機器人概念中的學(xué)問還不少

周五收盤，機器人概念走高，邁赫股份、綠的諧波、豐立智能、拓斯達(dá)、奧比中光等概念股都有超過10%的單日漲幅。查看概念指數(shù)K線圖可知，自2026年初以來，整個概念板塊曾經(jīng)在1月中下旬、五月中下旬創(chuàng)造出歷史最高位置，當(dāng)前的點位接近2025年9月中旬的“前歷史最高位”，近一周的趨勢是顯著向上的。

這么多年下來，機器人概念一直是股市的“香餑餑”。截至周五收盤，以萬得機器人概念指數(shù)的年度回報統(tǒng)計來看（如下圖），從2020年開始，整個概念板塊每年的“年度回報”幾乎都要遠(yuǎn)高于滬深300指數(shù)，除了2024年有所落后，但也不多。可見，機器人概念確實是當(dāng)下市場最矚目，最耀眼的存在之一。

來源：萬得

不過，萬得機器人概念指數(shù)的成分股，主要涵蓋工業(yè)自動化生產(chǎn)線生產(chǎn)、數(shù)控機器人制造、自動伺服系統(tǒng)以及服務(wù)機器人等相關(guān)領(lǐng)域，范圍還是比較廣的。后續(xù)以具身智能機器人、物理AI為核心的各類細(xì)分概念或者交叉概念，可能會走出分化走勢，這需要投資者密切關(guān)注。

具身智能機器人和物理AI

以當(dāng)前資本市場最火熱的概念看，投資者需關(guān)注兩種容易搞混的概念。伴隨大模型向物理世界溢出，國外的科技巨頭頻繁拋出新概念。英偉達(dá)等巨頭力推“物理AI”（Physical AI）概念，也在美國科技概念股中風(fēng)生水起。那么，其與具身智能機器人概念之間有何關(guān)聯(lián)性和區(qū)別點呢？

具身智能機器人是具有物理實體的人工智能系統(tǒng)，通過多模態(tài)傳感器與環(huán)境交互，融合機器視覺、自然語言理解等技術(shù)實現(xiàn)感知、決策與執(zhí)行的閉環(huán)控制。

物理AI則是使攝像頭、機器人和自動駕駛汽車等自主系統(tǒng)能夠在物理世界中進(jìn)行感知、理解、推理，并執(zhí)行或統(tǒng)籌復(fù)雜的動作。

從底層邏輯來看，物理AI與具身智能機器人絕非對立，而是AI技術(shù)演進(jìn)到相同階段的“孿生映射”。它們的雷同性主要體現(xiàn)在以下三個維度：

——核心痛點相同： 無論是物理AI還是具身智能，本質(zhì)都是為了解決傳統(tǒng)生成式AI（如大語言模型）“有智商、無實體”的痛點。它們的目的都是讓大模型走出虛擬的文字與圖像世界，進(jìn)入三維物理世界，實現(xiàn)“感知—理解—規(guī)劃—執(zhí)行”的閉環(huán)。

——技術(shù)底座重合： 兩者均依賴多模態(tài)大模型作為“大腦”，通過引入3D激光雷達(dá)、觸覺傳感器、六維力覺傳感器等，讓AI具備對物理規(guī)律（如重力、摩擦力、空間幾何）的認(rèn)知。

——商業(yè)目標(biāo)一致（賦能新質(zhì)生產(chǎn)力）： 工業(yè)制造、倉儲物流、高危特種作業(yè)是兩者共同的早期落地場景。根據(jù)沙利文與IDC等機構(gòu)的最新的行業(yè)報告，到2026年，由這兩者驅(qū)動的全球市場規(guī)模都將迎來萬億級的爆發(fā)契機。

盡管有很多一致的地方，但在二級市場的概念描述與投資邏輯上，兩者的側(cè)重點有著一定的區(qū)別。

物理AI的本質(zhì)是“理解物理世界的AI模型”。它是一個上層、宏觀的模型概念，并不局限于某一種具體的硬件形態(tài)。它可以被封裝進(jìn)人形機器人，也可以被封裝進(jìn)自動駕駛汽車（如FSD）、智能工廠的中央控制系統(tǒng)，甚至是物流園區(qū)的物流機器人車。其強調(diào)的是基于物理法則的大模型訓(xùn)練、仿真世界的構(gòu)建能力。例如，在虛擬數(shù)字孿生世界中先讓AI訓(xùn)練100萬次，再部署到現(xiàn)實中。

在美國科技龍頭股中，物理AI往往是巨頭的游戲。投資該概念應(yīng)聚焦于“生態(tài)定義者”，比如像英偉達(dá)這樣提供物理仿真環(huán)境、云端訓(xùn)練工具的底層巨頭，更多指向頭部算力與仿真平臺。也包括一些致力于將物理AI注入自動駕駛、智慧物流、工業(yè)自動化領(lǐng)域的算法頭部企業(yè)。

具身智能機器人則是“物理AI最核心、最高級的落地形態(tài)”。可以說這個概念是物理AI概念中的一個細(xì)分，它強調(diào)的是“有機械軀體的智能體”，在股市中往往指向更具體的“硬科技”制造。也就是說，這個概念除了算法，更考驗軟硬件協(xié)同與高端制造能力。它對機械本體的靈活性、續(xù)航能力、運動控制（如執(zhí)行器、關(guān)節(jié)、輕量化材料）有著嚴(yán)苛的要求。相關(guān)概念股也多來自這些細(xì)分的實體制造業(yè)。

在國內(nèi)A股市場，具身智能機器人概念更多映射在“新質(zhì)生產(chǎn)力”中的高端制造鏈。當(dāng)機器人本體企業(yè)尚未大規(guī)模放量盈利時，產(chǎn)業(yè)鏈上游的通用零部件是彈性最大的領(lǐng)域：比如，以行星滾柱絲杠、諧波/RV減速器（決定機器人動作精度）為代表的絲杠與減速器賽道；以六維力矩傳感器、三維視聽傳感器（機器人的眼睛與皮膚）為代表的傳感器賽道；以 空心杯電機、微型驅(qū)動器（機器人的肌肉與神經(jīng)）為代表的伺服系統(tǒng)賽道。

簡而言之，具身智能機器人概念股更“硬”，更偏向傳統(tǒng)機械制造與精密電子；而物理AI則更“軟”，更加偏向軟件算法與仿真算力平臺。

尾聲

以上內(nèi)容可以明確提醒投資者，所謂的機器人概念本身就非常豐富，具身智能機器人、人形機器人、物理AI等等單單這些細(xì)分概念名詞就有差異，更別提每個概念中所重點包含的上下游產(chǎn)業(yè)鏈，尤其是因發(fā)展階段不同，而可以率先利好的重點行業(yè)和板塊，都是非常復(fù)雜的。

很多投資者認(rèn)為購買某個概念的ETF就能脫離選擇個股的風(fēng)險，但其實概念本身的差別和ETF所追蹤指數(shù)成分的差別，也足夠很多人研究很久的了。

機器人概念本身的風(fēng)險也很大。馬斯克周三在社交平臺X上回應(yīng)一名用戶關(guān)于Optimus 第三代提前量產(chǎn)的猜測時明確表示，“Optimus生產(chǎn)初期將極其緩慢，因為一切都是全新的。這不像造車。”此前，該款機器人產(chǎn)品已經(jīng)多次推遲定型與交付時間。

這說明通用型人形機器人在軟硬件集成、成本控制與可靠性上的多重瓶頸，特斯拉尚且如此，其他較小規(guī)模的機器人企業(yè)要完成頗具規(guī)模的商業(yè)化落地還是非常難。

機器人產(chǎn)業(yè)鏈橫跨硬件制造、AI算法、場景應(yīng)用、數(shù)據(jù)服務(wù)等多個領(lǐng)域，需要各個環(huán)節(jié)上的企業(yè)形成緊密協(xié)同和技術(shù)協(xié)同進(jìn)步，某個環(huán)節(jié)的推進(jìn)卡殼，就可能導(dǎo)致最后落地產(chǎn)品變現(xiàn)的推遲。

說到底，這幾年概念漲勢確實好，但風(fēng)險依舊存在，分化也很有可能，要謹(jǐn)慎投資。

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