大摩闭门会周期论剑金融电力设备工业机器人行业更新20270622

信贷结构调整驱动金融见底，工业AI与电力设备出海共振 摘要 ●社融增速向6%-7%可持续水平过渡，2025年开启零售贷款实质性去杠杆，短期刺激政策退出有助于风险定价正常化。●银行业风险与盈利负面影响基本见底，信贷结构调整促使风险定价回归，长期ROE受益于风险生成速度放缓及息差稳健。●友邦保险2026年中报VNB预计增长15%(AER),中国内地增速超20%领跑，东南亚市场恢复双位数增长。·工业AI进入务实落地期，商业模式由一次性项目向订阅制转型；人形机器人聚焦真实场景部署，数据多样性成为规模化核心瓶颈。●思源电气2026年上半年订单增速超30%,海外订单翻倍增长；变压器产能2027年底将达百亿级，下半年毛利率进入修复通道。●思源电气2027年PE降至20倍历史低位，潜在催化剂包括强劲半年报订单数据、三季报毛利率修复及9-10月港股IPO。 Q&A 如何解读2026年6月的社融数据?这些数据反映了当前中国去杠杆进程的哪些阶段性特征? 2026年6月的社会融资规模增速从5月的7.7%放缓至7.4%左右，这印证了中国去杠杆进程仍在持续。回顾历史，2020年以前，在强刺激政策下社融增速曾高达15%以上；之后在房地产去杠杆期间，通过各类中国式量化宽松政策，社融增速维持在10%左右。自2024年以来，社融增速正向更可持续的水平过渡，央行也持续强调更加重视信贷质量而非数量，并优化存量信贷的应用。从结构上看，贷款增速放缓是主要驱动因素，从5.5%降至5.3%左右。其中，零售贷款的去杠杆尤为明显。2025年是零售贷款实质性去杠杆的第一年，此前(2021年以前)是杠杆率大幅上升阶段，2021年后则进入稳杠杆阶段。过去，普惠金融、大额消费贷等支持政策对维持内需和经济转型稳定起到了作用，但这些政策自2025 投研资料加微： 年起逐步退出，并在2026年第二季度延续了这一趋势。长期来看，这些短期刺激政策的退出是理性的，有助于风险定价的正常化和长期可持续发展。 在当前的宏观环境下，零售信贷和居民存款出现了哪些新趋势?这些趋势对内需和家庭部门的杠杆水平有何影响? 零售信贷层面，消费贷款和小微经营贷均出现明显放缓。同时，低利率环境并未有效拉动消费，反而可能加剧了提前还款的趋势，这一现象在2026年6月开始变得相对明显。相应地，家庭存款增速也放缓至7%以上，部分资金流向了银行理财、基金、私募等非银金融机构。提前还款现象对短期内需可能构成一定压制，但长期来看，它会加速家庭部门的去杠杆进程，有助于使家庭的金融资产杠杆达到更合意的水平，为未来内需和支出的正常化恢复奠定基础。因此，加快这一进程未必是坏事。当前外部需求相对稳定强劲，为中国调整内部信贷结构、处理杠杆问题提供了有利窗口，有助于为应对未来全球不确定性打下更坚实的基础。 在零售贷款去杠杆的背景下，对公贷款、地方政府融资及整体信贷增速在2026年第二、三季度呈现出怎样的态势?未来社融增速的可持续水平是多少? 对公贷款整体保持相对稳定但略有放缓。自2025年起，对制造业贷款的指导性建议有所减少，导致了信贷的合理放缓。同时，基建及其他项目的信贷需求将对贷款增速起到支撑作用。然而，2026年第二季度，由于监管对地方隐性债务的检查力度加强，以及国债和地方债发行放缓，社融增速的放缓趋势有所加速。展望第三季度，预计国债和地方债的发行将有所提速，相关的配套贷款需求将对总体贷款增速起到一定的稳定作用，从而部分抵消个人贷款持续去杠杆的影响，确保社融增速的放缓过程相对可控和温和。长期来看，一个可持续的社融增速水平可能在6%至7%之间，甚至接近6%。更理想的状态是允许社融增速随经济周期波动，例如在需求疲软时降至4%至5%,在需求旺盛时升至7%至8%,这种周期性波动有助于风险出清和金融资源的优化配置。 当前的去杠杆进程和信贷结构调整对金融行业，特别是银行业的盈利和风险状况将产生什么长期影响? 尽管社融和贷款增速放缓可能导致银行资产负债表扩张减速，但整体对金融行业是正面影响。去杠杆和信贷结构调整促使风险定价回归合理，长期风险的生成速度大幅放缓。在保证息差相对稳健的前提下，银行的收入正处于反弹阶段。这可以理解为，虽然信贷投放量减少，但单价(风险调整后的收益)提高，承担的风险更少，对长期的ROE和盈利水平是非常有利的。这意味着不再以过度牺牲金融业长期的风险和盈利能力来推动短期内需。当前，全球金融业的盈利能力和利率水平都在正常化回归，中国也逐渐进入这一拐点，金融行业的风险和盈利所面临的负面影响基本见底。 对于友邦保险和富卫集团，2026年中期的价值增长预期如何?友邦保险在不同区域市场的表现有何差异? 预计友邦保险2026年中报的新业务价值在固定汇率下将增长12%,考虑汇率影响后的增速为15%。全年VNB增长目标在CER下为13%至14%,AER下则会再高1至2个百分点。分区域看，中国内地市场增速最快，预计上半年VNB增速在20%以上，尽管第二季度相较第一季度有所放缓，但代理人渠道的经营依然稳健。香港市场上半年VNB增速预计为13%左右，其中第一季度为21%,第二季度因基数效应回落至个位数增长，预计基数影响将持续至第三季度，但监管方面的负面影响可控。东南亚市场(泰国、新加坡、马来西亚)在第二季度表现优于第一季度，预计均恢复双位数增长，显示出明显的复苏态势。对于富卫集团，预计其整体VNB增速在9%左右，略低于友邦保险。 友邦保险2026年上半年的财务指标，如内涵价值、股东回报和每股收益的预期是怎样的? 2026年上半年，各地区权益市场的表现和汇率变动对友邦保险较为有利，预计其内涵价值将实现约7%以上的增长。在股东回报方面，上半年已完成17亿美元的股票回购，预计年内不会再有新的回购计划，下一轮回购将在2027年进行。盈利方面，预计每股收益将增长15%,每股股息将增长12%。 2026年世界人工智能大会的整体情况如何?从参展商构成来看，哪些领域是本次大会的焦点? 本届在上海举办的世界人工智能大会参展规模庞大，超过1,000家企业参展。国家主席习近平首次在活动中发表主题演讲，重点强调了全球人工智能治理、中国对AI的政策支持，以及通过多项活动建设AI行业生态。从参展企业构成来看，机器人与智能硬件是最为集中的领域，占比达27%;其次是专利、芯片及相关基础设施，占比为26%;行业AI应用占比约为3%。综合判断，中国的物理AI,包括工业AI解决方案、家庭机器人及新型AI硬件，正处于快速发展阶段，其应用价值逐渐显现，并将为工业资本支出提供持续支持。投研资料加微： 本次大会上工业AI的发展呈现出哪些新趋势?主要应用方向和落地痛点是什么? 工业AI已不再是概念原型，正逐步进入实际生产流程与工厂环节。目前，多数解决方案仍定位为辅助人类决策，而非完全替代工程师，但其整体部署能力已在显著提高。主要应用方向有两个：一是运营监控与决策支持，通过模型数字孪生解决方案和工业智能体操作系统，汇总设备与工厂数据，为工程师和操作人员提供实时决策支持。这类系统因通常无需设备原厂商授权，只要终端客户愿意提供数据，便较易实现规模化应用，并已向消费电子、家电、机械等行业扩展。二是工程自动化，例如西门子等设备厂商已推出基于其庞大设备数据训练的智能体， 能够理解自然语言并自主进行PLC、HMI编程，从而提升工程师的工作效率。此外，在机器视觉检测和柔性制造领域，结合AI的解决方案能够自适应不同客户和产品，大幅缩短项目迁移时间。尽管工业AI正朝着务实的方向发展，但其落地仍面临普遍痛点，即中国存量工业设备的联网能力有限，且设备间数据互通性弱。客户必须先对设备进行数字化升级改造，才能获得足够的数据用于模型训练和部署。 工业AI的发展将如何影响底层硬件需求和行业商业模式? 工业AI的发展不仅是软件层面的投资，它同时对底层硬件提出了新的需求，包括传感器、工业网络控制系统、边缘计算以及生产设备本身。随着工业智能体的商业化进程，预计将进一步推动存量工业设备的升级改造，从而对整个工业资本支出形成长期拉动作用。在商业模式方面，传统工业软件和自动化方案以一次性项目收费为主。而工业AI涉及模型训练、部署后优化、推理调度以及持续的token消耗，其商业模式正逐步向按年订阅和持续性收费转变。尽管尚处早期阶段，但随着工业AI商业化的推进，相关解决方案提供商的服务收入和经常性收入贡献预计将逐步提高。 与以往相比，今年(2026年)人形机器人在WAIC上展现了哪些新的发展焦点和应用场景? 与以往强调产品参数和运动能力不同，今年(2026年)人形机器人的核心讨论聚焦于真实场景的部署，特别是如何进入现有生产线和工厂环境。目前，主流机器人本体厂商已形成包括全尺寸/半尺寸双足和轮式机器人在内的全面产品组合。当前应用场景仍相对集中，主要是在工业领域的物料搬运、物流分拣、仓储盘点等以抓取和放置(Pick-and-Place)为主的任务。同时，行业也在积极探索更复杂的应用场景，例如特斯拉尝试将人形机器人用于新能源汽车线束的生产组装，零次智能则将其机器人应用于光模块的生产线，覆盖从插板、组装到真空密封包装和装箱的全流程。此外，在家庭服务领域，也出现了探索情感陪伴和部分家务功能的产品。总体而言，人形机器人的应用正从标准搬运任务向更复杂、精细的操作场景拓展，但这些应用仍处于早期的探索和POC验证阶段。 当前人形机器人行业在实现规模化应用方面主要面临哪些挑战?行业又是如何应对的? 人形机器人行业要实现规模化应用，仍需解决稳定性、成本和部署效率等问题，而数据是其中的核心瓶颈。行业普遍面临数据在数量、多样性和质量上的短缺，尤其是数据多样性，它对模型的跨场景泛化能力至关重要。若训练数据仅集中于少数场景，机器人将难以迁移至新环境。为解决数据问题，行业正采取多种方案，包括采用第一人称视角视频(Ego-centricvideo)等无本体方案进行数据采集，以更快地获取多样化数据。同时，大会上也出现了为机器人厂商提供外包数据采集服务的数据基础设施公司。这类公司的出现有助于提升整个行业的数据采集速 度，但由于其服务差异化有限，数据环节可能会较快地商品化，导致数据价格下降。 对于机器人公司而言，除了本体制造能力外，还有哪些能力正变得愈发重要? 数据处理能力正变得日益关键。这包括如何处理来自不同公司的数据以及自身采集的数据，是否拥有自主的数据处理管线，例如数据标注、数据拆解、上下文分析及数据评级等能力。 目前国内大型科技公司在具身智能领域的布局情况如何?他们的战略重点是什么? 许多大型科技公司正积极布局具身智能领域，但目前主要聚焦于前沿研究和早期生态构建，尚未完全进入机器人本体制造的竞争。蚂蚁集团的布局最为迅速和积极，其子公司蚂蚁灵波已推出CLA、视频动作模型(Video Action Model)及世界模型等研究产品，其模型支持在超过二十种不同的机器人本体上部署。蚂蚁灵波也积极从外部数据外包公司采集数据以扩大其数据集的多样性。腾讯则通过与月江科技合作，并设有内部研发实验室，京东及阶跃星辰等大模型初创公司也通过与机器人公司合作，参与机器人大脑能力的研发。长期来看，若行业技术路径(尤其在大脑层面)逐渐收敛，这些在基金、算力及大语言模型方面具备优势的科技公司，可能会亲自进入市场，为人形机器人提供智能大脑及相关能力开发。 在机器人大脑的技术路径上，世界模型(WorldModel)和视觉语言行为模型目前的发展状况和应用前景是怎样的? 世界模型是一个重要的研究方向，但在短期内，其优势主要体现在规划能力上。由于当前数据和算力有限，在具体的空间任务执行中，VLA通过后训练和强化学习，在性能和效率上可能表现更优。因此，行业未来可能会采用混合路径进行研发：一方面持续推进世界模型的研究，另一方面利用VLA和真实世界的强化学习来加速机器人的商业化落地。 除了主流技术外，近期在机器人领域还涌现了哪些值得关注的早期技术? 触觉传感方案是值得关注的新兴技术方向之一。传统方案主要采用电容、电磁和压片式传感器，而现在