机械行业周报(8.3-8.7)：看多光模块测试，关注玻璃基板、机器人、农机

请务必阅读正文之后的重要声明部分看多光模块测试，关注玻璃基板、机器人、农机——机械周报（8.3-8.7）机械设备证券研究报告/行业定期报告2026 年 08 月 02 日评级：增持（维持）分析师：谢校辉执业证书编号：S0740522100003Email：xiexh@zts.com.cn分析师：王子杰执业证书编号：S0740522090001Email：wangzj06@zts.com.cn分析师：王风涤执业证书编号：S0740526040002Email：wangfd@zts.com.cn基本状况上市公司数608行业总市值(亿元)58,758.49行业流通市值(亿元)49,954.89行业-市场走势对比相关报告核心观点光模块测试：“产品为王，时间优先”，需求爆发中，产业景气度持续兑现板块观点：我们旗帜鲜明的看好光模块测试板块行情，核心逻辑在于量价齐升，需求爆发。光模块技术高速迭代背景下，测试属于充分受益技术迭代的高通胀环节，“产品为王，时间优先”，即能率先推出满足新一代光模块测试（1.6/3.2T）需求的公司（测试仪器以采样示波器为主），有望赢得先机，进而吃到行业红利。同时，NPO（近封装光学）产业加速发展，其属于是从可插拔光模块向 CPO 演进的过渡方案，3.2T 的 NPO 测试与 1.6T 光模块类似（即 NPO 与 1.6T 的单波速率均为 200Gbps），对测试仪器厂商是新增需求。板块逻辑：①技术迭代：我们认为，一代光模块，需要一代测试仪器，根据联讯仪器的招股书，800G 光模块需要 50G 带宽的采样示波器进行测试，而 1.6T 的光模块，则需要 65G 带宽的采样示波器进行测试，前一代的仪器不能复用，测试仪器随着光模块技术的迭代而快速升级；②高通胀：随着光模块技术升级，新一代的测试仪器较前一代价值量持续提升，根据联讯招股书，2022 年到 2025 年前三季度，其采样示波器单价从 11.56 万元/台提升至 28 万元/台，因此我们认为，光模块测试仪器产业会随着技术的迭代，市场空间将逐步打开。根据我们在外发报告《光模块测试仪器专题报告：AI 算力驱动代际升级，国产替代正当时》中的测算，全球 800G 以上光模块测试仪器需求 2026-2028 年预计达 463.1 亿元，市场持续快速扩容。③玩家缩圈：我们认为，光模块技术从 800G 到 1.6T，再到未来的 2.4T 和 3.2T，其测试门槛大幅提升，对供应商提出更高要求，无法跟随光模块技术快速迭代的测试仪器厂商将会被淘汰，头部玩家数量减少，份额集中度提升，且由于技术壁垒持续提高，头部玩家盈利水平有望不断提升，进而充分吃到行业红利。建议关注：联讯仪器、优利德、华兴源创（普赛斯）、鼎阳科技、普源精电、华盛昌等。玻璃基板：头部厂商相继加注玻璃基板，持续看好设备端投资机遇。又一重大合作落地，玻璃基板产业投入持续升温。近期蓝思科技全资子公司蓝思国际与英特尔正式签署合作备忘录，双方将重点围绕 TGV 先进封装技术展开深度合作，涵盖玻璃基板穿孔成型、高精度激光加工、金属通孔沉积及多层互连布线等核心工艺，聚焦玻璃基板核心技术突破。国内产业资本持续看好玻璃基板赛道，并持续加大相关技术与产线投入。华为拟定玻璃基板量产规划，海内外协同完善产业生态。近日华为初步敲定玻璃基板国内量产规划，计划 2027 年实现量产并优先搭载于昇腾系列 AI 加速卡，合作制造主体包括京东方、维信诺、云天半导体、AKM Meadville 四家企业，量产节奏较三星等韩系厂商提前约一年。华为加快玻璃基板商用落地，以此助推 AI 半导体芯片市场空间拓展，而玻璃基板是该战略重要底层载体。此外，在协同产业链搭建本土材料与设备供应链的同时，华为持续向韩国材料、零部件及设备厂商开放合作窗口，通过海内外产业链协同共建良性产业生态。产业化加速可期，设备先行受益。设备决定玻璃基板量产节奏，产业化红利有望率先兑现。当前行业综合良率正处于 75%向 85%量产门槛突破的关键阶段，设备能力已成为良率提升与规模化量产的核心制约因素。同时，玻璃基板产线中设备投资占比高达 70%，叠加海内外龙头持续加码产能布局及国产替代加速推进，国内设备厂商有望率先受益于新增产能建设与设备导入需求。建议关注：【激光通孔】大族数控、帝尔激光、英诺激光、德龙激光、杰普特；【PVD镀膜】汇成真空等；【通孔填充】东威科技等；【闪蚀/蚀刻】欧克科技等。人形机器人：基本面如期推进，板块逐步进入右侧区间一、谷歌发布机器人大模型：Google 发布新一代机器人模型 Gemini Robotics 2，以解决物理世界的 AI 难题。具体看，是三个模型：1.Gemini Robotics 2: VLA 模型，将视觉/语言转位电机控制指令。2.Gemini Robotics ER 2:推理模型，负责任务规划、交行业定期报告- 2 -请务必阅读正文之后的重要声明部分互和工具调用。3.On- Device 2:端侧本地推理，小于 200 个示例适配新本体。特点能力：1.长序列任务处理：ER2 基于连续视频流跟踪任务进度，实时调整。长序列本质上是 ER2 的能力体现。2.多机器人协作：共享语义理解并通信与交互，从而实现协作。这一安排也为一套软件不同本体提供基础，推理层与硬件解耦、从而实现跨本体通用性，我们可以认为巨头的机器人软件在技术收敛。2.巨头围绕物理世界 AI 持续投入研发可见效果显著，资本市场大可不必担心“机器人脑子不好用”的问题。软件/硬件/量产三驾马车都在齐头并进。3.产业进展在今年是真正迎来技术收敛与落地速度超预期的，坚定看好。机器人是最大的 AI 应用，天花板够高且进展够快。二、T 链进展：Fremont 工厂（百万台级规划）开始制造 Optimus，德州工厂（千万台级规划）已开工土建。核心传动件供应商：已正式下达 PO 采购订单，真金白银量产备货，计划近期启动量产。从百台级起，向千台级爬坡。外观件及配合件供应商：设计已锁定，进入订单流程。模型及算力：AI5 已流片，AI6 计划于今年年底流片，均为服务于机器人的专用高效端侧算力芯片。特斯拉 Cortex 2 训练基础设施已上线，表明其面向自动驾驶与机器人模型训练的底层算力体系仍在扩容。其他：谷歌 DeepMind 新发 Gemini Roboticson-device，为离线本地运行的 VLA 模型，少量演示即可学会新动作；Momenta 上市等。量产已从"研发"转向"落地"。特斯拉工程 VP Lars Moravy 近期接受访谈，核心讨论量产落地，要点如下：强调规模化量产：团队在汽车上的规模化生产经验可直接复用至机器人，无论是生产流程还是设备自动化团队，大规模生产都是特斯拉机器人项目的三大核心优势之一。模块化/非长链式生产布局：各零部件由模块化产线组装，产线体积较汽车更小，自动化团队调试后即可快速落地。高度评价供应商及供应商团队：供应商快速、灵活地应对设计修改，体现出成熟的配套响应能力。自制还是采购：保密、资本开支、资源禀赋与供应商共同迭代等多维度动态考量。总结：量产已至。讨论的核心不再是设计、研发，而是量产、落地。投资建议：26 年下