8月24日，A股市场再度承压，科技板块大幅回调，光模块、芯片、机器人等纷纷重挫，机器人ETF汇添富（159213）标的指数跌超3%。
机器人ETF汇添富（159213）标的指数成分股多数回调，大族激光跌超7%，绿的谐波跌近7%，中控技术跌超4%，三花智控跌超3%，双环传动、汇川技术等回调。
【机器人ETF汇添富（159213）标的指数前十大成分股】
截至13:35，成分股仅做展示使用，不构成投资建议。
今年以来，机器人板块经历剧烈波动。以机器人ETF汇添富（159213）标的指数（中证机器人指数）为例，年内显著跑输大盘。市场投研人士认为，当前机器人板块处在估值回落、等待基本面兑现阶段，是布局产业链的较好时点。随着龙头上市与量产在即，板块正从“主题炒作”向“产业定价”逐步切换，核心零部件与“具身大脑”有望成为下一阶段的投资主线。
消息面上，8月22日，第二届世界人形机器人运动会在京开幕。400米田径小型组（身高≤1.4米）决赛中，天工机器人以45.66秒的成绩夺冠，这是天工队继400米大型组以38.15秒夺冠后，在同一天完成的“大型组+小型组”双冠军。值得一提的是，38.15秒的成绩已超越人类男子400米世界纪录（43.03秒），也刷新该项目纪录。去年该项目冠军由高羿科技（搭载宇树H1机器人）获得，当时成绩为1分28.03秒（88.03秒），今年冠军提速幅度令人瞩目。
比赛期间，荣耀机器人“闪电”百米比赛视频被特斯拉CEO马斯克转发，转发配文写道，中国智能手机制造商荣耀公司研发的人形机器人Lightning以9.32秒跑完100米。Usain Bolt的纪录是9.58秒。博文称，令人印象深刻的是“闪电”冲线后全速撞上安全墙，腰部既没散架，也没火花四溅。
【打破多项纪录! 第二届世界人形机器人运动会在比什么？】
本届赛事共吸引来自六大洲16个国家的666支队伍参赛，2000多台机器人同场竞技，参赛队伍数量较上届增长138%，机器人台数翻了两番。赛场之上，每一轮比拼不仅是机器人技能的角逐，更折射出前沿科技的迭代突破。
硬件能力跃升，突破人类运动极限；荣耀机器人闪电跑出了9.39秒的成绩，打破了由博尔特保持的9秒58的人类百米世界纪录，展现了出色的瞬时动力爆发、高速步态切换、毫秒级平衡控制能力，突破机器人极速运动上限。
综合场景能力成关键大考，“能不能用”成核心焦点。本届运动会首次大幅引入“场景赛”，计21项，覆盖家庭清洁、酒店服务、工业生产、物流搬运、应急救援、图书馆管理、商超零售、办公服务、园林巡检、车辆充电等九大真实环境。比赛要求机器人执行完整业务流程，而不只是单项机械动作，重点考验“眼（感知）-脑（算法/决策）-手（灵巧协同）”全链条能力。
技术专项考验，向产业落地核心瓶颈发起攻关。包括灵巧手专项赛、“全自主”径赛项目等项目，分项目考验人形机器人灵巧手、“大脑”智能水平等。
本届运动会不仅“比技术”，更通过“谁能赋能场景、解决实际需求，谁就能直接拿到订单”机制，推动技术应用与商业化联合推进。
【亟待突破！人形机器人何时能扔掉遥控器？】
相比去年那个群魔乱舞的大型翻车现场，今年的运动会稍微智能了不少，但却仍然无法离开遥控器。看似独立自主完成比赛的机器人，背后全程站着紧绷神经的操作员。
本届大赛明确要求参赛机器人尽量全程自主运行，但实操中大量队伍因为自主导航、动态平衡算法不稳定，频繁出现失误，不得不违规人工干预，多次遥控补救直接被判入遥控组别。
“大脑”仍然是制约人形机器人商业化落地的关键。近期在世界机器人大会上，王兴兴直言当前大模型文本推理能力较强，但落地真机极易失效，根源是缺少海量真实物理交互数据集，AI 无法适配真实世界微小误差，也就是产业常说的现实“最后一厘米”难题，哪怕几毫米动作偏差，都会造成任务失败。
在行业发展进程方面，王兴兴也提出了“未来快的话2年到3年，慢的话5年到10年时间，在80%的陌生场景中，通过语音或者文字指令，机器人能够顺利完成大约80%的任务，就差不多实现具身智能‘ChatGPT时刻’，这就是未来真正产业临界爆发点。”
【具身智能尚未“智能”， 发展到哪了？】
目前具身智能大模型仍处于多技术路线并行探索阶段。传统人工智能更多处理文本、图像、语音等数字信息，能够完成识别、生成和推理等任务，但其能力主要停留在软件系统和虚拟空间中，具身智能的不同之处在于，它要求智能体拥有能够感知环境、理解任务并执行动作的“身体”，通过与外部世界的持续交互形成感知、决策、行动和反馈的闭环。根据焉知机器人微信公众号，当下具身智能领域主流的模型包括LBM、VLA、世界模型和其他模型四大类，其中VLA试图将视觉、语言和动作统一建模，使机器人能够根据图像、指令和环境信息生成动作；世界模型侧重学习环境状态变化和动作后果，为任务规划和策略决策提供依据；行为大模型则通过学习大规模行为数据，提高技能复用和跨任务迁移能力。三类路线分别对应“理解—行动”“预测—规划”和“行为复用”不同方向，但在精细操作、高频控制、物理一致性和跨场景泛化等方面仍存在不足。
相对成熟的VLA模型在泛化能力上存在一定瓶颈，世界大模型有望成为主流方向，但仍处于早期阶段。根据焉知机器人微信公众号的统计，目前超过90%的具身智能落地项目都集中在相对成熟的VLA路线，其核心优势是依托成熟的大语言模型（LLM）和VisionTransformer，数据驱动强，上手快，短期能快速产生商业价值。但是VLA具身大模型的短板也非常明显，其在泛化能力、长时程任务与推理能力、响应速度、高质量训练数据等方面面临挑战。世界模型凭借在跨场景泛化、数据效率、长尾场景应对和决策闭环上的显著优势，有望成为接下来具身智能模型发展的主流方向，但是目前多用于模拟数据生成和策略评估，辅助VLA训练，部分前沿项目已尝试简单机器人任务，但整体仍处于早期。（来源于中银证券20260808《人形机器人行业深度报告——具身智能理想载体，奇点渐至未来可期》）
全球科技巨头/新秀全面下场布局人形机器人，行业量产奇点已至！全面拥抱人形机器人大时代，布局万亿成长空间，认准机器人ETF汇添富(159213)，联接基金（A：024768，C：024769）跟踪中证机器人指数，人形机器人含量高达69%，该指数结构与产业链环节高度契合，为投资者提供一键布局机器人及其产业各环节的投资工具。
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