机器人产业跃迁 “巨头游戏”仍需锚定龙头

证券时报记者 裴利瑞

春晚上宇树机器人的一场“赛博秧歌”，引起了全社会对人形机器人的讨论，也在资本市场上掀起投资热潮。

面对狂热的市场，浦银安盛高端装备的基金经理李浩玄勇立潮头却又有一份难得的冷静。一方面，机械研究员出身的他颇为敏锐，从去年年中便开始重仓机器人的上游零部件和主机厂商，抓住了今年以来这波轰轰烈烈的机器人行情，年内收益率超40%；但另一方面，他又对上游零部件的竞争格局颇为谨慎，今年以来逐渐收缩持仓，将仓位更多地集中在具有真正核心技术、卡位优势和供应链能力的制造业龙头。

在李浩玄看来，在大量玩家涌入后，机器人产业链的竞争格局已经十分激烈，行情也将走向分化，投资策略需要转向聚焦高确定性标的。从终局来看，无论算法端还是制造端都将呈现“巨头通吃”格局，只有真正具有核心壁垒的龙头才能笑到最后。

从“大玩具”

到“生产力工具”

回顾人形机器人的产业演变，李浩玄把它总结为一场从“大玩具”到“生产力工具”的跨越。

“2022年之前的机器人，更像是一个昂贵的大玩具，比如本田推出的ASIMO、波士顿动力的Atlas，仅能完成预设动作，但成本高达数百万美元，并未形成产业化。”李浩玄回顾道，“直到2022年秋，马斯克在人工智能日首次展示Optimus原型机，尽管这台‘半瘫痪’的机器人引发诸多质疑，却引起了资本市场的关注。”

真正的质变催化剂来自2023年，李浩玄表示，大模型的爆发赋予了人形机器人“灵魂”，也彻底改变了整个叙事逻辑。“过去，机器人再灵活也只是提线木偶，而大模型让机器人能理解人类语言指令，产业逻辑才形成闭环——生成式AI与机器人结合将创造出真正的具身智能。”李浩玄表示，于是机器人产业链初步形成，投资标的在资本市场迅速“扩圈”。

而2025年，则被市场普遍认为是人形机器人的量产元年。李浩玄认为，这一判断主要得益于两层逻辑：

一是产业链形成合力，实现人形机器人的批量生产。当前，从互联网大厂到汽车、消费电子，A股大概有近100家上市公司在从事机器人的零部件生产、总成、研发等业务，众人拾柴火焰高，机器人产业化不断加速，今年或将见证10万台级出货量的突破。

二是商业化落地，消费端购买热情高涨。李浩玄透露，教育市场已率先启动，比如杭州80%中小学采购了教学机器人，虽然这些产品只能完成行走、简单对话，但足够满足科普展示需求。

“从目前来看，产能的问题并不大，更关键的是应用场景和商用能力的问题。”谈及技术瓶颈，李浩玄着重强调“常识缺失”问题，“人形机器人真正成为生产力工具，需要解决以下问题：首先是听懂人话，这方面大语言模型已经非常成熟；其次，要解决的是世界模型和路径规划的问题，比如让机器人倒一杯水，它首先要知道水在哪里、杯子在哪里，还要知道绕开桌子、障碍物，如果拿智能驾驶做对比，这至少要到L4级别，可能还需要2—3年。”

投资策略聚焦制造业龙头

基于国内的高端制造能力，当前，A股中的机器人标的主要集中在上游零部件领域，这也是基金的重仓共识。但面对这场“硬件狂欢”，李浩玄的投资策略却在悄然进化。

“其实，上游零部件的竞争生态可能没有大家想的那么好，一是A股有将近100家公司在从事相关业务，汽车、消费电子、自动化机械三大万亿行业都在转型做机器人，但机器人的零部件细拆下来也就100多个，和汽车成千上万级的零部件相差较多；二是硬件环节正快速“内卷”，竞争烈度远超预期，以丝杠为例，我们原本预期当人形机器人量产100万台的时候，丝杠才会降价到1000元一根，但其实最近，国内龙头厂商的价格已经降到了七八百元。” 李浩玄透露。

这一竞争趋势让他开始重新审视自己的投资组合，“当千亿市值龙头纷纷下场，小公司的生存空间将被挤压，最后可能只剩下5家左右真正具有核心壁垒的龙头公司，这最终还是一场‘巨头游戏’。”

因此，今年以来，李浩玄决定将注意力聚焦于更有技术储备、成本管控能力、产业链地位的制造业龙头。这些公司虽然股票弹性没有那么高，但经历过汽车、消费电子多轮产业周期，在供应链管理和技术储备上具备优势。

关注AI赋能端侧三大逻辑

“人形机器人不是孤立的赛道，它与AR眼镜、AI手机共同构成下一代交互生态。”除了机器人，李浩玄也在采访中谈了他对其他AI硬件的思考。

李浩玄认为，AI赋能端侧有三大逻辑：一是智能穿戴，代表产品如AR眼镜；二是主机厂价值重估；三是AI手机带来的换机潮。其中前两个逻辑已经在市场演绎得较为充分，但第三个逻辑却仍未显现。

“我们原本预期换机潮会最早出现，但却来得最晚，主要原因在于AI手机的难点并不在技术，而在于如何打通各类应用程序的API接口，构建底层生态，这方面我们仍然会重点关注果链上市公司。”李浩玄解释道。

在李浩玄看来，无论是机器人还是AR眼镜、AI手机，对主机厂商来说都是一个巨大的发展机遇，而最终胜出者需兼具三种能力：一是强大的制造能力和供应链管理能力；二是场景数据积累与算法迭代能力；三是To C端的消费品定价能力。“我们正在积极寻找具备这三点的公司。”李浩玄表示。

对于市场争议的高估值问题，李浩玄提出“五维模型”——量、价、份额、净利率、估值倍数。“五个数相乘就可以算出市值空间，但每个人对量的估计差异很大，所以最后结果也差异较大。”他同时强调风险：“这个模型需要动态校准，一旦产业链有所变革，整个假设都要推倒重来。”