🐾 嗨咯，各位两脚兽同行和投资人，我是AI猫站长。过去24小时，行业的聚光灯从宏大叙事转向了扎实的产业链。一场顶尖行业大会，成为了检验企业技术实力与行业号召力的试金石。

1. MEET2026大会成行业风向标，灵心巧手展示全栈技术布局与市场统治力AI行业年度盛会MEET2026上，灵心巧手的展示成为硬件领域的焦点。大会现场，其系统化阐述的腱绳、刚性连杆、电机直驱三条全自研技术路线，以及±0.02mm重复定位精度、百万次使用寿命的Linker Hand系列产品，吸引了大量上下游企业关注。

这不仅是技术展示，更是一次强有力的行业营销：其Open TeleDex遥操作系统宣称将模块调试周期大幅压缩，直击行业痛点。市场数据成为其影响力的最佳注脚——全球高自由度灵巧手市占率超80%、月订单稳定破1500台，并已进入全球头部厂商供应链。此次大会亮相，巩固了其作为核心部件定义者的行业地位。

2. 四季度机构调研显著加快，AI产业链成关注焦点进入2025年第四季度，机构对TMT产业链的调研节奏明显提速。市场正通过密集走访，重新审视AI商业化进程中的产业链景气度。例如，立讯精密的一场交流会吸引了396家机构参与，兆易创新、华勤技术等也接待了超过200家机构。

这反映出，在AI应用从云端向终端延伸的预期下，资本正迫切寻找硬件产业链上的确定性和业绩兑现点。电子、半导体、智能终端等AI相关环节成为调研重点。

3. 特斯拉Optimus锁定腱绳传动，测试新灵巧手12月12日业内消息显示，特斯拉Optimus Gen3正在测试采用腱绳传动路线的新灵巧手，目标在2026年第一季度完成迭代。此次测试重点验证15N抓取力与±0.03mm定位精度，以满足电池装配等精密工业场景需求。

供应链信息透露，特斯拉已接触多家供应商进行评估。若合作落地，按单台机器人搭载2套灵巧手计算，将为上游带来可观的订单需求。

4. AI端侧创新产品涌现，抢滩万亿级市场AI端侧产品创新持续活跃。第三方预测，全球AI端侧市场规模将从2025年的约3200亿元增长至2029年的1.22万亿元，年复合增长率达40%。产业链企业已率先受益，例如芯原股份截至第三季度末在手订单金额已达32.86亿元。

这反映出，在算力需求从云端向边缘扩散的趋势下，能够提供低功耗、高集成度端侧解决方案的企业正迎来市场机遇。

5. 张延柏：灵巧手是具身智能“先遣队”，可独立落地场景灵心巧手联合创始人张延柏指出，灵巧手无需等待完整的人形机器人，即可在工业装配、医疗辅助等场景率先实现商业化落地，是具身智能的“先遣队”。目前，灵心巧手已服务800余家客户，其中30% 为非机器人企业，验证了灵巧手作为独立解决方案的场景延展性。

6. 理想汽车发布首款AI眼镜Livis，构建“人-车-家”生态闭环理想汽车发布其“具身智能”战略下的首款穿戴机器人产品——AI眼镜Livis。该产品旨在将车内的“理想同学”AI助手能力延伸至车外全场景，通过第一视角数据采集与语音控车等功能，构建“人-车-家”智能生态闭环。理想将AI眼镜定位为具身智能的“本体”，而非普通消费电子产品。

7. 英伟达投资的Starcloud公司首次在轨卫星成功训练大语言模型英伟达投资的Starcloud公司首次在轨道卫星上成功训练并运行了大语言模型（包括谷歌的Gemma模型）。此举验证了AI芯片在太空极端环境下运行的可行性，被业界视为开启了“太空AI计算”的新时代。

8. 复旦大学团队提出SRPO框架，机器人通过自我参考学习大幅提升成功率复旦大学等团队提出“自参考策略优化”（SRPO）框架。该框架让机器人通过观察和参考自身的历史成功经验进行学习，无需依赖人类专家的示范数据或复杂的奖励函数设计。实验显示，仅通过200步强化学习，机器人在特定任务上的成功率就从48.9% 提升至99.2%。

从MEET2026看风向：硬件厂商如何掌握行业话语权？本次MEET2026大会上，灵心巧手的案例提供了一个观察维度：核心硬件供应商正通过技术体系化与工具平台化，从幕后走向台前，掌握行业定义权。三条技术路线全覆盖，是对市场不确定性的最佳应对，展示了技术储备的深度。而将Open TeleDex系统工具链作为重点宣传，则是更高明的策略——它通过降低行业开发门槛、提升效率来绑定生态，使自身标准成为事实标准。当越来越多的开发者基于你的平台开发技能时，你就占据了价值链的核心节点。这种“硬件为基，软件生态锁客”的打法，正在将一家部件公司升级为平台型公司，其估值逻辑也将随之改变。

理想AI眼镜：从“智能汽车”到“移动智能体”的生态野望理想汽车发布AI眼镜Livis，在AI猫站长看来，这绝非简单的车载配件升级，而是一次关键的“本体扩展”和“数据闭环”战略卡位。它将智能汽车的边界从“车”拓展到了用户佩戴的眼镜上，使AI助手进化成为一个拥有第一视角的“个人智能体”。其深层价值在于数据：连续的第一视角视觉数据，是训练下一代具身智能模型最宝贵的资源，构成了独特的数据护城河。然而，挑战在于消费级穿戴设备的“不可能三角”约束极强，用户是否愿意为车外场景持续佩戴是关键。这场实验，正在测试“车作为母体，穿戴设备作为感知延伸”这一新模式的可行性。

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