物理AI加速落地，苹果披露机器人“大脑”HALO进展，关注减速器、伺服等零部件(附概念股)

智通财经获悉，11月4日，苹果研究团队在预印本平台arXiv提交论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，披露了人形机器人自主控制系统HALO的进展。据论文披露，苹果研究团队将HALO系统部署在宇树科技的G1人形机器人上进行验证，让机器人将在仿真环境中学到的动作，带到陌生的现实房间中执行。

研究团队在6个未预先扫描或建图的真实环境中开展360次单项任务测试，平均成功率为91%；另在一个真实环境中对3种组合任务分别开展10次测试，平均成功率为70%。

业内人士认为，此次突破的核心意义，在于机器人可以通过依靠仿真数据训练，在未见过的真实环境中完成任务，降低对高成本真机数据采集的依赖，有望加快机器人智能化能力迭代。

研究团队明确指出，当前主流机器人高度依赖视觉输入，对接触力度的感知依然存在天然短板。一旦物体脱离视野或发生物理遮挡，强交互任务的成功率便明显下滑。为此，引入高精度触觉感知并与视觉深度融合，已被确定为下一阶段核心攻关方向。

产业层面来看，业内人士指出，特斯拉Optimus持续推进百万台级产线建设，Meta与傅利叶合作开发机器人原型，苹果则从自主控制与仿真训练切入。据报道，目前，英伟达已围绕物理AI开放了四大核心模型，包括负责预训练的语言模型(Nemotron)、理解物理规律的世界基础模型(Cosmos)，以及后训练阶段分别面向机器人的GR00T和面向自动驾驶的Alpamayo。全球科技巨头正在从不同技术路径推动物理AI发展，进一步强化机器人长期产业趋势。

中信证券认为，机器人板块当前估值、流动性、产业催化等条件已经具备主题行情启动基础，特斯拉 Optimus V3 有望于四季度发布，带动产业链预期上行。浙商证券指出，人形机器人本体进入放量阶段，上游减速器、伺服、传感器等核心零部件优先兑现业绩。

国金证券指出，本轮Physical AI的核心变化是通用模型开始由感知和理解进一步进入规划、决策与动作空间，机器人电子硬件价值量将由SoC向存储、互联及控制环节扩散;模型训练需要提前积累大量真实交互数据，训练侧需求有望先于机器人本体大规模放量。

相关概念股

凯乐士科技(02729)：该公司在11月3日至6日举行的上海CeMAT展会上，正式发布了其自主研发的GALAXIS具身智能产品矩阵。该矩阵深度绑定场内物流与工业搬运场景。该矩阵围绕场内物流场景规划四级载荷产品，包括1500公斤级超重载VFR系列、50公斤级重载VPR-CP系列、10公斤级轻载轮式人形机器人，以及5公斤级小件操作拣选机械手。

优必选(09880)：11月6日，据优必选官微消息，近日，在第七届世界媒体峰会人工智能与中国式现代化论坛上，全球首个仿生人形机器人新闻主播正式发布。此次发布的仿生人形机器人新闻主播名为“新言”与“新语”，由新华社与优必选联合研发，中国导演张艺谋担任其形象主创设计师，面向新闻传播场景打造。优必选科技创始人、董事会主席兼CEO周剑介绍，该成果是新华社提供新闻行业标准与内容底座、优必选提供全栈技术、张艺谋团队完成形象塑造的跨界结晶。依托新华社AI时政资讯智能体“新华语典”，机器人构建了“大脑—表达—控制”三位一体的技术链路，能够实时调取经规范审核的权威时政资讯，有效规避生成式AI幻觉带来的传播风险。未来，优必选将持续迭代具身智能人形机器人全栈技术，携手合作伙伴稳步推进各场景落地，让人形机器人在真实应用场景中发挥更多实际价值。

来福谐波(03952)：11月上旬，大和发布研报称，维持来福谐波(03952)“买入”评级及12个月目标价66港元;公司近期接获来自日本、韩国、中国台湾等地人形机器人原始设备制造商(OEM)的询单持续增加，预计部分合作项目将于今年第四季至明年第一季达成更明确的伙伴关系。该行指出，除特斯拉及Figure AI明确要求供应商具备海外产能外，大多数海外客户均接受浙江来福由中国本土工厂供货，公司亦与欧洲及北美客户保持密切联系。大和提到，来福谐波与日本公司Harmonic Drive Systems(HDS)的合作关系，已经为其打入日本市场提供额外途径，其中双方联合开发的谐波减速器已获安川电机等工业机器人厂商采用，这些产品性能接近HDS原厂水准，但价格仅为其三分之一至一半。由于HDS已向其客户披露来福谐波参与该项目，该行相信此举将带来潜在订单及国际品牌背书。

越疆(02432)：近期，越疆在2026年工博会上以“始于敢想，方能超越”为主题，一举发布三款新品：下一代原生具身七轴力控臂VEGA 7、工业协作新物种PULSA、高性能协作机器人CRH，分别面向具身操作、高速作业与严苛产线。今年5月，越疆发布自研世界动作模型“空弈Dobot WAM具身大模型”，该模型突破了传统VLA模型的空间感知瓶颈，夯实了公司具身智能核心算法壁垒。