人形机器人和电动车零部件存在一定重叠，车厂主动 选择熟悉的集成商和零部件供应商更加高效。比如特斯拉、小鹏、广汽集团、赛力斯。3）消费电子类公 司：3C 供应链企业具备较强的大规模量产质量&成本管控能力，在组装和代 工上具备经验积累，比如蓝思科技、领益智造等。3C 品牌厂商则具备较优的 toC 产品推广能力，在 家庭服务场景更有优势，如小米、APPLE 等。 4）科研机构/创新中心：具有研发经验和资金支持。比如银河通用机器人、星动纪元等。 5）其他科技/互联 网大厂：目前人形机器人成为海内外科技/互联网大厂共识的方向之一，基于 较强的技术、资金、人才实力，腾讯早期曾试水推出类人形机器人“小五”，字节等在也在加快布 局，是实力强劲的潜在竞争者。本体之外，科技/互联网大厂目前更多的是采取投资+自研大模型的 方式参与人形机器人产业，如阿里&蚂蚁投资宇树、星海图、逐迹动力等；腾讯投资宇树和智元；美 团投资宇树、银河通用、星海图等，布局医疗配送、无人零售、低空等领域；京东投资千寻智能、 众擎机器人、逐迹动力等，配合自身 JoyAI 大模型和 JoyScale AI 算力平台，服务公司物流、仓储 等供应链场景。 我们认为， 未来具身 智能机 器人赛道中 有望能够 脱颖而 出的本体厂 商，要拥 有多领 域跨学科人 才（如具备前瞻性的领 导者，AI 及其他算法、硬件、生产 制造、供应链等领域人 才），可构建长期 技术壁垒（ 如模型架 构、数 据来源和策 略），能 够解决 真实问题并 给客户明 确投资 回报。机器 人赛 道上的角逐，将是人才吸引能力+技术实力+产品思维+融 资能力的综合体现 。
（二）机器人场景落地：工业、物流、特种、养老先行
1.整体落地节奏
根据 2025WRC 发布的《人形机器人十大潜力应用场景》，结合 2025WAIC 和 WRC 现场展示 情况，应用场景相似特点是，劳动密集、重复性强，风险 高 、结构化/简单半结构 化。通过初期投入、 后续运营成本、政府政策支持等维度对机器人落地投资回报情况进行衡量，我们归纳了两个筛选易 于落地应用场景的角度，第 一 是技术可实现性 ，即在容错 率 高，执行速度/同步性要求 不 高，可重复 纠错，易于 收集数据 的场景 具备率先落 地优势； 第二是 成本效益， 即在区别 于自动 化、能体现 物体 /任 务/环境 泛化 性， 能真 正提 高效率 或降 低死 伤率 的场 景 具备率 先落 地优 势。我们看好中短期具身 智能机器人在工业物流、机构养老、特种环境（转炉炼钢，石油化工，电力巡检），以及 toC 陪伴 &玩具机器人场景中的应用，长期走进家庭。
2.物流
智慧物流上 游主要是 单机设 备及零部件 供应商， 中游为 解决方案提 供商，下 游为应 用物流自动 化系统的各行各业。AI 技术 在物流与供应链领 域中应用 串联了智能装备，AI 算法，以 及智能决策、 智慧园区&仓储、运输优化、自动驾驶/无人配 送、安全合 规等多样化场景：1）智能决策：聚焦供应 链需求预测、库存预测与路径优化等核心算法。2）智慧园区：覆盖物流园、场站、港口等物理枢纽 的数字化升级。3）智慧仓储：整合库存优化、仓内布局设计与物流机器人作业。4）运输优化：囊 括路径规划、车辆调度与装箱算法。5）自动驾驶/无人配送：辐射自动驾驶重卡、封闭场景无人装 备、末端无人车及无人机。6）数字员工：以智能客服、智能报关、智能订舱、智能询价替代传统人 工岗位。7）大模型：对接开源基座，打造通用或垂直物流场景的模型产品。8）安全合规：围绕运 营安全管理、监控与合规管理。
物流自动化 的发展经 历了从 机械化到自 动化，再 到智能 化的过程， 反映在上 游设备 端，则是从 带轮的非动 力性辅助 工具， 如料架和推 车等，演 变为带 动力的机械 化设备， 如叉车 和拆垛机等 ，进 而实现信息化和点对点/局部自动化，如输 送线、传统立体 库等，在自动化过程中，AGV 承担运输重 物和简单重复性任务，随着后续机器视觉+slam 等自主导航技术发展，能够对环境变化做出合理反 应、自主避障规划的 AMR 商业应用逐步广泛。当 前智慧物 流正朝着全域自动 化和物料 智能化发展， 以实现自主 组织、决 策和循 环，流程作 业互通互 联，场 景之间互相 连接，从 而完成 全生产物流 经营 过程的无人 化，此时 对机器 人柔性作业 和泛化能 力提出 更高要求， 搭配大模 型的具 身智能机器 人有 望实现广泛应用。
自主移动机器人 AMR 配备了先进的导航设备和机载控制系统，能够在自建地图环境中独立移 动，自主导航、路径规划、避障、任务调度和实时决策，执行卸货、存取、拣选、分拣、运输等物 流任务，较传统仓库节约了驾驶叉车、包裹入库、商品挑选、包裹分拣及转移至运输工具过程中大 量人工作业需求，简化流程，提高整体库存管理的效率和准确性。
物流对应下游行业覆盖电商、汽车、3C、新能源、烟草 、食品、医疗、快消等诸多行 业，不同 行业物流建 设需求趋 势不同 ，场景特征 各异，所 需智慧 物流解决方 案差异也 较大， 需要解决方 案提 供商熟悉行 业物流痛 点，理 解物流管理 ，有成功 案例积 累。当前国内电商智慧物流建设需求相对平 稳，跨境电商、食品工业、新能源汽车等行业需求则较为旺盛。电商和卷 物流特点在于量大、时 效性/分拣效率要求高，汽车物流特点在包装多样化、批次管理严格、稳定性要求高、作业面积大， 3C 物流场景则更强调人机协作、对环境要求高、多跨仓作业。
电商场 景：智慧物流需求的重要来源之一，其物流特点在于订 单/SKU/库存 量大 ， 订单时 效和 准确性要求高，订单合单 难度 较大，传统分区拣选模式 人效 和坪效较低。AI+机器人在电商物流场景 运用可以大幅降本 增效，提 高系统准确性 、稳定性和柔 性。例如，亚马逊机器人 Sequoia 可存储和 检索库存，Sparrow 可以实施单个商品的拣选、搬运和放入料箱工作，Robin 可对包裹进行出货台 前分类，Cardinal 使用 AI 和计算机视觉快速拣选包裹并读取标签，Proteus 可以自动搬运货架并 进行“人机交互”，最近发布的 Vulcan 配备 AI 和触觉/力反馈，可自主从失败案例中学习，完成 约 75%的亚马逊库存处理，大幅降低人工工作量。至 25 年 7 月亚马逊已经部署了 100 万台机器人。 兰剑智能针对货到人任务，可以实现智能化自动补给及搬运，运用 3D 视觉实现料箱位移监测和智 能位置调整，通过数字孪生技术完成在线监控、主动运维和预防性维护；针对集货缓存需求可运用 智能设备等实现集货环节 7*24h 无人化工作。
汽车厂物流场景：逐 渐从成 本中心到价 值中心转 变，智 能化和信息 化需求增 长，收 货、仓储、 拣选、配送 各环节中 设备自 主规划决策 能力逐步 加强， 对人工的替 代程度提 升。车厂物流特点为包 装多样化，时效性强，严格先进先出，稳定性要求高，劳动强度高，作业面积大。针对上述特点， 以赛力斯超级工厂为例， 其 通过“无人化、智能化”重 构汽车物流：1）收货 端，视 觉门自动验收 +AMR 自动搬运入库，智能仓储管理系统 WMS+机器人调度控制系统 RCS 动态调度；2）仓储端， 结合集装箱立体库技术+无人卡车配送，依托堆场管理系统（YMS）、自动起吊抓取和自动移载等技 术，管控集装箱动态存储、先进先出和按需取用，小件立库实现千种零件智能存取；3）拣选端，自 动亮灯拣选系统 PTL 与高级计划与排程系统 APS 实现电子化指示和货架亮灯引导，机械臂搭载视 觉、磁性自适应抓手和动态路径规划算法等技术，用于冲压自制件的装框，以及总装大件、玻璃等 自主抓取与排序，人形机器人通过智能感知实现标件识别、定位、拣选；4）配送端，AMR/AGV 可实现路径规划与自动避障，供应商系统直连公司制造运营系统 MOM，无人集卡对接智慧物流港按 需精准配送，实现供应链一体化。
人形机器人 正被尝试 嵌入智 慧物流链路 中，承担 柔性体 力劳动者角 色，其当前落地应用场景主 要为：1）“具 身智能+数据采 集工厂”。如德马合作智元，通过布置真实的物流作业场景进行训练， 让人形机器人学会搬运、分拣、拆箱、包装等任务，与 AMR/无人牵引车协同，形成柔性“货到人 +人形拣选”闭环。2）取放 料箱和回收空料箱 。如 Reflex Robotics 在 GXO 配送中心。3）搬运 。 如优必选 walker S1 在东风柳汽工厂搬运料箱。4）快递 分拣。如 Figure02 搭载自身 Helix VLA 模型实现对不规则快递进行码放和条形码扫描。随着具身大模型技术发展，人形机器人泛化性有望 持续提升，以填补传统 AGV/机械臂无法覆盖的“最后一 百米”空白，或 AMR 难以 覆盖的“非托 盘/异形件、非平 整地形、低 流量/低密度”末 端环节，推动仓、运、配全流程无人化。
3.纺织缝纫
按缝制工序 先后分类 ，缝制 设备主要包 括三大类 ：缝前 设备、缝中 设备和缝 后设备 。缝前设备 主要包括裁床、铺布机等用于裁剪、铺开布料等缝纫前道工序的加工设备；缝中设备主要包括平缝 机、包缝机、绷缝机和特种机等用于缝纫工序的加工设备；缝后设备主要包括熨烫、包装设备等用 于熨烫、包装等服装生产后道工序的机械设备。
设备升级层 面，当前缝前和 缝后设备已 经具有相 对较高 的自动化水 平，而缝 中过程 ，由于布料 在材质、表 面纹理、 重量等 差异大，抓 料送料环 节还是 依赖人工。 小单快反 也需要 设备具备更 高效 率和柔性化。搭配传感器、摄像头、高峰值扭矩和功率密度电机，搭载 AI 算法的缝制设备可大幅提 高缝制的精准度和效率。基于 AI 视觉和深度学习的验布设备可自动化布料检测。人形机器人可替 代人工进行布料放置，承担布料搬运和上下料等重复性劳动，并有望在未来搭配机械臂进行多机协作，实现缝制环节全流程自动化。产线和工厂层 面，通过大数据和 AI 算法动态排产，通过云端数据 库和数字化系统提供工厂布局和产线分析，可助益工厂精益化生产。
以全球领先 的中国工 业缝纫 机厂商杰克 科技为例 ，设备 升级层面， 其锁定服 装制造 场景，持续 打造“AI+机器人”智能化 产 品。2023 年杰克科技推出了一代智能平缝机“快反王”，2024 年为解 决混搭面料容易卡顿、断线等问题，推出了可每秒 3.2 万次检测面料厚度变化、实时生成最佳压布 力与送布力参数的智能包缝机“过梗王”，6 月又发布了 AI 缝纫机“快反王 2”和不断线模板机 “M9-A”。“快反王 2”采用九脑章鱼双核 AI 芯片，可实时感知面料及梗位变化，高速运算出协 同参数，同时由大力猿双擎电机精准输出穿刺力与送布力，实现面料梗位全适应。其配备的摄像头 可记录“明星”工人标准手势，给操作车工提供对比分析结果，帮助工人迭代技术。 展望未 来，“智能 机器 人”专项计 划和 杰克人 形机 器人 应用可 期。2025 年 3 月 19 日，国 家重点研发计划“智 能 机 器人”专 项——“自 主 缝 制 作 业机 器 人 系 统 研 制 与 应 用 验 证”在杰克科技 正式启动。三年攻关期内，项目将围绕“机器人+AI”主线，突破多模态感知、智能路径规划与高精 度柔性控制三大关键技术，实现缝料的自动抓取、展平、堆叠及与缝纫机的实时协同作业，打造具 备自主决策与执行能力的缝制机器人系统。此 外，杰克 还准备在 2026 年下半年正 式发布人形机器 人。
生态建设上，杰克科技 正致力 于打造“AI+机器人+成套智 联”服装智造生态，从“缝制 设备制 造商”向“服装智造 成套解 决方案服务 商”升级 。基于深耕服装行业三十多年的优势，大量服装生 产数据储备，3254 项有效专利与软件著作 等，杰克科技已经打造了佳都集团、得体、瑞华智能工 厂等项目。智能化上 ，其建立云端数据库，各系统联接，运用物联网、互联网、云计算技术全面打 造业务流程，达到全面、高效的个性化交付；数字 化上，开发数字平台，搭建大系统，CAD 系统 MES系统、WMS 系统、SSCM 系统、APS 系统导入，提升设计效率和管理水平；自动化 上，提供成套 自动化硬件设备，从缝前、缝中到缝后；精益 化上，提供工厂布局、工序调整、产线 分析、标准化 作业和效率分析等研究整改报告。相信 AI 机器人+成套智联系统，将助力杰克打造智能缝制产业工 业互联网平台，提升行业整体智能化水平。
4.质检
面对产线碎片化、新品迭代快、非标瑕疵突发等痛点，基础自动化设备因规则库固定、适应新 产品需重新编程而应用有限，质检“最后一公里”仍靠人工。而人工目检，囿于疲劳度与人力成本， 较难覆盖大规模生产线。此外，不同检测设备，如光学、X 射线、激光等，其数据格式和坐标系不 统一，制约了融合分析。基于 以上特点，机器视 觉、深度学 习、多模态数据融 合等 AI 技术有望解决 人工目检高 成本精度 有限问 题，突破传 统质检设 备的边 界，实现从“单一信 号检测”到“全面 质量 画像”。针对 AI+机器人在质检领域的应用，中科慧远、优必选&吉利极氪、非夕科技&蔚来汽车均 进行了尝试。 中科慧远 8 月发布具身 质检 机器人 CASIVIBOT，融合人 类经验与工业 AI，以“手-眼-脑”协 同架构重塑 质检：多光谱感知系统组成的“眼”实现大视野扫描和微米级检测，可应对复杂曲面、 高反光及不同材质；“手”为机械臂加可切换夹具，可轨迹规划自主避障；“脑”依托自研“慧脑” 平台，垂直大模型+百万级精标注缺陷样本库，支持类间小样本迁移与语言指令识别。单机层面，可 仿人执行高强度、重复性检测，在人工监督指导下持续进化；群体部署层面，通过云端集中管理， 支持知识在设备间迁移，实现跨工厂、跨产线快速部署。
优必选 Walker S1 在极氪 5G 智慧 工厂内实训， 深度学 习+机器视觉突破人工质检“感知极 限”：Walker S1 视觉系统由三部分构成：高精度 3D 相机，可捕捉 0.05 毫米的细微缺陷；多光谱 成像模块通过红外、紫外波段识别肉眼不可见的材料瑕疵；动态补光系统自适应调节光线角度，消 除反光干扰。其 AI 质检模型仅需几百张缺陷样本即可训练出高精度模型，可同时处理尺寸测量、表 面缺陷识别、装配完整性验证等任务，且会自动更新模型，适应产线工艺变化。 非夕科技自适应机器人 Rizon10，配 合快换系统、 视觉模 块、AI 全身自检系 统，实现 汽车质 检的全流程 自主化：在蔚来汽车工厂生产线上，机器人首先选取对应充电枪，移至充电口进行视觉 粗定位，随后以仿人化的方式插拔充电枪，对充电电流、可容忍插拔力等精细检测。新车座椅、扶 手、方向盘、后视镜等部件的加热功能，则通过热成像进行检测。快换机构结合力控技术，能够兼 容多种车型与充电枪；视觉算法进行座椅的皮质、颜色、缝线和车机配置的扫描比对；机器人可同 时进行多任务操作，并实现生产数据化智能化，机器人端数据可检测可溯源。
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