> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** 汽车 报告日期：2026年02月17日 # 解密宇树科技和银河通用一春晚机器人点评系列 1 # ——人形机器人板块点评 # 投资要点 # 事件 2月16日，总台春晚上宇树动作行云流水，跳马、后空翻，动作连贯、招招精准，以及和小朋友对练棍术、耍双节棍等。银河通用机器人在贺岁微电影《我最难忘的今宵》中，其轮式双臂G1出场展示了机器人在盘核桃、叠衣服、递东西、简单烹饪等场景中的应用。 # □ 宇树科技——机器人运控能力突显（对算法、电机功率密度、多机实时协同要求高） # $\succ$ 亮点1 ✓ 机器人连续三次单腿后空翻，使用弹射器后，机器人可以“跳”到2至3米高，并在空中完成正空翻及侧空翻动作后平稳落地。 √ 团队在仿真平台进行了上亿次训练，然后再放到实物机器人上进行微调。这一动作对机器人的平衡控制、动态响应和落地稳定性提出了极高要求，在全球范围内是首创。 # $\succ$ 亮点2 在快速奔跑中完成穿插变阵和武术动作——高动态、高协同的集群控制技术，同样是全球首次亮相。实现几十台机器人实时协同动作，超低同步延迟，AI算法结合3D激光雷达，保障机器人在剧烈运动后仍能精准定位，攻克长序列表演中运动误差累计难题，确保表演整齐划一。 # $\succ$ 亮点3 √ 机器人高速跑位的能力，是专门为这次春晚节目开发的，可以在任意轨迹里跑来跑去，最快速度能达到4米/秒。这个技术非常实用，有利于未来的机器人大规模集群化干活。 # 银河通用——基于自主构建的百亿级具身智能数据集，打造全球首个集成“大脑-小脑-神经控制”于一模的全身全手端到端大模型——“银河星脑 # AstraBrain $\succ$ 亮点1：盘核桃——AstraBrain中的小脑赋予指尖“手感”，灵巧操作领域的世界级难题 ✓ 盘核桃的挑战在于：核桃表面不规则、重量分布不均，手掌握持状态下每根手指的受力点时刻变化，任何细微的力矩偏差都会导致核桃滑落。银河通用自主研发的AstraBrain中的灵巧手神经动力学小脑模型，是破解这一难题的关键。 # $\succ$ 亮点2：捡玻璃碎片——AstraBrain中的大脑挑战感知极限 √ 玻璃碎片的难点在于：透明物体在视觉上近乎“隐形”，尤其是放置在浅色桌面上时，其边缘、厚度、反光特征极易与环境融为一体。 AstraBrain 通过在仿真环境中生成海量的透明物体数据+结合多模态感知融合技术+模型赋予力觉感知。 # $\succ$ 亮点3：串烤肠——双手协作与工具使用的双重突破 # 行业评级：看好(维持) 分析师：钟凯锋 执业证书号：S1230524050002 zhongkaifeng@stocke.com.cn 分析师：吴婷婷 执业证书号：S1230525110004 wutingting03@stocke.com.cn # 相关报告 1《春晚机器人本体相关合作公司梳理第4弹——松延动力与追觅科技》2026.02.14 2《春晚机器人本体相关合作公司梳理第3弹——银河通用》2026.02.14 3《2026年，量产化元年，国内外本体链有望迎来共振行情》2026.02.14 ✓ AstraBrain 的端到端大模型架构，让机器人的“大脑”能够同时处理双手的独立指令流，并在执行过程中实时调整。更关键的是，通过对海量仿真数据的学习，机器人理解了“工具”的本质：烤钳不是需要被控制的“物体”，而是手的延伸，是完成任务的媒介。这种对工具操作的泛化能力，让它能够像人类一样，拿到任何新工具都能快速上手。 # > 亮点4：货架取货——AstraBrain 大小脑协同在动态环境中精准抓取 √ 水瓶被紧密排列在货架层板之间，周围商品间距极小，稍有不慎便会碰倒邻品或抓取失败。AstraBrain 的强化学习框架让机器人在虚拟世界中经历了亿万次“取货试错”：碰到旁边商品扣分，成功取下加分。经过这样的自我博弈，它“悟”出了一条人类都未必想到的最优路径——先以灵巧的手指轻轻扣住水瓶上半身的瓶盖处，微微倾斜以避让两侧邻品，感知到阻力后顺势调整角度，再稳稳向外抽出。 # > 亮点5：叠衣服——AstraBrain对柔性物体的泛化灵巧操作 √叠衣服被认为是机器人操作领域的最大的命题之一：因为衣服是柔性的，没有固定形状，每一次拿起来的状态都完全不同，AstraBrain的解决方案是：在仿真环境中生成数以万计的柔性物体变形数据，让机器人在虚拟世界中“见过”各种可能的褶皱形态，并学会从当前状态推演出最优操作路径。当机器人的手指轻轻抚平衣角、精准对折时，它不是在执行程序，而是在调用海量仿真经验基础上的实时决策——这正是“举一反三”能力的终极体现。 # > 亮点6：AstraBrain的核心哲学：拒绝对特定动作的机械设定，而是让机器人掌握一套可以泛化到新场景、新任务的通用能力 银河星脑AstraBrain中面向零售场景的具身大模型的GroceryVLA，是全球首个面向零售场景的端到端具身大模型。该模型突破了传统“视觉识别+轨迹规划”分离的技术架构，实现了真正的端到端闭环控制，让机器人“边看边做”，无需预先编程路径，就能自主判断商品位置和抓取角度。 # □ 风险 人形机器人产业链进展不及预期；特斯拉机器人进展不及预期； # 股票投资评级说明 以报告日后的6个月内，证券相对于沪深300指数的涨跌幅为标准，定义如下： 1.买入：相对于沪深300指数表现 $+20\%$ 以上； 2.增持：相对于沪深300指数表现 $+10\% \sim +20\%$ 3.中性：相对于沪深300指数表现 $-10\% \sim +10\%$ 之间波动； 4.减持：相对于沪深300指数表现- $10\%$ 以下。 # 行业的投资评级： 以报告日后的6个月内，行业指数相对于沪深300指数的涨跌幅为标准，定义如下： 1.看好：行业指数相对于沪深300指数表现 $+10\%$ 以上； 2.中性：行业指数相对于沪深300指数表现 $-10\% \sim +10\%$ 以上； 3.看淡：行业指数相对于沪深300指数表现 $-10\%$ 以下。 我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重。 建议：投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者不应仅仅依靠投资评级来推断结论。 # 法律声明及风险提示 本报告由浙商证券股份有限公司（已具备中国证监会批复的证券投资咨询业务资格，经营许可证编号为：Z39833000）制作。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但浙商证券股份有限公司及其关联机构（以下统称“本公司”）对这些信息的真实性、准确性及完整性不作任何保证，也不保证所包含的信息和建议不发生任何变更。本公司没有将变更的信息和建议向报告所有接收者进行更新的义务。 本报告仅供本公司的客户作参考之用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。 本报告仅反映报告作者的出具日的观点和判断，在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议，投资者应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，本公司及/或其关联人员均不承担任何法律责任。 本公司的交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。本公司没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。本公司的资产管理公司、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。 本报告版权均归本公司所有，未经本公司事先书面授权，任何机构或个人不得以任何形式复制、发布、传播本报告的全部或部分内容。经授权刊载、转发本报告或者摘要的，应当注明本报告发布人和发布日期，并提示使用本报告的风险。未经授权或未按要求刊载、转发本报告的，应当承担相应的法律责任。本公司将保留向其追究法律责任的权利。 # 浙商证券研究所 上海总部地址：杨高南路729号陆家嘴世纪金融广场1号楼25层 北京地址：北京市东城区朝阳门北大街8号富华大厦E座4层 深圳地址：广东省深圳市福田区广电金融中心33层 上海总部邮政编码：200127 上海总部电话：(8621)80108518 上海总部传真：(8621)80106010 浙商证券研究所：https://www.stocke.com.cn