（一）2025 年，A 股经历了什么？
2025 年，在中国科技叙事引领下，A 股开启了新一轮牛市行情。上证指数大体呈“根号型（√￣）”走势， 拾级而上，中枢点位从年初 3200 点抬升至 3900 点左右。
（二）2026 年，A 股面临什么形势？会如何走？
往后看，支撑 A 股牛市的核心逻辑依然稳固，同时海外干扰因素正逐渐减弱，市场有望开启一轮长期 “慢牛”行情，其持续性或超越历史多数时期。 一是宏观政策持续发力，经济基本面有望改善。 二是产业转型不断提速，新动能将释放更多增长活力，并为市场提供源源不断的优质标的和结构性机会。 这也部分解释了为何在宏观数据承压、经济体感偏冷的背景下，A 股仍能走出牛市行情。未来，随着新 动能持续壮大、产业升级不断深化，A 股对经济结构变迁的映射与引领作用将进一步凸显，这将是本轮 行情得以延续的关键。 三是资本市场改革深化，资源配置功能加速显现。 四是资金活水持续流入，为市场上涨提供支撑。其一，以保险资金为代表的中长期资金有望持续增配权 益资产。其二，居民资产有序向权益市场转移，“存款搬家”方兴未艾。其三，美元资产持续走弱，人民 币升值预期抬升，外资或将加速流入 A 股。 五是海外短期扰动正逐步减退，市场风险偏好有望提升。一方面，全球流动性担忧消退。另一方面，对 AI 资产泡沫的担忧逐渐形成共识并趋于理性。简言之，明年上半年，外部环境有望对 A 股更加友好。 综上，本轮 A 股牛市仍将持续，阶段调整亦属正常，是为下一轮上涨蓄力，预计明年一季度 A 股有望重 回上行通道。
（三）哪些行业机遇可以重点把握？
1.科技成长：AI、储能、航空航天
（1）AI 仍将是 2026 年首选投资主线
投资 AI，不仅是布局一项技术，更是重仓一个时代，长期看好 AI 带来的产业增长空间和潜在投资价值。 明年，建议重点关注光模块、液冷、存储等 AI 算力相关板块，以及具有成长性的 AI 应用板块。
一是 AI 算力基础硬件的增长逻辑仍具备较强的确定性。 二是 AI 产业趋势或加速向下游传导，软件应用与硬件终端等落地环节有望展现出更多投资价值。
（2）储能板块成长逻辑坚实，具备长期配置价值
一是需求端持续扩容。 二是供给端格局优化，盈利环境显著改善。 三是竞争格局上，中国企业领跑全球，直接受益行业景气周期。
（3）商业航天产业进入高速发展期，在政策、需求与技术三大驱动力作用下，投资价值凸显
一是政策红利密集释放，为商业航天发展提供了有力的支持。 二是市场需求持续增长，为商业航天发展奠定了坚实基础。 三是技术创新持续突破，为商业航天发展注入核心动力。 2026 年，可重点关注上游火箭发动机、航空材料，及中游卫星制造、火箭制造、发射服务等细分领域。
2.有色周期：铜、铝、稀土等
A 股有色金属板块上市公司的盈利表现与有色金属价格呈现显著正相关，其业绩弹性直接受益于有色周 期的上行。展望明年，我们认为有色金属行情仍将延续，预期上涨弹性依次为：工业金属＞小金属（能 源金属）＞贵金属。
（1）工业金属：重点关注铜、铝、锡，存在明显供需缺口，价格上行空间较大
铜：一是需求持续放量。二是供给缺乏弹性。三是民族资源主义盛行，加剧供需矛盾。根据国际铜研究 小组（ICSG）数据，2026 年全球精炼铜将短缺 15 万吨；供需缺口将进一步抬升铜价中枢。 铝、锡：均存在不同程度的供需缺口，价格上涨逻辑与铜相似。
（2）小金属（能源金属）：重点关注稀土、锂
（3）贵金属：需提高对波动的预期，降低对收益的预期
展望后市，白银很难脱离黄金走出独立行情，“银随金动”的历史规律下，贵金属行情能否延续，关键在 金。一旦金价上涨停滞，白银将进入“加速赶顶”阶段。 进一步，我们认为明年支持金价的因素仍在，但大概率涨势放缓，波动加大。 一是从驱动因素看，尽管央行购金仍是黄金长期价值的重要支撑，但其购金节奏已随金价攀升而放缓， 这或将对金价后续上涨的幅度与持续性带来一定制约。因此，判断黄金后续走势的关键，并非美联储降 息的幅度，而在于全球央行购金的力度与持续性。 随着金价不断攀升，各国央行对价格的敏感度也有所上升，购金节奏明显放缓。 二是从历史经验看，黄金价格涨势最迅猛的时期可能已经过去。
过去几年我国对部分关键金属的出口管制措施逐步强化，特别是在今年全球贸易不确定性提高的背景下， 针对部分关键金属的出口管制措施成为了我国与美国和欧盟等在内重要经济体博弈的关键筹码。
（一）我国关键金属资源包括哪些？
在稀土、镓、锗和锑等金属矿产资源方面，我国依靠庞大的产业体系形成了关键的卡脖子技术，对美形 成了战略震慑。以稀土和镓的管制为例，这不仅是单一产品的反制，而是一个庞大产业体系的体现。
1.稀土：储量优势及稀土磁铁技术壁垒
在稀土储量方面，我国稀土储量占全球比重接近半数。根据美国地质调查局发布的数据，2024 年我国 稀土储量约为 4400 万吨，占全球比重的 48%，美国的稀土储量仅有 190 万吨，相当于中国储量的 4.3%。 在稀土产量方面，凭借开采技术方面的优势，我国在稀土资源产量方面占据主导地位。
更为重要的是，除了稀土资源本身，我国在稀土加工领域拥有绝对的技术壁垒和规模优势。
2.镓：氧化铝产能优势垄断镓金属全球供应
相比于稀土资源，金属镓则是我国在未来把握全球经济命脉的又一利器。金属镓具有高导电性、中等导 热性和液态低毒等特性，因此其相关产品被广泛用于半导体、集成电路、光纤通信和军事雷达等重要领 域，且在目前 AI 芯片的进一步研制过程中，氮化镓、砷化镓等作为刚需材料扮演着关键角色。 从储量来看，镓金属的稀缺性更高且我国在镓金属储量方面更具垄断地位。
在储量高占比的背后，是我国庞大工业基础设施和产业体系的体现。
3.锗、锑：现代军事领域的重要材料
在现代军事领域，锗金属和锑金属作为两种具有独特物理化学特性的战略金属，在电子战、导弹系统、 夜视设备等军事应用领域发挥着不可替代的作用。 锗金属具有良好的红外透过性能，在半导体、光纤通讯和红外等领域有着广泛应用，是现代电子战体系 中雷达系统和通信系统的关键组成材料。 锑在军事应用中的价值主要体现在其合金化特性和化合物的特殊性能上。 由此可见，在锗、锑等现代军事领域广泛应用的关键金属领域，我国也具有重要的主导地位，这种资源 优势使得我国在相关资源的出口管制措施成为大国博弈的有力工具。
（二）我国关键金属具有领先地位的原因及影响
我国在关键金属方面的领先地位不仅取决于我国的资源优势，更是建立在我国完整的产业体系之上，该 体系涵盖人才、技术、先进产能等多个维度，是我国数十年工业化积累所形成的特有的全产业链优势。 一方面，我国在关键金属加工技术方面的垄断地位，使得全球技术发展路径在很大程度上被“锁定”在我 国的供给体系之下。 另一方面，关键金属的供应也成为了地缘政治博弈的重要筹码。 展望来看，随着新能源和人工智能等相关未来产业的不断深入发展，关键金属的战略价值将进一步凸显。 我国应当充分发挥在关键金属领域的独特优势，通过技术创新、产业升级、国际合作等多种手段，巩固 和提升在全球关键金属体系中的主导地位。与此同时，我国需延续并强化既定产业与科技规划，利用当 前资源优势实现核心技术的突破性发展，彻底解决“卡脖子”问题，以摆脱潜在制约。
（一）核心观点：工业场景人形机器人优先适配搬运与质检类任务，商业化重点关注 ROI，自主泛化 能力提升后可向更多工序拓展
工业场景中，人形机器人与工业机器人形成互补定位，从短链条任务起步积累数据提升能力，轮式形态 将成为应用首选。 人形机器人优先适配搬运与质检类任务，并向基础组装拓展，商业化核心卡点是 ROI，仍需降本提效， 自主泛化能力提升后可向更多工序拓展。 预计到 2035 年中国工业场景中汽车制造、电子制造、物流仓储三大领域人形机器人总需求量达到 48.4 万台，市场空间 483.6 亿元。
（二）工业制造柔性化需求提升，人形机器人从短链条任务起步，轮式形态将成为首选
1.人形机器人与工业机器人形成互补定位，适配柔性化发展趋势
现代制造业正朝着柔性化方向发展演进。
人形机器人并非要取代工业机器人，目标是取代人工工位，受限于具身大脑发展，短期内三者仍需配合 适配柔性化发展趋势。 人形机器人与工业机器人根据能力差异形成互补定位。 移动能力方面，工业机器人在固定工位执行固定轨迹，人形机器人具备柔性灵活。 环境适应能力方面，工业机器人依赖结构化固定场景，人形机器人兼容非结构化场景。 任务适配能力方面，工业机器人专注于标准化批量作业，人形机器人适配小批量、多品类的柔性化任务。 部署与维护方面，工业机器人是高门槛专用工具，人形机器人的长期目标是实现低门槛通用。 作业精度与负载能力方面，工业机器人强于人形机器人。 人形机器人与工业机器人的能力差异，体现了二者为互补而非替代关系。
2.人形机器人从短链条任务开始，提升能力后逐步胜任复杂任务
人形机器人在工业场景的最终目标是执行通用复杂长任务，实现恶劣环境的人工替代并弥补劳动力短缺。
初步落地的阶段，人形机器人从短链条任务起步，不断积累作业数据进行训练，提升工作能力后逐步胜 任复杂任务。 工业场景中，具身智能已经能够实现的任务，主要包括柔性搬运、质检等，不断积累数据提高执行准确 率与节拍。 未来向已实现任务的上下游环节进行拓展，形成更长的任务链条；工作能力提升后逐步承担复杂任务， 最终实现承担人工工位的目标。
3.工厂成为机器人走进应用的训练场，轮式形态将成为首选
工业、家庭、商业服务三大场景中，工业场景是人形机器人的训练场。 未来工业场景的实际部署中，将会采用三步走方式：第一步是实验室验证与小范围试点。而后进行仿真 线或试制线的运营。最后逐步扩大真实场景应用。 轮式形态具备稳定性、长续航、移动速度快的优势，将成为工业场景应用首选。
（三）优先适配搬运与质检类任务，商业化重点关注 ROI
1.优先适配搬运、质检类任务，逐步拓展至基础组装类任务
以汽车制造和电池组装产线为例，拆解具体工作流程，分析其中适合人形机器人参与的任务环节。
冲压车间的工作步骤包括材料预处理、模具安装与调试、核心冲压阶段、质量检验、零件分拣。 冲压车间中，适合人形机器人参与的任务主要包括柔性上/下料、柔性质量检测、分拣与辅助转运；核 心冲压阶段需要高节拍、高精度，仍适合工业机器人。
焊接车间的工作步骤包括焊前准备、分总成焊接、总成焊接、焊后处理、质量检测。 焊接车间中，适合人形机器人参与的任务主要包括柔性物料搬运与定位、焊后质量检测；核心焊接阶段 对精度要求高且为固定工序，仍适合工业机器人。 涂装车间的工作步骤包括前处理、电泳底漆、中间涂层、面漆、后处理、质量检测。 涂装车间中，适合人形机器人参与的任务主要包括前处理和中涂阶段的柔性物料搬运、后处理阶段的质 检。 总装车间的工作步骤包括内饰装配、底盘装配、外饰装配、最终装配、质量检测。 总装车间中，适合人形机器人参与的任务主要包括柔性物料搬运与定位、质量检测，并初步测试用于装 配工作。
电池组装产线的工作步骤包括液冷板安装、电芯拣选、模组安装、气密性检测、高低压线束安装、上盖 安装等。 电池组装产线中，适合人形机器人参与的任务主要包括电芯拣选，并初步测试用于液冷板、线束等组装 类工作。 通过分析工序步骤，人形机器人将优先胜任搬运类、质检类任务。 对于基础组装类任务，人形机器人在初步测试阶段。
搬运类任务案例（汽车制造领域）：Figure 机器人在宝马集团汽车工厂参与零部件搬运任务。 搬运类任务案例（物流仓储领域）：全球物流巨头 GXO 在物流运营中心部署 Digit 人形机器人。
搬运类任务案例（电子制造领域）：WalkerS1 在富士康工厂开展搬运、分拣等实训工作。 质检类任务案例（汽车制造领域）：WalkerS1 在北汽享界工厂总装车间执行仪表线物料检测任务。 质检类任务案例（电子制造领域）：智平方轮式机器人用于惠科生产基地，逐步覆盖 PCB 质检等场景。 基础组装任务案例（汽车制造领域）：WalkerS1 在极氪工厂总装车间、仪表区、车门装配等环节部署。
2.商业化核心卡点是 ROI，仍需降本提效，泛化性提升后可向更多工序拓展
ROI 决定商业化落地，要实现 2 年回本的最低目标，机器人售价需降低至十万元级别，且效率提升至人 工同等水平。
为了提升效率，需要提升续航、节拍和耐久性。 部分发达国家劳动力短缺，人力成本高，则人形机器人的商业化闭环有望率先跑通，出海或将成为重要 方向。 具身大脑发展仍然滞后，泛化性能提升后人形机器人可向更多工序拓展。 精细操作能力有待提升，灵巧手是从演示走向实用的另一大难关。
（四）市场空间超 480 亿，车企与机器人企业相互配合推动落地
1.预计 2035 年工业场景三大领域人形机器人需求量 48.4 万台，市场空间超 480 亿元
解决劳动力短缺和替代危险环境作业是人形机器人在工业场景应用的核心驱动。 预计到 2035 年，中国工业场景中汽车制造、电子制造、物流仓储三大领域人形机器人总需求量达到 48.4 万台，市场空间 483.6 亿元。 2025 年以来人形机器人大额订单频现。
2.特斯拉、小鹏等车企具备技术与场景双重优势，推动人形机器人在工业场景落地
特斯拉、小鹏等整车企业能够将智能汽车领域的技术积累和供应链优势延申至人形机器人，并可率先在 自家汽车产线中试用验证。 特斯拉的量产路径进一步明晰，在工厂及办公场所测试各类使用场景。 小鹏新一代 IRON 拟人步态效果惊艳，代表中国车企在人形机器人领域的技术高度，已进入工厂参与汽 车生产实训。
3.机器人本体企业与车企合作落地，Walker 系列、Figure 等成为典型代表
Walker 系列成为工业场景人形机器人的典型代表，构建产线级任务驱动群体智能。
海外市场，Figure 与宝马集团的深度合作成为工业场景落地代表。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
