作者： Miles Deutscher , 加密分析师
编译：Felix, PANews
机器人赛道可能成为未来十年最具“非对称回报”潜力的投资机会。软件 AI 已经迎来了属于它的高光时刻，像 $PLTR 这样的公司股价在过去几年里飙升了 500% 以上。如果你在物理 AI 领域能够正确布局，你将能在未来十年内看到类似的非对称上涨空间。
本文将涵盖以下内容：
- 机器人投资逻辑
- 如何获得投资机会
- 如何进行研究以及辅助工具
投资逻辑
你最近可能在社交媒体上看到过这张图表。
风险投资机构对机器人技术的投资刚刚创下季度新高（约 160 亿美元，并且还在持续增长）。
机器人领域的投资热潮在数量上比 2021 年至 2025 年期间高出约 2 倍，在价值上高出约 4.5 倍。
（相关阅读： a16z解读AI新周期：机器人成科技新主角，AI公司越做越"轻" ）
一旦你理解了其中的原因，你就会明白为什么这种流动性短期内不会放缓。作为对比，目前机器人领域的 VC 投资额仅为 AI 领域资金涌入量的 1/14。归根结底，这个巨大的差距正是当前投资者所面临的非对称机会所在。
那么，究竟是什么在驱动 VC 的兴趣？
要理解机器人赛道的投资逻辑，你不能仅仅将这个行业视为“制造机器人”。
这个行业其实扮演着将 AI 进步与现实世界链接起来的“桥梁”角色。
在过去的十年里，AI 的进步几乎完全局限在屏幕之内。
也就是说，模型变得越来越智能，但它们显然无法拿起任何东西、走到任何地方，或者与现实物理世界进行交互。
这一巨大的空白正是整个机器人投资逻辑的核心所在，目前正在进入该行业指数级增长曲线的起点：
机器人技术的限制开始被打破
过去五年，对机器人技术的悲观论调主要集中在两点：
- AI 不够强大
- 硬件成本过高且难以大规模生产
这两个限制因素正在开始被打破。
就能力而言：机器人技术目前正处于实现实际应用的关键转折点。
三年前，机器人领域的面貌截然不同。
- 2022 年，谷歌的 RT-1 引入了机器人学习，它基于 700 多个特定任务的 13 万个演示数据进行训练。
- 2023 年，RT-2 推出了首个视觉-语言-动作（VLA）模型。
- 到 2025 年，这一进展已转化为特斯拉和 Figure AI 等公司的大规模生产部署。
短短三年内，该领域就从单一任务的演示学习发展到工厂规模的部署。
如果将其与大语言模型（LLM）的发展进程进行比较，机器人技术仅仅落后几年而已。
机器人技术与低层人机交互（实际应用）
为了进行公平的比较，可以将当前机器人技术的能力大致比作 GPT-2 的水平。
GPT-2 能力强大，但缺乏实际应用经验。
这种差距正在迅速缩小，Figure 最近进行的一场直播就证明了这一点。
他们的 F.03 人形机器人连续 160 多个小时（完全自主）完成了包裹分拣工作。
这种机器人技术进步的证明在一年前还不存在。
过去一年，机器人能力方面取得了诸多实际飞跃，但简而言之，真正的现场部署终于开始显现。
成本方面：人形机器人的成本一直在快速下降。
机器人制造总成本：
- 2020 年：研发平台成本超过 100 万美元
- 2022/2023 年：单台成本 15 万至 50 万美元
- 2026 年：单台成本 3 万至 15 万美元（取决于功能）
预计未来成本曲线还将继续下降。到 2030 年，平均售价预计将下降约 70%，达到新的行业平均水平，仅为 3.7 万美元。
IDTechEX 人形机器人制造价格
实际案例
Weave Robotics 刚刚发布了火爆网络的 Issac 1 机器人，售价仅为 8000 美元。这是前所未见的低价。
这与太阳能电池板和电动汽车电池在不到十年内，从小众市场走向主流市场的成本曲线如出一辙。
机器人技术的完美风暴正在酝酿之中。
机器人 / AI 能力正在迅速提升，同时成本也在下降。
这些是目前 VC 对机器人技术表现出浓厚兴趣的部分根本原因。如果你是一位精明的投资者，就应该趁着资金仍然充裕的时候搭上这趟顺风车。
如何参与其中
以下所有内容仅代表作者观点，并非财务建议。在最后一部分，会提供一些资源，帮助你进行尽职调查/研究。
构建机器人投资组合时，有五个层面值得了解。随着层面深入，相应的风险承受能力也会随之提高。
作者将投资组合的 5-10% 分配给这些层面的组合，以构建一个长期、高信念的机器人投资组合，但你可以根据自己的喜好构建投资组合。
第一层：ETF
如果想投资机器人领域，但又不想挑选个股，ETF 是理想之选。它们能分散投资于整个生态系统，让整个行业发挥作用，而不是押注于个别公司。
（相关阅读： 普通人怎么参与机器人赛道？用ETF押注整条产业链 ）
以下三只机器人 ETF 值得您关注：
$BOTZ：Global X 机器人与人工智能 ETF
$BOTZ 是大多数散户投资者在听到“机器人 ETF”时首先想到的基金。它追踪 68 家公司，涵盖工业机器人、自动化、非工业机器人和自动驾驶汽车等领域。$BOTZ 过去一年的回报率约为 30%，今年迄今为止的涨幅约为 10%。
但缺点是投资集中度较高：少数几家日本和瑞士的自动化巨头贡献了大部分收益，因此它更像是一只专注于特定领域的成长型基金，而非一只涵盖广泛主题的基金。
$BOTZ 主要持仓
2. $ROBO：ROBO 全球机器人与自动化指数 ETF
ROBO 持有 91 家公司，费用率为 0.95%，是这份榜单中最贵的，但之所以收费高昂，是因为它追踪的是一个高度专业化的指数，专门投资于机器人领域。
$ROBO 持仓
3. $ARKQ：ARK 自主技术与机器人 ETF
该基金持有大量特斯拉股票，只有认同 Cathie Wood 对未来自主技术的独特愿景，才值得持有。此外，该基金在国防领域也有显著的投资，Kratos Defense 和 AeroVironment 是其主要持仓。
$ARKQ 业绩表现
第二层：大型上市股票
在这个层级，你将直接投资于那些已经产生实实在在机器人收入的具体公司。
一些值得加入你观察列表的公司：
1.$TSLA - 特斯拉
特斯拉是整个机器人领域中最具信心、风险也最高的公司。马斯克曾明确表示，特斯拉未来约 80% 的价值将来自 Optimus 系统。
Wedbush 的分析师 Dan Ives 称特斯拉为“世界上最好的物理 AI 公司”，并预测到 2026 年底，特斯拉的市值可能达到 2 万亿美元，这主要得益于其在全自动驾驶 (FSD) 和机器人领域的增长。
2. $AMZN - 亚马逊
亚马逊是大型科技股中最被低估的机器人公司。
自 2012 年以来，亚马逊已部署超 100 万台机器人，并运营着一个完整的系统生态系统。亚马逊在机器人领域的成功将提升其整体生产力和收入利润率。
当然，还有很多其他的大盘股值得关注，但这两家是每个人都应该重点关注的。
第三层：“卖铲人”（硬件与基础组件供应商）
淘金热时期，发财的不是矿工，而是提供采矿设备的人。同样的道理也适用于机器人行业。未来十年，那些销售 / 生产机器人公司成功所需资源的公司将会成为真正的富豪。
值得一提的“卖铲”领域有很多，以下是核心清单：
- 计算
- 视觉感知
- 执行驱动
- 仿真模拟
- 半导体
第四层：纯粹的机器人概念股
这一层的投资逻辑更加集中。这些公司的整个商业模式都依赖于机器人技术。例如：
1.$OUST - Ouster
Ouster 是机器人感知领域的佼佼者。
任何在现实世界中导航的机器人都需要“眼睛”，而激光雷达正日益成为这一层“眼睛”。
2. $SYM - Symbotic
Symbotic 是一家押注仓库自动化浪潮的公司（并非直接押注人形机器人）。
其投资逻辑是：全球各大零售商和食品杂货商的配送中心仍然主要依赖人工操作。劳动力成本高昂、不稳定，而且越来越难招到人。Symbotic 致力于构建全自动仓库系统，以取代人工环节。
他们已经拥有沃尔玛等大型客户，并且正在制定大规模部署路线图。
第五层：高风险 Betas
最后，第五层是可以考虑进行高风险投资的地方。例如：加密货币机器人项目、早期创业公司投资（如果适用）等。
值得研究的股票代码是 $BOT - RoboStrategy。它可能是目前最受关注的公司之一，因为它可以让您接触到一些私人机器人公司。这一层蕴藏着一些最不对称的投资机会，因为目前还没有人关注这里。
如何进行研究及辅助工具
理解机器人技术理论是一回事，但真正深入研究具体公司并构建投资组合又是另一回事。以下是一些对机器人技术财务研究很有帮助的工具：
Claude Mega Prompt
这是最简单的入门工具。
如果您将此提示发送给 Claude，它会分析您的整个投资组合，并帮助您反向推算出机器人技术可能适合投资哪些领域。
2. Financial Datasets MCP：个人理财终端
只需将 Financial Datasets MCP 服务器直接连接到您的终端，即可在 60 秒内将 Claude Code 变成您的个人理财助手。
以下是设置方法：
步骤 1：添加 MCP 服务器
打开 Claude Code 并粘贴：
claude mcp add --transport http financial-datasets https://mcp.financialdatasets.ai/
步骤 2：验证
在 Claude Code 中输入 /mcp，并在浏览器中完成 OAuth 流程。
步骤 3：开始提示
连接后，您可以将实时财务数据直接导入您的终端：
What's a good entry price on $OUST based on current fundamentals?
（根据目前的基本面，$OUST 的合理买入价是多少？）
Show me Tesla's revenue for the last 4 quarters and flag any trend changes.
（请提供特斯拉过去四个季度的营收数据，并指出趋势变化。）
3. Perplexity Finance
Perplexity Finance 是最喜欢的 AI 金融研究工具之一。
您可以轻松查询营收数据、寻找新兴机器人公司、创建自定义观察列表等。
Perplexity Finance
4. EdgeNetwork 的 RobotScan
这个网站可以帮助您研究顶尖的机器人公司（Web2 / Web3），按硬件排序，并提供最新新闻等信息。
如果您是机器人领域的投资新手，这里是一个不错的起点：
https://www.robotscan.io/
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