每 日 报 告 精 选 | 国泰海通证券 | | --- | | GUOTAI HAITONG SECURITIES | 目 录 | | 每日报告精选（2025-07-24 09:00——2025-07-25 15:00） | 2 | | --- | --- | --- | |  | 策略专题报告：《"反内卷"的国际经验》2025-07-24 | 2 | |  | 行业跟踪报告：物流仓储《快递价格降幅收窄，反内卷促良性竞争》2025-07-25 | 3 | |  | 行业跟踪报告：房地产《量价回落，波动加剧》2025-07-25 | 3 | |  | 行业跟踪报告：机器人《字节推出 GR-3 模型，泛化性显著提升》2025-07-24 | 4 | |  | 行业跟踪报告：机械制造业《核聚变产业集群发展，商业化发电前景广阔》2025-07-24 | 5 | |  | 行业专题研究：通信设备及服务《基金持仓环比扭转向上，AI 算力产业链继续前行》2025-07-24 | 6 | |  | 行业跟踪报告：半导体《AI 发展潜力大，半导体自主可控是关键》2025-07-24 | 7 | |  | 行业 ...

智通财经APP获悉，国泰海通发布研报称，7月22日，字节跳动Seed团队发布通用机器人模型GR-3， GR-3模型与GR-2模型(2024.10推出)相比，在面对新环境和新物体时操作性能卓越，复杂指令理解精准 度高，具备处理泛化任务的能力。GR-3在泛化性、复杂任务的成功率上比业内头部具身大模型π0显著 提升。从字节跳动公开进展看，其具身智能持续迭代发展，暂无明确商业化规划。随着技术进步和产业 链成熟，字节具备进行软硬件产品化的可能，且有望在ToC场景积累领先优势，建议关注产业链相关标 的。 国泰海通主要观点如下： 硬件跟随软件协同创新，同步推出通用双臂移动机器人ByteMini 此前字节Seed团队推出的GR-2模型的硬件本体是一台单臂机器人。为充分发挥GR-3的潜力，字节跳动 同步推出了通用双臂移动机器人ByteMini，专为GR-3模型设计的"躯体"具备多项创新特性：1)22个全身 自由度与独特手腕球角设计，实现接近人类手腕的灵活转动能力；2)多摄像头协同系统(2手腕摄像头 +头部全局视角)，确保操作过程中的"眼观六路"；3)全身运动控制(WBC)系统实现平滑轨迹生成，在抓 取纸杯等场景中自动调整力度， ...

投资建议： 从字节跳动公开进展看，其具身智能持续迭代发展，暂无明确商业化规划。随着技术进步和产 业链成熟，我们认为字节具备进行软硬件产品化的可能，且有望在 ToC 场景积累领先优势。 报告导读： 字节推出 GR-3 模型，复杂长任务执行能力较好，泛化性显著提升，建议关 注产业链相关标的。 字节推出 GR-3 模型，复杂长任务执行能力较好，泛化性显著提升。 7 月 22 日，字节跳动 Seed 团队 发布通用机器人模型 GR-3 ，该模型为 VLA 架构，具备泛化到新物体和新环境的能力，能理解包含抽象 概念的语言指令，还能够精细地操作柔性物体。 GR-3 模型与 GR-2 模型（ 2024.10 推出）相比，在面 对新环境和新物体时操作性能卓越，复杂指令理解精准度高，具备处理泛化任务的能力，主要源于： 1 ） 模型架构上： GR-3 采用 MoT+DiT 的网络结构，将"视觉 - 语言模块"和"动作生成模块"集成为 40 亿 参数的端到端模型，生成动作后通过 RMSNorm 增强动态指令跟随能力，使机器人反应更敏捷、高效； 2 ）训练数据上： GR-3 采用三合一数据训练法，遥操作数据（高质量）、人类 VR 轨 ...

字节推出 GR-3 模型，泛化性显著提升 [Table_Industry] 机器人 字节跳动发布通用机器人模型 GR-3 点评 | [姓名table_Authors] | 电话 | 邮箱 | 证书编号 | | --- | --- | --- | --- | | 肖群稀(分析师) | 0755-23976830 | xiaoqunxi@gtht.com | S0880522120001 | | 刘麒硕(研究助理) | 0755-23976666 | liuqishuo@gtht.com | S0880123070153 | 本报告导读： 字节推出 GR-3 模型，复杂长任务执行能力较好，泛化性显著提升，建议关注产业 链相关标的。 投资要点： 风险提示：技术进步及产业化进展不及预期，行业竞争加剧。 [Table_Report] 相关报告 业 跟 踪 报 告 机器人《新型摆线减速器在人形机器人应用》 2025.07.23 机器人《星动纪元发布新款人形机器人产品，产 业发展态势持续向上》2025.07.23 机器人《优必选中标 0.9 亿机器人订单，自主换 电加速工业场景落地》2025.07.22 机器人《人形机器人 ...

7 月 22 日，字节跳动 Seed 团队发布全新 VLA 模型 GR-3，支持高泛化、长程任务和柔性物体双臂操作。同时亮相的还有通用双臂移动机器人 ByteMini。 Seed 团队发布的 GR-3 和 ByteMini 都有什么亮点？其中，GR-3 具备泛化到新物体和新环境的能力，能理解包含抽象概念的语言指令，还能够精细地操作 柔性物体。通过少量的人类数据即可实现高效微调，从而快速且低成本地迁移至新任务，以及认识新物体。这与此前需要大量机器人轨迹训练的 VLA 模 型不同。 得益于改进的模型结构，GR-3 能有效处理长程任务并进行高灵巧度操作，包括双手协同操作、柔性物体操作以及融合底盘移动的全身操作等。 而这些能力是通过一种多样的模型训练方法实现的：除遥操作机器人收集的高质量真机数据外，团队还经过用户授权，征集了基于 VR 设备的人类轨迹数 据，以及公开、可用的大规模视觉语言数据进行联合训练——多样性数据的融合是 GR-3 区别于现有 VLA 模型的亮点之一。 在这两款产品中，GR-3 的定位是「机器人大脑」，而 ByteMini 就是为其设计的配套机器人。 ByteMini 作为一款具备高灵活性、高可靠 ...

【观网财经丨智能早报 7月23日】 字节跳动发布通用机器人模型GR-3 字节跳动Seed团队发布通用机器人模型GR-3，具备泛化到新物体和新环境的能力。该团队还开发一款 通用双臂移动机器人ByteMini，搭载GR-3模型可高效在真实环境中处理复杂任务。 零一万物推出企业级Agent智能体 7月22日，零一万物于北京举办产品发布会。零一万物CEO李开复博士与零一万物联合创始人马杰、黄 蕙雯共同发布万智企业大模型一站式平台2.0版本，并推出零一万物企业级Agent智能体。该企业级 Agent以"超级员工"为核心定位，具备深度思考和任务规划能力。同时，零一万物万智平台还提供开发 工具与配置平台，企业可以随时随地基于自身业务场景，定制最懂客户需求、解决真实问题的"超级员 工"。 OpenAI宣布与甲骨文达成巨型数据中心协议 为"星际之门"开发额外数据中心容量 当地时间7月22日，OpenAI发布声明，宣布与甲骨文就额外开发4.5吉瓦"星际之门"数据中心达成协议。 公告指出，新协议使得正在美国开发的"星际之门"人工智能数据中心容量超过5吉瓦，能够运行约200万 颗芯片。OpenAI特别强调，今年1月与软银、甲骨文等合 ...

扫码订阅 AIGC 产业日报， 精选行业新闻，帮你省时间！ 4.【AI驱动的治理协议Quack AI完成360万美元融资，Animoca Brands等参投】据官方消息，由AI 驱动的治理协议Quack AI宣布完成360万美元融资，支持方包括Animoca Brands、071labs、 Skyland Ventures、Kenetic、Scaling Labs、Carv以及Merlin Chain以及其他战略投资者。据介 绍，Quack AI 是一个去中心化治理协议，它使用自主AI代理读取、分析和执行跨多个区块链的 DAO 提案。Quack AI最初构建于DuckChain之上，现在支持BNB Chain、Arbitrum和Optimism等生态系 统的治理。（金融界） 更多AIGC资讯 …… 1.【美媒：美国"星际之门"项目开局坎坷，启动半年未落实计划】今年年初，美国新一届政府上台后 迅速宣布要打造"历史上最大的人工智能(AI)基础设施项目"——"星际之门"(Stargate)。但据《华尔 街日报》当地时间7月21日报道，"星际之门"开局坎坷，目前进展缓慢。重要出资方日本软银集团和 OpenAI(美国开 ...

Group 1 - The State Administration of Foreign Exchange reported that in the first half of the year, banks accumulated foreign exchange settlement of 82,135 billion yuan and foreign exchange sales of 83,950 billion yuan, indicating a stable foreign exchange market with strong resilience and vitality, outperforming market expectations [1] - In the first half of the year, there was a net inflow of cross-border funds of 127.3 billion USD from non-bank sectors, and foreign capital net increased holdings of domestic stocks and funds by 10.1 billion USD, reversing the net reduction trend of the past two years, with expectations for gradual increases in foreign allocation of RMB assets [1] Group 2 - The Ministry of Human Resources and Social Security reported that as of the end of June, the number of participants in basic pension, unemployment, and work injury insurance reached 1.071 billion, 245 million, and 300 million respectively, all showing stable growth year-on-year [4] - The Central Huijin Investment Co. has significantly increased its holdings in exchange-traded funds (ETFs), with a total subscription of over 200 billion yuan in the second quarter, aligning its strategic layout with policy guidance to stabilize market expectations and attract long-term capital [4] Group 3 - JD.com launched a "Dish Partner" recruitment plan, offering 1 billion yuan in cash to find partners for 1,000 signature dishes, with a guaranteed dividend of 1 million yuan for each dish [7] - Meituan announced the official launch of the "Ten Thousand Brands" plan, providing traffic support, customized services, and brand support for 10,000 well-known catering brands, with over 5,000 brands already participating [8]

央行：二季度末金融机构人民币各项贷款余额268.56万亿元 央行发布2025年二季度金融机构贷款投向统计报告。2025年二季度末，金融机构人民币各项贷款余额 268.56万亿元，同比增长7.1%，上半年人民币贷款增加12.92万亿元。2025年二季度末，人民币房地产 贷款余额53.33万亿元，同比增长0.4%，增速比上年末高0.6个百分点，上半年增加4166亿元。2025年二 季度末，房地产开发贷款余额13.81万亿元，同比增长0.3%，上半年增加2926亿元。个人住房贷款余额 37.74万亿元，同比下降0.1%，增速比上年末高1.2个百分点，上半年增加510亿元。 Omdia：今年全球9英寸以上显示面板出货预计同比增长2.9%至8.76亿片 Omdia报告指出，今年全球9英寸以上大尺寸显示面板的出货量预计同比增长2.9%至9.1亿片。这一预估 好于同一机构上季度给出的2.6%增幅和9.08亿片总出货规模。（同花顺） 工信部：上半年电信业务收入累计完成9055亿元 同比增长1% 工信部发布2025年上半年通信业经济运行情况，上半年，通信业运行基本平稳。电信业务量收保持增 长，新型基础设施建设有序推进，5G、千 ...

7月22日，字节跳动Seed官方公众号宣布推出一款名为GR-3的全新Vision-Language-Action Model （VLA，视觉-语言-动作）模型。据称，该模型拥有强大的泛化能力、对抽象概念的理解以及精细操作 柔性物体的能力。 GR-3：多样数据训练 高效解读指令 GR-3模型的核心优势在于其出色的泛化能力和对抽象概念的理解。与传统的VLA模型不同，GR-3通过 少量的人类数据即可实现高效微调，从而快速且低成本地迁移至新任务，认识新物体。这一特性使得 GR-3在面对未知环境和物体时，依然能够保持高效稳定的操作性能。 具体而言，GR-3采用了Mixture-of-Transformers（MoT）的网络结构，将"视觉-语言模块"和"动作生成模 块"紧密结合，形成了一个拥有40亿参数的端到端模型。这种设计使得GR-3能够直接根据摄像头捕捉的 画面和收到的语言指令，迅速计算出下一步的动作。例如，在听到"收拾餐桌"的指令后，GR-3能够自 动完成"打包剩菜、收拾餐具、倒垃圾"等一系列连续动作。 在实际应用中，GR-3模型展现出了卓越的性能。在通用拾取放置任务中，GR-3面对训练中未见过的物 品和环境时，依 ...