周末重点速递｜券商热议：市场超跌反弹预期升温；我国计划2030年前实现首次载人登月，机构看好商业航天投资机会

（一）重磅消息

10月31日，第七届载人航天学术大会在北京开幕，载人航天相关领域800多名专家学者共话数智赋能载人航天高质量发展。月球探测工程顺利完成整合、开启新的征程。中国月球探测工程登月阶段任务各项研制建设工作正在扎实推进。计划2030年前实现中国人首次登陆月球，开展月球科学考察及相关技术试验，突破掌握载人地月往返、月面短期驻留、人机联合探测等关键技术，形成独立自主的载人月球探测能力。

（二）券商最新研判

光大证券：市场超跌反弹预期升温，市场何时迎来趋势反转？

1、近期市场银行板块逆势走强，商业航天概念盘中拉升，中国卫星等多股涨停；风电设备、保险、煤炭等板块涨幅居前。下跌方面，算力硬件股大幅调整，天孚通信等多股大跌；半导体芯片、消费电子、软件开发等板块跌幅居前。

2、板块来看，半导体、算力成为抛压最集中的方向，这也与隔夜美股存储与AI算力链的强势表现反差鲜明。或反映外部强催化与内部弱承接之间存在严重错位，也说明在指数连创阶段新低后，场内资金预期已如惊弓之鸟。展望后市，科技成长板块当前的调整幅度和速度已达历史级极端水平，短期存在技术性反弹空间，博弈超跌反弹的情绪也正在酝酿。但市场信心仍较为薄弱，行情并未迎来趋势反转，短线或仍会弱势震荡。

3、当前盘面呈现“大金融与能源板块防御性配置、商业航天独立崛起；半导体与算力硬件大面积失血”的极端分化。在市场风险偏好低迷期，大金融、煤炭、大消费等低估值、高股息、高分红、业绩稳健的板块成为资金为数不多的避风港；此外，商业航天、卫星互联网板块成为少数仍有所表现的成长题材，主要是近期相关产业消息密集披露，对板块形成反复催化。

（三）券商行业掘金

中航证券：商业航天千箭竞发，卫星互联网星座组网节奏提速

1、商业航天催化呈现“前高后低”，7、8月长十乙和朱雀三号成功回收的事件已经落地，9月虽有千帆组网、智神星一号首飞等密集发射活动。随着四季度可回收火箭有望迎来复飞，叠加顶层政策的加持，板块有望重新迎来主题事件与业绩复苏的双重催化。商业航天一级市场融资持续火热。2026年第三季度，垣信卫星、长光卫星、鸿擎科技、星际荣耀等企业分别完成10亿元规模及以上的融资，垣信卫星完成近70亿元增资，投后估值约500亿元。

2、IPO方面，蓝箭航天、中科宇航、微纳星空等企业因更新财报需要，审核状态变更。并购方面，康希通信完成对相控阵T/R芯片制造商知融科技的收购，创远信科、高凌信息等公司持续推进各自的收购事宜。商业航天有望持续得到资金加码，并进一步加快产业节奏，一二级市场打通则使得更多优质企业有望通过资本市场实现价值传递和价值重估，形成产业与资本共振的良性发展格局。

3、截至9月30日，2026年我国航天发射次数达到70次，较去年同期（59次）显著增长。其中，我国民商火箭共计完成16次发射，发射次数和成功次数已达到2025年全年水平。第四季度通常是我国航天发射的密集期，我们判断，2026年全年我国航天发射次数有望再创历史新高。

4、8月19日，朱雀三号遥二运载火箭一子级按程序完成陆地回收，任务圆满成功。短短一个多月，国家队与民营力量先后走通两条完全不同的回收路径，标志我国可回收火箭从单点技术验证迈入多路线并行、工程化应用阶段。网系回收与支腿回收并非替代关系，而是差异化场景下的工程取舍——前者通过箭地协同减重增效、适配大运力海上回收，后者借鉴猎鹰9号方案、适配高频次商业发射。

5、民商火箭首次执行低轨巨型星座组网任务，卫星互联网建设持续加速。9月15日，蓝箭航天朱雀二号改进型遥七运载火箭采用“一箭十星”方式将千帆极轨19组卫星送入预定轨道；9月16日，东方空间引力一号遥三运载火箭将8颗千帆星座组网卫星及1颗超高速无线通信（EUHT）技术试验卫星共9颗送入预定轨道。民商火箭24小时内连续执行低轨卫星互联网星座组网任务。这标志我国民营商业航天正式从“试验载荷承运方”迈入“星座组网服务商”的新阶段，国家队与民商火箭协同组网格局加速落地。随着更多民营型号成熟、可回收技术兑现，我国卫星互联网星座组网节奏有望进一步提速。

6、商业航天板块，建议重点关注的领域如下，运载火箭，价值量较高的核心环节或分系统配套：液体火箭发动机、推进剂贮箱。标的包括航天智装、国博电子、中国卫星、电科蓝天、铖昌科技、航天电子、奥普光电、天银机电、上海瀚讯、斯瑞新材、高华科技、铂力特、航天环宇、北斗星通、星图测控、中国卫通、中科星图等。

国金证券：物理AI奇点时刻到来，物理AI有了从1到10的机会

1、什么是物理AI？融合物理规律和AI的新型范式，区别于纯基于数字空间的生成式AI，物理AI通过物理约束模型把“智能”落地为“动作”，是AI应用进入下半场、打开实体场景的载体。为什么是现在？模型端走完0→1：从大语言模型做任务规划的初步尝试，到VLA把语义理解从语言延伸到物理空间，再到π0至π0.7围绕动作生成、数据效率与可靠性持续迭代，配合级联式与分层式两类工程架构，VLA已从实验室走向真实产线。

2、路线开始分化：除单一路径纵深迭代与系统架构层面分化外，以Astra为代表的“模型外部”路线出现，不再训练VLA，改由通用Agent基模通过代码生成与工具调用驱动经典控制器，把机器人控制从“模型问题”变成“系统问题”。成本开始坍塌：不用为每个场景重训模型、不用为新任务重复采集数据、不用自研通用“大脑”。三项成本同时下行，物理AI有了从1到10的机会，我们判断当前是较好布局窗口。

3、短板就是数据，最核心的瓶颈和机会。根据中国信息通信研究院《具身智能训练场研究报告（2026年）》信息，假设要让机器人实现“ChatGPT”时刻，约需21200台机器人连续工作一年，产出千万小时级有效数据，而当前全球可用的高质量真实数据仅数十万至百万小时级，数据尤其是真机数据将成为物理AI最核心的瓶颈也是最好的投资机会。

4、感知与执行：高精度灵巧操作仍是硬边界，卖铲子确定性强。传感器/执行器作为物理AI落地的必需品具有不可替代的地位，同时其需求也与数据采集环节存在共振。以Gemini Robotics2为例，夹爪类任务平均成功率已达74.2%～89.6%，而多指灵巧操作成功率却大幅离散，瓶颈直指触觉与力控硬件。建议关注视觉、触觉、灵巧手三个方向。

5、短板补齐后，物理AI将打开全新应用场景，本体端除人形机器人值得重视外，从工业场景应用看机械臂/非人形机器人也有较好放量前景，例如移动机械臂+商用VLA模型在物流/制造业场景中已经逼近生产级能力。物理AI有望重塑制造业，仓储物流/服装行业或率先落地。随着短板逐步补齐，机会将转移至应用端，尤其是仓储物流/服装行业由于有大量柔性工序无法通过单纯的工业自动化实现，升级有望率先落地。物理AI奇点时刻到来，建议关注核心短板数据采集、传感器、灵巧手等环节的奥比中光、奥普特、雷赛智能等标的。