【本文来自持牌证券机构，不代表平台观点，请独立判断和决策】 摘要： 1、PEEK材料：浙商证券研报指出，PEEK材料是“以塑代钢”的绝佳材料，预计2027年全球PEEK产能仅能基本满足人形100万台需求，且国内产能仅占49%，未来如人形大批量量产，PEEK产能存在供需缺口快速放大，带来行业高景气。 2、存储：开源证券指出，HBM历经多次迭代，已成为高性能计算、数据中心主流近存计算架构。未来随AI手机等AI端侧设备以及机器人等新型AI终端发展，CUBE有望成为端侧AI主流近存计算架构。 3、铬：广发证券研报指出，谐波减速器更适用于人形机器人等领域，其由柔轮、刚轮、波发生器三个基本构件组成。而铬元素具备高强度、耐腐蚀性及抗疲劳性，已验证广泛应用于谐波减速器柔轮、刚轮、波发生器部位。行业扩产壁垒高，供给偏紧且集中。 4、军工AI：国盛证券指出，AI+军工已成为大势所趋，美国Palantir在AI浪潮下，市值破万亿已超越洛马等传统军工巨头。国内军工产业也在加速进化，中游拥有稀缺数据资源和拥抱AI技术的企业，和下游无人装备企业，都值得重视，有望成为中国的Palantir。 正文： 1、PEEK材料，人形机器人轻量化的核心，分析师挖出4个国内龙头 浙商证券研报指出，PEEK材料是“以塑代钢”的绝佳材料，预计2027年全球PEEK产能仅能基本满足人形100万台需求，且国内产能仅占49%，未来如人形大批量量产，PEEK产能存在供需缺口快速放大，带来行业高景气。 1）PEEK材料：“以塑代钢”的绝佳材料，下游应用广泛，行业壁垒高 1）核心优势：相较传统材料比强度优势显著（带来减重），分别是钢的21倍、铝合金的8倍，绝缘效果、耐磨性、抗疲劳性更佳（环境适应性）。 2）应用场景：当前主要在汽车、航天航空、电子、能源、医疗领域，期待未来成为人形机器人减重的重要替换材料，成长空间打开。 3）行业壁垒：技术难度大，建设周期、客户验证时间长，重资产投入。国内龙头主要性能指标已达国际先进水平，如未来需求爆发、有望优先受益。 2）行业现状：当前市场空间有限，海外龙头份额集中，期待未来人形机器人打开空间、国产加速 1）市场空间：2024年全球/中国PEEK市场空间达61/19亿元，预计2027 年将达85.4/28.4亿元，24-27年市场空间CAGR=12%/14%。 2）竞争格局：2021年全球CR3=84%、高度集中，其中威格斯54%、索尔维18%、赢创12%，国内中研股份8%（全球第4）、国内市占率31%。 3）行业格局未来趋势：2021年PEEK全球产能1.48万吨，其中国内仅0.3万吨，海外占据全球77%产能。国内产能有望进入加速扩张期，预计2027年全球PEEK产能将达2.3万吨，其中国内产能达1.1万吨（2021-27年CAGR=22%）、占比全球达49%，有望占据主导地位、国产加速。 3）展望未来：期待人形机器人带动千亿级市场，供需缺口有望快速放大、带来行业高景气 1）行业趋势：短期（ToB）：美国劳动力成本高背景，人形机器人具备性价比。远期（ToC）：美国家政服务业劳动力紧缺且昂贵，人形需求大。PEEK材料在轻量化（如替代铝合金可使机器人骨架减重40%）、性能优化（PEEK自润滑性，可减少关节与齿轮磨损，增强寿命、稳定性）优势明显。 2）空间弹性：预计当人形销量达100万/1000万/1亿台时，PEEK增量市场空间有望达30亿/259亿/2243亿元。未来有望带动数千亿级市场空间。 3）供需缺口：预计2027年全球PEEK产能仅能基本满足人形100万台需求，且国内产能仅占49%，未来如人形大批量量产，PEEK产能存在供需缺口快速放大可能，带来行业高景气。国内厂家依靠价格成本、响应能力、扩产周期等优势、有望优先受益，国产加速。 4）相关标的 全球龙头：英国威格斯、比利时索尔维、德国赢创 。 国内龙头：中研股份、沃特股份、凯盛新材、鹏孚隆等。 2、近存计算大放异彩，低成本+低能耗，CUBE有望成为端侧AI主流近存计算架构 开源证券指出，HBM历经多次迭代，已成为高性能计算、数据中心主流近存计算架构。未来随AI手机等AI端侧设备以及机器人等新型AI终端发展，CUBE有望成为端侧AI主流近存计算架构。 1）算力需求提升导致冯·诺依曼架构存算性能失配，近存计算将破局 冯氏架构以计算为中心，计算和存储分离，二者配合完成数据的存取与运算，在AI时代随算力持续提升，存算之间性能失配问题凸显。 近存计算利用先进的封装技术，将计算逻辑芯片和存储器封装到一起，通过减少内存和处理单元之间的路径，实现高I/O密度，进而实现高内存带宽以及较低的访问开销。 未来近存计算将成为AI时代芯片性能提升的主流方案。 2）HBM历经多次迭代，已成为高性能计算、数据中心主流近存计算架构 HBM采用TSV技术堆叠DRAMdie以大幅提升I/O数，再配合2.5D先进封装制程，在维持较低内存频率的同时达到更显著的总通道宽度提升，兼具高带宽、高容量、低功耗。 HBM3E将传输速度高达8Gbps，容量增至24GB。目前HBM已广泛应用于高性能计算、数据中心等领域。 3）AI终端持续落地，CUBE方案有望大放异彩 CUBE采用2.5D或3D封装，与主芯片SoC集成，通过高达1024个I/O实现超高带宽，可广泛适用于适用于可穿戴设备、边缘服务器设备、监控设备及协作机器人等高级应用。 CUBE容量相对较小，适用于边缘端应用。 以AI-ISP为例，AI-ISP中有很多灰色部分属于神经网络处理器（NPU），如果AI-ISP要实现大算力，就需要很大的带宽，或者是SPRAM。 但是在AI-ISP上使用SPRAM的成本非常高，使用LPDDR4的话，因为需要4-8颗，因此成本亦较高。 使用CUBE方案则可以缩小L3缓存，放大L4缓存，在降低芯片成本的同时提高带宽。 未来随AI手机等AI端侧设备以及机器人等新型AI终端发展，CUBE有望成为端侧AI主流近存计算架构。 4）核心公司 北京君正、兆易创新、瑞芯微。 3、高壁垒的金属元素！已验证广泛应用于谐波减速器的柔轮、刚轮、波发生器三大基本部件 广发证券研报指出，谐波减速器更适用于人形机器人等领域，其由柔轮、刚轮、波发生器三个基本构件组成。而铬元素具备高强度、耐腐蚀性及抗疲劳性，已验证广泛应用于谐波减速器柔轮、刚轮、波发生器部位。行业扩产壁垒高，供给偏紧且集中。 1）谐波减速器应用于人形机器人，由柔轮、刚轮、波发生器构成 减速器作为连接动力源和执行机构的中间机构，主流精密减速器类型包括谐波减速器、RV减速器、行星减速器等。 相较RV减速器、行星减速器，谐波减速器具备体积小、质量小、减速比大等优点，更适用于以人形机器人为代表的部分关节具备体积、重量等边界条件限制领域。 谐波齿轮减速器主要靠波发生器使柔轮产生可控的弹性变形波，通过其与刚轮的相互作用，实现运动和动力传递的传动，由带有内齿圈的刚性齿轮（刚轮）、带有外齿圈的柔性齿轮（柔轮）、波发生器三个基本构件组成。 2）铬元素已验证广泛应用于谐波减速器三大基本部件 铬元素具备高强度、耐腐蚀性及抗疲劳性，已验证广泛应用于谐波减速器柔轮、刚轮、波发生器部位。 柔轮。据《热处理对40CrNiMoA钢柔轮显微组织和力学性能的影响》（陈正周，2021）资料，柔轮作为谐波减速器的核心部件之一，通过使用高强度/高韧性材料，以避免在筒部受到周期性弹性变形及摩擦磨损时出现疲劳断裂、传动精度和传动效率降低等问题。目前，国内外原材料大多采用含铬热轧中碳低合金钢，例如40CrNiMoA、40CrA、42CrMo等；由于含铬合金钢提纯技术要求较高，以往主要依赖于进口。据中信特钢易互动资料，公司生产的谐波减速机柔轮用钢成功替代进口，有望带动国内铬领域柔轮用需求。 刚轮：据《一种谐波减速器刚轮新材料及制作工艺》专利资料，刚轮作为有多个内齿的中空圆柱形齿轮，目前常用材料系45#钢、40Cr、20CrMo、20CrMnTi等，铬元素在钢材中可提高刚轮的硬度和耐磨性。 波发生器：由柔性轴承和凸轮组成，柔性轴承行业内主流材料为高碳铬轴承钢（如GCr15）。据钢联资讯数据，高碳铬轴承钢GCr15是世界上生产量最大的轴承钢，占世界生产总量80%以上。 行业方面，铬化工扩产壁垒高，供给偏紧且集中。铬盐环保治理难度大，企业废水废料废渣均需经过处理后才能排放。2013年公布的《铬盐行业环境准入条件（试行）》中规定：控制铬盐生产厂点总数，全国范围内原则上不再新增生产企业布点。关注国内铬化工龙头企业振华股份。 4、分析侦查+海陆空全面无人化，AI+军工大势所趋，寻找对标Palantir的万亿级中国军工AI企业 国盛证券指出，AI+军工已成为大势所趋，美国Palantir在AI浪潮下，市值破万亿已超越洛马等传统军工巨头。国内军工产业也在加速进化，中游拥有稀缺数据资源和拥抱AI技术的企业，和下游无人装备企业，都值得重视，有望成为中国的Palantir。 1）AI+军工是大势所趋，“制智权”已成为现代战争制胜关键 AI已入战场，锋芒凸显，美国国防“硅谷化”日趋明显。 Palantir、Clearview等科技公司深度介入俄乌冲突，情报分析从数月缩短至分钟级，产生颠覆性革命。 美国军方与硅谷科技巨头的合作日趋密切，Google、OpenAI等科技巨头陆续取消“AI军事禁令”，美国防“硅谷化”趋势加速。 Palantir在AI浪潮下快速崛起成新军工巨头，20倍涨幅成就万亿市值，市值超越洛马等传统军工巨头。 AI正在革新各行各业，AI+军工或将诞生出一批颠覆性的军工科技巨头，那国内军工产业又何尝不是？如何寻找中国的Palantir，一是研究清楚AI如何赋能军工，二是找出AI军工产业链核心卡位的环节。 2）AI如何赋能军工？ AI与军事、军工产业相融合的应用具体展开有： ①指挥、控制与决策：AI辅助战场决策。 ②ISR（情报/监视/侦查）：AI带来军事效率的变革，指数级缩短OODA。 ③无人装备：AI将在自主作战、自主航行、集群协同领域带来突破，现代战争已经走向AI+无人化的浪潮。 ④装备研制：AI赋能武器研制新模式，如增强的工业软件等技术。 ⑤仿真演训：AI将带来高还原度和极致性价比的军事仿真和演训系统。 3）寻找中国的Palantir AI军工产业链：上游包括数据、算力等基础，中游算法、模型等支撑，下游应用有指挥决策、情报分析、无人装备、生产辅助等，上游先收益、中游卡位核心，下游应用空间大。 “AI+军工”投资策略：找核心卡位环节中游，及打开应用场景有订单的企业。 ①核心卡位环节（中游）， 如在指控系统、ISR等领域拥有核心数据库以及垂直算法、应用场景经验，这是AI与军工融合的数据基础，也是对标Palantir的业务。 国内拥有核心数据资源的单位主要集中在国家队，如中电科28所、中船715所，但重点看其对AI技术的应用。 稀缺性拥有数据资源且积极拥抱AI技术的民企上市公司有科思科技、中科星图等。 ②其他环节： 将AI技术用于无人装备、以及装备研制、仿真演训等，这里核心是打开应用场景，获得订单。 晶品特装、中无人机、西部材料、华如科技等。 研报来源： 1、浙商证券，邱世梁，S1230520050001，PEEK材料，轻量化的核心，期待人形打开成长空间。2025年02月25日 2、开源证券，陈蓉芳，S0790524120002，AI端侧之近存计算：CUBE有望助力端侧AI落地。2025年2月25日 3、广发证券，吴鑫然，S0260519070004，关注铬在人形机器人谐波减速器等新领域应用拓展。2025年2月26日 4、国盛证券，余平，S0680520010003，AI+军工，寻找中国的Palantir。2025年2月25日 *免责声明：文章内容仅供参考，不构成投资建议 *风险提示：股市有风险，入市需谨慎