人工智能投资叙事正在从基础设施向应用端延伸。
高盛最新报告指出，随着AI算力基础设施持续扩张，人形机器人有望成为AI下一阶段的重要增长极，劳动力短缺与自动化需求则为行业长期发展提供结构性支撑。
高盛亚洲交易团队近期调研认为，亚洲机器人产业正处于早期发展阶段。相较美国同类资产，亚洲机器人及自动化板块估值仍存在折价，而盈利增长预期更高，资金已开始向机器人供应链轮动。
该行同时强调，当前行业仍处于从技术验证迈向商业化的过渡阶段，大规模落地尚需时日。
技术快速迭代，商业化尚在早期高盛股票策略师Jacqueline Du在最新报告中透露，该行于5月18日至22日走访中国香港地区、深圳和北京的14家机器人企业，覆盖中国具身AI、机器人和自动化产业链。
此次调研显示，VLA/VTLA模型与世界模型正在加速融合，推动机器人规划能力和环境适应能力提升，模型规模也在持续扩大。
但与大语言模型不同，机器人AI面临更为稀缺的真实世界数据。机器人训练需要大量力、扭矩、运动等物理数据，而这类数据难以像互联网文本和图像一样大规模获取，已成为制约模型训练和能力提升的关键瓶颈。
为解决这一问题，行业正在加大对集中式数据工厂以及人机协作数据采集的投入。高盛认为，随着机器人数据需求增长，数据采集和相关服务未来也可能成为产业链的重要收入来源。
从应用端来看，目前工业和物流场景的机器人部署仍以概念验证（POC）为主，距离大规模商业化还有明显距离。多数行业参与者预计，在积累数千万小时高质量数据、形成部署就绪模型后，人形机器人有望在2027年至2029年逐步进入规模化商业阶段。
高盛预计全球人形机器人出货量将在2027年达到7.6万台，到2032年升至50.2万台。
从“能动”到“能用”，仍需跨过技术门槛高盛长期看好人形机器人的产业空间，认为其有潜力成为继智能手机和汽车之后的新一代广泛应用终端。随着规模化生产推进，机器人平均售价和物料成本有望持续下降，从而改善商业模式。
不过，技术拐点目前尚未真正到来。
高盛指出，特斯拉Optimus在“We, Robot”发布会上的演示，以及宇树H1在2025年春晚的亮相，均显示人形机器人在硬件灵活性和鲁棒性方面取得明显进步。但从工业和消费场景的大规模应用要求来看，机器人在精度、一致性、成本以及通用自主AI能力方面仍存在差距。
其中，通用自主AI能力仍是最核心的制约因素。机器人不仅需要“看懂”和“听懂”环境，还需要在复杂真实场景中自主规划并完成连续动作，这对模型、数据和硬件提出了更高要求。
与此同时，英伟达正在通过Physical AI生态加速这一进程。Jetson Thor边缘计算芯片、GR00T模型和Isaac平台，以及Isaac GR00T Blueprint和Cosmos仿真框架，可帮助机器人开发者利用仿真环境生成大量合成数据，缓解真实物理数据稀缺的问题。
聚焦核心部件，把握亚洲估值洼地高盛认为，人形机器人供应链的价值量将更多集中于技术壁垒较高的核心零部件。其中，谐波减速器的技术门槛最高，对精度、轻量化和扭矩性能要求严苛，增长潜力较大；执行器总成在高规格机器人中的技术采用确定性相对较高。
相比之下，行星滚柱丝杠仍处于快速变化阶段，良率、生产一致性和产能准备情况存在不确定性；灵巧手的技术路线也尚未完全明朗。
估值方面，高盛亚洲交易团队认为，亚洲机器人板块相较美国同类资产仍存在一定折价。数据显示，亚太机器人篮子市盈率中位数为22倍，美国同类资产为28倍，前者较后者低约21%；PEG方面，亚太机器人篮子为1.5倍，美国为2.0倍。
这意味着，亚洲机器人及自动化企业当前估值相对较低，但对应的盈利增长预期并不弱于美国同类资产。
资金流向也开始出现变化。高盛观察到，共同基金正在逐步向机器人产业链轮动，但整体持仓仍处于早期阶段，资金主要集中在零部件、汽车自动化以及工业自动化和精密制造等领域。
高盛认为，这意味着机器人产业尚未进入全面资金拥挤阶段，如果行业未来进入规模化商业化周期，当前可能仍处于资本轮动的早期阶段。
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