2025年伊始，权益市场出现罕见一幕：不到两个月的时间，多只重仓人形机器人的基金以净值超40%的业绩领涨，以浦银安盛高端装备A为例，Wind数据显示，截至3月20日，该基金自2024年3月成立以来收益已达89.23%%。

李浩玄，浦银安盛高端装备基金经理，同济大学金融专业硕士学历。2015年9月加盟浦银安盛基金管理有限公司,在研究部从事研究员岗位工作。2022年12月起担任浦银安盛基金基金经理。

在交流中，李浩玄表示，未来5至10年，是人形机器人的高速爆发期。科技投资最重要的就是要找到类似机器人这样，空间足够大且有确定性增长的产业。同时，还需提早布局，因为科技发展迅速，慢一步就可能错失良机。

精选具备长期竞争优势的白马型企业

李浩玄的投资框架以价值导向，其核心在于风险收益比的动态平衡——既注重组合的绝对收益空间，更强调对波动率的有效控制。据李浩玄介绍，在机器人产业投资策略调整中，核心逻辑已从硬件端转向数据与算法构建的深层壁垒。初期阶段，市场普遍聚焦上游零部件环节（如伺服系统、减速器等），他认为，随着行业参与者激增，硬件端同质化竞争加剧，中小型企业虽短期占据先发优势，却在规模化生产、成本控制及产业链整合层面显露短板。

基于此，李浩玄在投资组合上作出一些调整：逐步削减对中小型零部件企业的配置，核心持仓已向具备长期竞争优势的白马型企业集中。筛选标准包括：其一，具备成熟产品体系与持续降本能力，通过工艺优化和供应链管理建立护城河；其二，拥有领先的技术储备与研发投入强度，专利布局覆盖核心环节；其三，占据产业链关键节点，具备上下游议价权与资源整合能力；其四，产能规划与人才梯队建设匹配行业扩张需求。

“尽管头部企业因市值较大导致股价短期弹性较弱，但其抗周期能力、技术迭代效率及商业化落地确定性更适配产业成熟期发展逻辑。当前投资需规避短期概念炒作，重点锚定具备全链条技术沉淀、规模化应用场景及持续盈利能力的优质标的，以应对行业从“野蛮生长”向“强者恒强”阶段的过渡。”他谈道。

对于人形机器人产业竞争格局，他认为行业终局或将由具备综合实力的制造业巨头主导。不同于新兴行业常涌现初创企业的传统路径，该领域核心壁垒高度依赖规模化制造能力、精益化管理体系及全产业链协同优势。现有产业实践表明，传统龙头企业凭借成熟的工艺沉淀、成本控制能力与供应链资源整合效率，在关键环节持续构建护城河。尽管当前有众多企业涌入系统集成领域，但中小型公司受限于技术迭代速度、资金储备及抗风险能力，难以实质性撼动头部企业市场份额。行业竞争本质已演变为存量巨头间的效率比拼与生态位争夺，而非新兴玩家颠覆性创新主导的战场。

人形机器人商用化仍面临挑战和难点

李浩玄认为，未来人形机器人实现商用化需突破三大核心条件。首要条件是基于大语言模型的自然语言理解能力已较为成熟，能够解决基础指令交互问题。当前技术瓶颈主要集中于后续两个层面：第一是事件模型的构建与常识性理解。机器人需建立对物理世界的认知框架，例如执行“倒水”指令时，需自主拆解任务流程：理解水源位置、识别容器、规划取水路径等，这涉及人类常识性知识的应用。现有技术难以实现跨场景的泛化推理，尤其在动态环境中的逻辑推演能力不足，事件模型框架尚未完善，需攻克物理世界动态关系的建模难题，技术突破仍需时间积累。 

第二是复杂环境下的运动规划与控制能力。以倒水任务为例，机器人需完成精准抓取杯体、保持液体平衡、实时避障等复合操作，涉及多关节协同控制与高精度路径规划。此类操作需融合视觉感知、动力学建模及实时决策系统，对机械结构稳定性和算法鲁棒性要求极高。相较而言，智能驾驶L4级技术因操控自由度更低（仅需处理平面移动）、环境变量更可控（道路规则明确），其实现难度低于人形机器人。 

李浩玄表示，未来2-3年，随着自动驾驶L4技术成熟带来的感知决策技术迁移，人形机器人或可达到基础应用水平，但实现全场景自主化仍需突破事件模型泛化与运动控制优化等关键技术。当前技术距实际商用仍存在显著差距，需持续完善底层算法与系统集成能力。

李浩玄坦言，当前对人形机器人上游产业链竞争格局存在显著担忧。根据行业测算，若全球人形机器人年销量达1亿台、单价10万元，终端市场规模将达10万亿元，与全球汽车市场规模相当。理论上，该量级市场可为机械制造、汽车零部件等关联企业创造巨大发展空间。但现实产业生态呈现多重挑战：首先，汽车零部件企业正加速布局人形机器人领域，依托现有精密制造能力进行业务延伸；其次，工业自动化企业凭借运动控制、伺服系统等技术积累强势切入；再者，消费电子企业基于精密结构件生产经验加入竞争。三大万亿级行业（汽车、自动化设备、消费电子）的头部公司集体转型，导致上游供应链迅速拥挤。未来行业洗牌过程中，具备核心技术壁垒、规模化降本能力及跨场景适配优势的企业或能突围，但短期内的无序竞争或对整体产业生态形成压力。