WAIC 2025 Ai+具身智能邏輯梳理（名單）| 產業鏈

7月26日-28日，世界人工智能大會在上海舉辦，火爆圈內外，一票難求。

根據現場火爆程度，有兩個大方向，一個是Ai，一個是人形機器人。

一、Ai投資邏輯梳理：

1. 算力芯片

聚焦GPU、ASIC等AI芯片設計及國產替代標的，核心受益于大模型訓練與推理需求增長。

2. AI服務器

覆蓋服務器整機制造、ODM及解決方案，受益于云廠商Capex擴張。

3. 數據中心

聚焦IDC運營、液冷技術及算力租賃，受益于AI基建需求。

4. AI語料

覆蓋數據標注、處理及可信數據服務，政策驅動商業化加速。

5. AI大模型

聚焦大模型研發及開源生態，受益于行業滲透率提升。

6. AI智能體（Agent）

覆蓋B/C/G端智能體開發，驅動場景智能化。

7. AI+（行業應用）

AI在各垂直行業的落地場景，如醫療、教育、電商。

8. AI眼鏡

硬件集成AI助手，聚焦AR/VR及光學組件。

9. AI手機

端側AI模型集成，驅動硬件升級。

10. AI PC

PC端AI集成，受益于輕量化模型。

二、人形機器人投資邏輯梳理：

1. 機器人大腦（AI算法與決策系統）

負責高級任務規劃、語義理解和人機交互，核心依賴AI大模型和芯片。2025年大腦環節受益于多模態模型迭代（如OpenAI GPT-4賦能）和國產替代加速，市場規模預計2030年達$150億（CAGR 57%）。

趨勢與風險：AI大模型迭代加速（如GPT-5發布）驅動大腦智能升級，但國產芯片供給受美國出口限制（H20芯片短缺）可能拖累商業化節奏。

2. 小腦（運動控制與路徑規劃）

負責低層運動執行、平衡和軌跡規劃，核心技術包括強化學習控制和模型預測（MPC）。小腦環節依賴工程數據積累，2025年政策要求“突破小腦技術”，訂單可見度高（如Vertiv積壓$7.9億）。

趨勢與風險：小腦技術依賴真實數據積累，進度慢于大腦（工程性挑戰），但2025下半年World Robots Conference（8月北京）或催化突破。

3. 運動控制與感知（傳感器與執行器）

覆蓋運動執行和實時感知，包括傳感器（視覺、力覺）、電機和執行器。核心驅動為精度需求提升（如六維力傳感器）和國產化率突破（從<10%至30%），2030年全球傳感器市場預計達328億元。

趨勢與風險：多傳感器融合（視覺+力覺）成為標配，但技術壁壘高；美國供應鏈擾動可能影響高端傳感器進口。

4. 輕量化與能效優化（材料與結構設計）

聚焦降低重量（如碳纖維應用）和提升續航（如電池能量密度），核心驅動為成本敏感型場景（如火星行走）。新材料降本30%+，能效優化20%。

趨勢與風險：輕量化材料國產替代加速（華為昇騰芯片降低能耗），但量產一致性挑戰（如滾柱絲杠加工）可能延緩進度。

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