单月百万辆出口印证制造业升级，汽车、新能源、高端装备协同出海，持续夯实中国外贸高质量发展核心底座 The milestone of one million monthly exports marks China’s manufacturing upgrade. Auto, new energy and high-end equipment exports jointly underpin high-quality foreign trade growth.

人形机器人正在进入“部署基础设施”阶段。 Agility Robotics @agilityrobotics 在 Fremont 开设了一座 60,000 平方英尺的新设施，用于训练、测试和提升其人形机器人 Digit 背后的 AI 能力。Digit 主要面向物流和制造场景。 这座设施将与 Agility 位于 Oregon 的 RoboFab 制造工厂形成配合。Fremont 更侧重软件、新技能训练、客户工作流、现场运营和安全验证。 Agility 表示，Digit 已经在 Schaeffler、GXO、Toyota Motor Manufacturing Canada 和 Mercado Libre 等客户场景中部署，并已获得超过 3 亿美元的 Digit v5 有条件多年订单。 对 Physical AI 来说，机器人周围的部署基础设施，可能会和机器人本身一样重要。

#为什么是中国# #WhyChina# The Global Logic of China's Economic Growth in the First Half of 2026: A 4.7% GDP Increase 2026年上半年GDP增长4.7%：中国经济增长的全球逻辑 According to the latest semi-annual report, China's gross domestic product (GDP) reached 69.6 trillion yuan, representing a year-on-year increase of 4.7% at constant prices, in line with the annual growth target. Against a backdrop of intertwined international complexities and volatilities, China's economic performance is commendable. Yet, a closer look at the data reveals that the logic underpinning China's economic growth is being reshaped. (I) At the Industry Level, Notable Highlights Emerge: First, new quality productive forces are being cultivated and strengthened at an accelerated pace.** In the first half of the year, industrial production grew robustly. The value-added output of the equipment manufacturing sector increased by 9.3% year-on-year, and that of high-tech manufacturing grew by 13.3%, both outpacing the overall growth rate of industrial output above a designated scale. This underscores a clear trend toward a high-end, intelligent, green, and integrated industrial structure. Looking at specific products, the output of 3D printing equipment, lithium-ion batteries, industrial robots, and other products emblematic of new quality productive forces surged. The average daily token call volume has reached hundreds of trillions, showcasing the vitality and potential of the digital and intelligent economies. Second, new growth drivers are accelerating to take on a leading role. Preliminary estimates suggest that new growth drivers—encompassing high-end manufacturing, the digital economy, and modern services—contributed over 40% to economic growth in the first half of the year. The economy's distinct shift toward a higher quality and more optimized structure is evident, and this overall trend is accelerating. For instance, industries related to artificial intelligence, such as integrated circuit manufacturing and intelligent vehicle equipment manufacturing, have all maintained high growth rates exceeding 30%, vividly illustrating the pace of China's industrial upgrading. Third, confidence on the investment front is on the rise. In the first half of the year, investment in high-tech industries grew by 4.6% year-on-year. Notably, investment in the manufacturing of aircraft, spacecraft, and equipment, computer and office equipment manufacturing, and information services grew by 23.3%, 8.1%, and 15.5%, respectively. Investment structure best reflects market expectations. The increasing "new economy content" in investments signals an acceleration in the replacement of old growth drivers with new ones. Investment in intellectual property products grew by 9.4%, indicating that enterprises are placing greater emphasis on R&D and innovation. This suggests that technological advancement is not simply about capacity expansion but about qualitative change driven by innovation. (II) Observing a Major Economy Requires Looking Beyond the Immediate Figures to the Long-term Trajectory. Behind the "new economy content" of the semi-annual report lies China's ongoing transformation from a global manufacturing hub to a global center of innovation. At the 17th Annual Meeting of the New Champions (Summer Davos), observers noted a new phenomenon: a host of unicorn companies are heading to China. They are establishing R&D centers, regional headquarters, and deeply integrating into China's innovation and industrial chains—shifting from "produced in China" to "created in China." So, why China? Economist Justin Yifu Lin, in his book *Demystifying the Chinese Economy, touched upon the theory of the "speed of technological change." He argues that the essence of the industrial revolution is not just the application of new technologies, but more fundamentally, the ever-accelerating pace of technological change. Since the mid-18th century, starting with the steam engine reshaping the textile industry, the snowball of technological change has grown, rapidly sweeping through industries like chemicals and automobiles, ultimately redrawing the geographical map of great power competition. Looking at China today, the trajectory of accelerating technological change is equally clear. A leading enterprise can drive an entire industry, which in turn can boost a whole region. These burgeoning industrial clusters, growing from saplings to forests, not only enhance production efficiency and invigorate market vitality but also effectively improve development quality and resilience. For example, specialized and sophisticated "little giant" enterprises above a designated scale in Beijing, through deep cultivation of innovation chains, supply chain collaboration, and international expansion, have become "connecting points" and "accelerators" for the dual circulation strategy. More importantly, emerging industrial clusters possess powerful spillover effects. The rapid rise of new energy vehicles is not only reshaping the automotive industry but also driving transformations in chips, software, and energy networks, allowing more sectors to gain value from efficiency improvements. The swift advancements in AI and biomedicine are sparking a "gentle qualitative change" in people's livelihoods, significantly enhancing the sense of fulfillment and well-being through smarter, more affordable products and more livable environments. (III) Looking from the First Half to the Full Year, China's Development Momentum Remains Positive. Of course, during this critical period of transitioning between old and new growth drivers, China's economy still faces lingering issues and new challenges. Some core areas are still grappling with "bottleneck" technologies, certain high-tech industries face external risks of "decoupling" and supply chain disruptions, and "involution"-style competition affects the new energy market ecosystem. However, most of these are issues arising from development and transition, and they can be addressed with effort. The supporting conditions and fundamental trends for long-term economic improvement remain unchanged. China's economic journey toward a newer, higher-quality model is itself a process of encountering new problems and solving them along the way. By maintaining confidence, proceeding steadily, and balancing both qualitative improvements and quantitative growth, China's industries are poised to be brimming with dynamism, and the Chinese economy will continue to advance steadily and sustainably. #China# #Jiangxi# #JiangxiEconomy# #世界经济看中国# #赣出新精彩#

关于人形机器人，头部玩家都比较看好 Unitree 和 Agility Robotics两个标的。 1/ 很多兄弟还没反应过来：人形机器人已经不在科幻片里了，它已经陆续在工厂的订单簿里。 2/ 两件事，让我最近重新看了一遍这个赛道。 第一件，NVIDIA 把 Unitree H2 选进了 Isaac GR00T 参考平台，专门给学术研究用。 以后全球做机器人 AI 的实验室，大概率都要围着这套平台跑数据、调算法。 老黄的算力霸权，已经从云里伸到了机器人的"身体"里。 第二件，Agility Robotics 刚通过 SPAC 在纳斯达克上了市，估值 25 亿美元，手里还攥着大概 3 亿美元预订单。 转头又跟 Toyota Motor Manufacturing Canada 签了合同，先部署 7 台 Digit 机器人进工厂。 7 台确实不多，但标志着机器人不再是展会上的 demo，而是开始签单、进产线、算投资回报。 3/ 中国这边也没闲着。 北京已经定目标，2026 年底要在 100 多个高价值场景里规模化应用。 现在国内人形机器人租赁价已经到 3000 元/天左右。 Unitree 准备上上海科创板，估值一度冲到 70 亿美元，背后站着吉利、阿里、腾讯。 更关键的是，这家公司从 2020 年就开始盈利，不是那种只会烧钱讲故事的。 4/ 华尔街给的数字很夸张，但方向是一致的。 摩根士丹利预测，2050 年全球人形机器人保有量可能到 10 亿台，对应 5 万亿美元市场。 高盛则认为，韩国公司会拿下全球人形机器人生产 30% 的份额。 这些数字未必准，但它们说明一件事：整个产业链都在押注同一条曲线——物理 AI 的渗透率提升。 5/ 普通人怎么参与？我不建议赌某一家机器人公司能不能成为下一个特斯拉。 这个阶段赢家还没定型。更好的办法是用 ETF 押注整条产业链。 目前最对口的工具是 KOID——KraneShares Global Humanoid Robotics and Physical AI Index ETF，2025 年 6 月成立，是美国首只专门投资人形机器人的 ETF。 6/ KOID 现在持有 58 只股票，等权重配置，覆盖机器人本体、减速器、传感器、半导体和供应链。 前十大持仓占比约 30.31%： CRDO（4.06%）：高速连接芯片，机器人的"神经系统" 意法半导体 STMPA（3.51%）：传感器和控制芯片大厂 瑞萨 Renesas（3.47%）：机器人工业芯片 英飞凌 IFX（3.30%）：功率半导体，电机驱动核心 绿的谐波 688017（3.15%）：国产谐波减速器龙头，机器人关节核心部件 Harmonic Drive Systems 6324（3.02%）：日本老牌谐波减速器 THK（2.68%）：导轨、丝杠，机器人动起来靠它 德州仪器 TXN（2.41%）：模拟芯片和传感器 雷赛智能 002979（2.37%）：运动控制，管机器人怎么动 Moog（2.34%）：精密运动控制部件 今年以来涨约 29.4%，过去一年涨约 60.4%。 7/ 我的判断很直接： AI 的上半场是云和软件，下半场是物理世界。 机器人就是 AI 的"身体"。 这个主题还在早期，空间足够大。 用一小部分卫星仓位配置 KOID，比押注单只股票更理性，也比完全错过这个时代更踏实。 兄弟们不急着梭哈，但值得认真放进观察名单里。

中国商务部将20家日本实体列入出口管制管控名单，禁止向这20家实体出口两用物项 这20家日本实体为： 1. 防卫研究所（National Institute for Defense Studies） 地址：日本东京都新宿区市谷本村町5番1号 邮编：162-8808 2. 陆上装备研究所（Ground Systems Research Center） 地址：日本神奈川县相模原市中央区渊野边2-9-54 邮编：252-0206 3. 舰艇装备研究所（Naval Systems Research Center） 地址：日本东京都目黑区中目黑2-2-1 邮编：153-0061 4. 航空装备研究所（Air Systems Research Center） 地址：日本东京都立川市荣町1-2-10 邮编：190-8533 5. 日钢特机株式会社（NIKKO TOKKI Co., Ltd.） 地址：日本东京都品川区大崎1-11-1门户城市大崎西塔1005号 邮编：141-0032 6. 日钢YPK商事株式会社（NIKKO-YPK SHOJI Co., Ltd.） 地址：日本东京都品川区大崎一丁目11番1号门户城市大崎西塔10层 邮编：141-0032 7. 三菱电机防卫与空间技术株式会社（Mitsubishi Electric Defense and Space Technologies Corporation） 地址：日本东京都品川区大崎1-15-9 邮编：141-0032 8. 三菱电机软件株式会社（Mitsubishi Electric Software Corporation） 地址：日本东京都港区滨松町二丁目4番1号世界贸易中心大厦南馆29层 邮编：105-5129 9. 三菱电机工程株式会社（Mitsubishi Electric Engineering Company, Limited） 地址：日本东京都港区芝5-34-2三田町露台 邮编：108-0014 10. 三菱精密株式会社（Mitsubishi Precision Company, Limited） 地址：日本东京都港区港南一丁目6番41号芝浦水晶品川8层 邮编：108-0075 11. 三菱重工海洋技术株式会社（MHI Oceanincs Co., Ltd.） 地址：日本长崎县谏早市津久叶町6-53 邮编：854-0065 12. 三菱重工相模高科技株式会社（MHI Sagami High-tech, Ltd.） 地址：日本神奈川县相模原市中央区田名3000番地 邮编：252-5293 13. 三菱重工物流技术株式会社（MHI Logitec Co., Ltd.） 地址：日本爱知县小牧市大字东田中1200番地 邮编：485-0826 14. 光和兴业株式会社（KOWA KOGYO, Ltd.） 地址：日本长崎市出岛町1番14号出岛朝日生命青木大厦8层 邮编：850-0862 15. 菱重特殊车辆服务株式会社（MHI Special Vehicles Parts Supply & Technical Service Co., Ltd.） 地址：日本东京都新宿区片町4番3号（曙桥SHK大厦3层） 邮编：160-0001 16. 三菱重工海事技术株式会社（MHI Maritech, Co., Ltd.） 地址：日本长崎县长崎市饱之浦町1-1 邮编：850-8610 17. KGM株式会社（Kawajyu Gifu Manufacturing Co., Ltd.） 地址：日本岐阜县各务原市川崎町1番地 邮编：504-0971 18. 日本飞机株式会社（NIPPI Corporation） 地址：日本神奈川县横滨市金泽区昭和町3175番地 邮编：236−8540 19. 福图尼奥株式会社（Fortunio Co., Ltd.） 地址：日本东京都目黑区洗足2-16-19 邮编：152-0012 20. 青木精密工业株式会社（Aoki Seimitsu Kogyo Co., Ltd.） 地址：日本埼玉县川口市差间3-38-12 邮编：333-0816

中国决定将20家日本实体列入出口管制管控名单 1. 防卫研究所（National Institute for Defense Studies） 2. 陆上装备研究所（Ground Systems Research Center） 3. 舰艇装备研究所（Naval Systems Research Center） 4. 航空装备研究所（Air Systems Research Center） 5. 日钢特机株式会社（NIKKO TOKKI Co., Ltd.） 6. 日钢YPK商事株式会社（NIKKO-YPK SHOJI Co., Ltd.） 7. 三菱电机防卫与空间技术株式会社（Mitsubishi Electric Defense and Space Technologies Corporation） 8. 三菱电机软件株式会社（Mitsubishi Electric Software Corporation） 9. 三菱电机工程株式会社（Mitsubishi Electric Engineering Company, Limited） 10. 三菱精密株式会社（Mitsubishi Precision Company, Limited） 11. 三菱重工海洋技术株式会社（MHI Oceanincs Co., Ltd.） 12. 三菱重工相模高科技株式会社（MHI Sagami High-tech, Ltd.） 13. 三菱重工物流技术株式会社（MHI Logitec Co., Ltd.） 14. 光和兴业株式会社（KOWA KOGYO, Ltd.） 15. 菱重特殊车辆服务株式会社（MHI Special Vehicles Parts Supply & Technical Service Co., Ltd.） 16. 三菱重工海事技术株式会社（MHI Maritech, Co., Ltd.） 17. KGM株式会社（Kawajyu Gifu Manufacturing Co., Ltd.） 18. 日本飞机株式会社（NIPPI Corporation） 19. 福图尼奥株式会社（Fortunio Co., Ltd.） 20. 青木精密工业株式会社（Aoki Seimitsu Kogyo Co., Ltd.）

最近，风华高科因RC/RS系列0402、0603晶片电阻订单激增，暂停部分新订单。 虽然只是是贴片电阻吗，但重要的，这是，高端、小尺寸、高一致性被动器件，的供需失衡信号。 0402 / 0603是封装尺寸。它既可以是MLCC，也可以是贴片电阻、电感、EMI滤波器。AI服务器真正需要的，是“小尺寸下还能维持高频、高一致性和长期可靠性”的器件。 AI的VRM复杂度提升、PDN越来越复杂。于是系统开始大量消耗：高频MLCC、小尺寸电阻、高频电感、钽电容、HSC。 这些器件单价不高，但属于“缺一个，整机就无法出货”的东西。 AI服务器里的需求本身是分层的。最核心的位置，比如GPU核心供电、HBM附近、ASIC substrate附近，仍然高度依赖：Murata Manufacturing、TDK Corporation、Taiyo Yuden。因为这里要求极低ESL、极低ESR、高频响应和长期可靠性。 但AI服务器并不只有核心位置。PSU、BBU、NIC、SSD、光模块、交换机，同样会消耗海量0402/0603。重要的是，AI正在先抽紧最顶级MLCC产能，然后压力开始向中高端0402/0603扩散。 最近大火的MLCC和0402电阻看起来是不同器件，但背后共享的是“小尺寸精密制造能力”。包括精密印刷、烧结、AOI检测、高频测试、超小尺寸良率控制、精密材料处理。 这和HBM产业链很像。最开始缺的是HBM，后来CoWoS、ABF、substrate、电源、散热、测试一起开始紧张。MLCC现在也开始出现类似现象。 真正最容易缺货的，往往不是最顶级料号，而是“能量产、能过验证、还能部分替代”的中高端规格。 2018年被动器件超级周期就是典型案例。当时车规MLCC先缺，高频小尺寸规格先涨，随后0402/0603全面涨价。因为一旦高端规格开始缺货，客户就会提前备货、长单锁产能、替代采购、超额下单，最后整个产业链一起紧张。 现在AI行业，可能正在重复这个过程。 更重要的是，这种紧缺会向二线供应商传导。当Murata Manufacturing、TDK Corporation、Taiyo Yuden 优先保障AI服务器和车规客户后，订单开始向：Vishay Intertechnology、Yageo Corporation、Bel Fuse Inc.、Fenghua Advanced Technology 溢出。 AI数据中心，正在把整个电子产业重新拉回“工业品逻辑”。从GPU，到HBM，到光模块，到电源，再到0402电阻，整个链条都在同时变紧。 这可能意味着，被动器件行业，正在进入新一轮量价周期。甚至可能是超级周期。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

AI时代，半导体公司到底该怎么估值？ 昨天听了@ShanghaoJin 老师的space，获益匪浅。 但我对于存储板块，乃至整个半导体板块的在目前ai产业革命超级周期背景下的估值方法，有一些不同的想法，所以简单记录一下，也供herman老师拍砖。 过去很长时间里，半导体一直是典型周期行业。景气时利润暴涨，低谷时利润迅速蒸发。很多公司上一年PE几十倍，下一年直接亏损。所以过去市场并不太相信半导体公司的利润持续性，更喜欢用 PB、重置成本、EV/EBITDA，而不是PE。因为市场默认这些利润大概率只是周期利润，而不是长期利润。 但AI时代正在改变这一切。HBM、CoWoS、AI Networking、光模块、先进封装、电力与数据中心基础设施，开始出现长期供需失衡。整个行业的估值逻辑，也开始从“资产思维”转向“现金流思维”。 截至2026年，行业仍处在AI驱动的强景气阶段。根据 SIA 数据，2025年全球半导体销售额达到7917亿美元，同比增长25.6%，并预计2026年接近1万亿美元。SEMI 也预计设备销售将在2026、2027继续增长。这种环境下，很多股票估值已经提前包含高增长预期。重要的是增长质量，以及它所处的周期位置。 很多人喜欢只看 PE、forward PE 或 PEG，但半导体行业的问题在于，“周期 + 高成长 + 高资本开支 + 技术代际”全部混在一起，单一估值倍数很容易骗人。周期顶部时，利润爆炸，PE反而会显得特别便宜；周期底部时，利润低迷，PE又会显得特别贵，甚至失去意义。重要的是判断当前利润到底处在周期的哪个位置。 PE 本质上是： PE = \frac{Market\ Cap}{Net\ Income} 它看的是最终归属于股东的利润，因此会受到利息、税率、折旧和资本结构影响。而 EV/EBITDA 更接近企业经营本身的赚钱能力： EV/EBITDA = \frac{Enterprise\ Value}{EBITDA} 其中： EV = Market\ Cap + Debt - Cash 很多人会疑惑为什么现金要减掉。因为 EV 本质上是在看“买下整个公司的真实净成本”。债务需要接手，而账上的现金买下后也归你，所以现金会降低真实收购成本。重要的是理解 EV 关注的是经营业务本身值多少钱，而不是公司账上堆了多少现金。 这也是为什么 Apple、Alphabet、Meta Platforms 经常出现 EV 小于市值的情况，因为它们账上现金太多。 但AI时代又带来了一个新问题。很多公司的现金已经不再是“闲置现金”，而是GPU储备、数据中心扩张储备、AI基础设施战争储备。重要的是区分 Excess Cash、Operating Cash 和 Strategic Cash。有些现金未必真的应该全部减掉。 AI时代另一个巨大变化，是行业进入超级重资本时代。EUV越来越贵，High-NA越来越贵，CoWoS扩产越来越贵，HBM扩产越来越贵，数据中心基础设施越来越贵。整个行业折旧（D&A）正在快速上升。于是很多公司的 EBITDA 非常漂亮，但净利润没有那么夸张，因为大量利润被折旧吞掉了。重要的是现在 PE 和 EV/EBITDA 的差异，正在明显扩大。 不同子行业差异尤其明显。Fabless公司差异最小，比如 NVIDIA、AMD、Broadcom。因为它们不自己建厂，折旧压力较低，因此 EV/EBITDA 往往只比 PE 低20%-40%。 但 Foundry 完全不同。比如 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company、Samsung Electronics、Intel。这些公司 CapEx 极大，折旧极高，厂房设备生命周期极长，所以 PE 和 EV/EBITDA 差异会明显扩大。TSMC 当前常见情况大概是 PE 20-30x，而 EV/EBITDA 只有12-18x。重要的是理解很多折旧本质上其实是“增长投资”。 存储行业更加极端。Micron Technology、SK hynix 过去长期是最典型的周期行业，市场几乎不相信利润持续性。但 HBM 改变了部分逻辑，市场开始认为其中一部分利润可能是结构性利润，于是行业开始重新定价。重要的是 HBM 让市场开始重新评估存储行业的长期盈利能力。 而半导体设备公司则是另一种情况。比如 ASML、Applied Materials、Lam Research、KLA。这些公司更像“拥有工业外壳的软件公司”，因为它们毛利率高、ROIC高、FCF强、资本效率极高，所以市场已经越来越多使用 PE、EV/EBITDA、EV/FCF 和 ROIC 来定价。 真正的问题，从来不是哪个指标最好。重要的是哪个指标适合哪个子行业。 Trailing PE 适合盈利稳定的成熟公司，但周期股在景气高点 PE 会显得特别便宜，在低谷又会显得特别贵。Forward PE 更重要，因为市场买的是未来12-24个月利润。重要的是盈利预期是否还在持续上修，而不是单纯看一个低 forward PE。 PEG 对稳定高成长公司很好用，但对周期行业非常危险。很多时候 EPS 从低谷恢复，会让 PEG 看起来异常便宜。重要的是判断这个增长到底来自长期成长，还是仅仅来自周期反弹。 EV/EBITDA 更适合设备、IDM、存储这些资本结构差异大的行业。重要的是最好使用中周期 EBITDA，否则很容易在周期顶部被误导。 我个人更喜欢 FCF Yield 和 EV/FCF。重要的是这两个指标会逼着你回答一个问题：这些利润最后到底能不能变成真钱。 EV/Sales 只适合高增长、利润暂时被投入压低的平台型公司。重要的是结合毛利率、经营杠杆和长期利润率一起看。 不同子行业应该看不同指标。AI/fabless 芯片更应该看 forward PE、EV/FCF、收入增速、毛利率、客户集中度和平台护城河；半导体设备更应该看 EV/EBITDA、订单、积压和 WFE 周期；存储更应该看 P/B、EV/EBITDA、库存以及 DRAM/NAND/HBM 价格；晶圆代工和 IDM 更应该看利用率、CapEx、折旧、ROIC 和 FCF；模拟、功率和车规更应该看 FCF yield、库存周期和工业需求；EDA/IP 更应该看 EV/Sales、EV/FCF 和长期增长确定性。 所以不要只按 PE、forward PE 或 PEG 买半导体股。重要的是先分子行业，再做多指标综合。 我的框架会更简单一些。第一看质量，包括毛利率、营业利润率、ROIC、技术壁垒和客户粘性。第二看增长。重要的是增长到底来自结构性需求，还是只是周期复苏。第三看现金流，包括 FCF margin、CapEx 强度、库存变化和应收变化。第四才是估值，包括 forward PE、EV/EBITDA、EV/FCF、PEG，并与同行和自身历史区间比较。最后才是风险，包括客户集中、出口限制、库存、产能过剩和盈利预期下修风险。 半导体行业最重要的一点，是不要被低PE欺骗。重要的从来不是今天便不便宜，而是未来3-5年的现金流和竞争地位，能不能支撑今天的估值。 AI时代最大的变化，本质上也是这个。过去市场担心的是“下一轮周期会不会崩”，现在市场开始关心的是“这些利润到底是周期性的，还是结构性的”。 如果市场认为只是周期，那么 EV/EBITDA 不会给太高，PE 也不会持续扩张。如果市场开始相信 AI需求是长期的、基础设施建设是长期的、供需失衡是长期的、行业进入结构性短缺，那么整个行业的估值体系就会继续升级，从 PB → EV/EBITDA → PE → FCF 一路向上迁移。 最终获得长期高估值的公司，往往都是那些 ROIC 持续提升、资本效率持续改善、拥有长期定价权、能把AI需求持续转化为现金流的企业。