股债汇“不可能三角”的当下和未来，中央一号文件的五大看点！

中国银河证券 · 公众号 · · 2025-03-02 19:53

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一、以科技创新引领农业新质生产力发展 。2月23日，《中共中央国务院关于进一步深化农村改革扎实推进乡村全面振兴的意见》（后文简称《意见》）即2025年中央一号文件正式公布。这是中央一号文件首次提及农业新质生产力。发展农业新质生产力的主要抓手有三：一是加快突破农业领域关键核心技术。农业新品种培育、耕地质量提升等十大重点领域是重要着力点。二是充分发挥“南繁硅谷”等重大农业科研平台的作用；三是推动农机装备、智慧农业两大领域发展。如扩大农机装备报废更新、设施农业设备更新补贴范围，加强智慧农业应用场景拓展。

二、践行大食物观、大农业观，构建多元粮食供给体系 。越是面临风险挑战，三农工作以及粮食安全的重要性便越高。保障粮食安全一方面要向土地要粮食，在确保稳产丰产的基础上优化结构，如巩固扩大大豆扩种成果。另一方面要向海洋、森林、生物要粮食要食物，其中海上牧场是重要方向之一。鉴于海上牧场产业链上游包括生物育种、饲料动保、养殖设备等，下游包括海产品流通、预制菜初加工、生物医药化妆品等精深加工，具有产业链条长，带动作用强的特征，广东等部分地区已开始布局。

三、多渠道增加农民收入 。城乡居民收入差距成为影响我国收入差距的重要原因，进而制约农村居民消费水平。为增加农民收入，《意见》提出从发展乡村特色产业、完善新型农业经营主体联农带农机制、因地制宜发展庭院经济等家庭经营的产业项目方面提升农户经营性收入；从推进家政兴农行动、加强大龄农民工就业扶持、扩大以工代赈项目实施规模视角提升农户工资性收入；从探索农户住房有效利用实现形式、集体经营性建设用地入市改革、因地制宜发展新型农村集体经济入手提升居民财产性收入。

四、创新乡村振兴投融资机制 。对比2024年中央一号文件，在乡村振兴的投资机制方面，增量信息主要有三：一是明确提及要加大中央预算内投资、超长期特别国债对农业农村领域重大项目建设的支持力度。二是提出鼓励符合条件的企业发行乡村振兴债券，以鼓励企业参与乡村振兴。三是推广畜禽活体、农业设施等抵押融资贷款，以鼓励银行加大参与乡村振兴的力度。从而多渠道解决乡村振兴的资金来源问题。

五、健全农业转移人口市民化机制 。2015年中央城市工作会议提出以居住证为抓手推动城镇化。二十届三中全会以来则更强调户籍制度的放宽，明确由常住地登记户口提供基本公共服务，同时更加注重要素保障。本次《意见》明确提出推动转移支付、新增建设用地指标、基础设施建设投资等与农业转移人口市民化挂钩，表明政策开始更加关注在推动城镇化的过程中资金等要素的保障。预计未来我国财政支出结构和投资结构将由过去重视硬性基础设施建设更多转向民生领域的软性基础设施建设，土地要素也进一步向人口聚集的城市群都市圈倾斜，转移支付力度也进一步和农业转移人口市民化规模挂钩。

风险提示

1.政策落实不及预期的风险；2.对相关政策理解不全面的风险。

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机械：大脑平权催化具身智能

核心观点

大模型如何赋能具身智能机器人 ？现实世界场景过于复杂，人工构建完整的技能库几乎不可能，因此泛化能力对于通用具身机器人十分关键，而大模型是提升机器人泛化能力的重要工具。1）感知层面，具身智能可以帮助机器人主动映射、主动定位、物体识别、交互感知，其中大模型能更好地处理语言、2D图片、3D数据等多模态数据；2）推理层面，具身智能能够帮助机器人进行任务规划、导航等，其中大模型可一定程度取代人工建模，理解各种人类文本命令，适应新环境新物体新任务，提高泛化能力；3）执行层面，具身智能可帮助机器人技能学习，使用大模型在真实场景数据上有较之前更好的泛化性。

分层端到端为当下主流，新范式持续涌现 ：具身智能模型按照算法可分为两类，分层端到端模型和端到端模型。1）分层端到端一般分为三层：基础大模型（LLM/VLM）、决策模型（LLM向强化学习演进）、操作模型（“MPC+WBC” 向“RL+仿真”转变），对数据需求相对更少，在新任务学习上更有优势。2）端到端大模型，同时训练决策和操作，对数据和算力要求高，以谷歌RT-2为代表。目前被大多数本体厂商使用的是分层端到端模型，外接VLM大模型+自研操作小模型，例如Figure 02接入OpenAI VLM，Apollo接入谷歌机器人大模型，乐聚“夸父”接入华为盘古大模型等。同时，模型的创新也在不断涌现。Figure 2月20日发布的具身智能大模型Helix可完成从原始像素和文本命令映射到连续动作；无需任何任务特定的微调；将VLM 主干与机器人视觉运动策略结合达到高速连续控制；实现全身控制和多机器人协作；在本地 GPU 运行。Helix大幅提升了人形机器人家用可能性。

DeepSeek冲击波：大脑平权催化具身智能 ：DeepSeek能够提供开源优质的LLM（DeepSeek V3/R1）和VLM（DeepSeek VL2），有利于实现大脑平权，并催化具身智能。1）DeepSeek让一些受制于大模型闭源限制而难以承受从头开发“大脑”的机器人企业，能够接入开源“大脑”，从而将更多资源投入到机器人“小脑”（操作小模型）开发中，缩小初创企业参与具身智能机器人研发制造的门槛，并缓解行业中操作小模型发展迟滞现状。例如，在具身模型分层端到端架构中，基础大模型一般为LLM/VLM，DeepSeek可以给本体厂商提供开源、高性能且“低价”的选择。2）DeepSeek会促进一些人形机器人初创公司开始自研真正适配具身智能机器人的大模型，激发行业创新，实现效果优化。Figure Helix在其系统2部分内置了一个开源的、开放权重的VLM，DeepSeek可以极具性价比地提供此类功能。

投资建议

我们认为，DeepSeek促进大脑平权，驱动具身智能机器人研发进展和商业落地，行业量产有望加速。

风险提示

产业政策及产业化不及预期的风险；Optimus进展不及预期的风险；国内供应商在特斯拉供应链进展不及预期的风险；技术迭代的风险。

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