（一）人形机器人
以特斯拉人形机器人为例分析，目前人形机器人主要包括大脑、躯干、四肢和手部等结构。从硬件成本的占比来看，关节执行器、末端执行器、传感器三大件是本体的主要成本构成，为产业链最核心的环节。
目前产业链比较核心的卡点还是在于机器人的大脑发展。
-" 大脑 " 负责感知和规划决策：大脑处于相对 " 高级别 " 的功能层级，主要提供机器人所需要的顶层感知、理解、规划、推理能力。近年来 AI 大模型尤其是在多模态大模型领域持续迭代，持续赋能机器人大脑层级的进步。
-" 小脑 " 负责运动控制：小脑处于相对 " 低级别 " 的功能层级，主要负责将抽象的动作规划与策略转化为具体的操作并控制执行。目前小脑的职能主要还是由底层的运动控制系统结合一些控制领域的 AI 小模型来承担。
-" 大小脑 " 分层架构是当下的主流，未来大小脑可能会走向一体化，最终控制机器人整体的感知规划和运动轨迹。
此外，就是机器人的硬件环节，大多已经发展得还不错。
硬件的核心在于关节和灵巧手，关节又分为旋转关节 + 线性关节。
旋转关节：主要由电机 + 减速器构成，应用于机器人的肩部、小臂、腰部和髋部等位置；
线性关节：主要由电机 + 丝杠构成，应用于机器人的大臂、小臂、大腿和小腿等位置。
可以看出电机、减速器、丝杠是比较核心的环节：
- 电机：目前关节部位主要以无框力矩电机为主要路线，手部以无刷有齿槽电机为核心路线，但由于壁垒不是特别高，所以目前格局尚未完全确定。
- 减速器：主要有三类行星、谐波、RV，目前在人形机器人上应用比较多的还是行星和谐波减速器，行星减速器和谐波减速器各有千秋：
1）行星减速器的高承载能力及强抗冲击能力的特性适配灵巧手应用场景，但精度有限，一定程度上无法满足高精度灵巧手需求；
2）谐波减速器的免维护特性和高减速比适配肩膀、手肘、腰部与骨盆等大关节部位，但成本高昂，与降本趋势不匹配。
特斯拉手部采用行星减速器或出于降本需求，在肩膀、手肘、腰部与骨盆部位采用谐波减速器或出于对高减速比的需求。除特斯拉外，其余大部分具身主机厂亦采用谐波 + 行星的复合方案。摆线针轮新型减速器性能增量高于成本 & 体积增量，或为行星 + 谐波的进一步优化方案，但预计特斯拉 V3 可能不会使用。
- 丝杠：也是分为三类梯形、滚珠、行星滚柱。梯形技术水平成熟，但产品精度及效率较低，下游多为机床、物流、包装等传统行业；滚珠丝杠，相比梯形传动效率和精度更高，相比行星滚柱丝杠，效率高、价格低，主要应用于数控机床等领域；行星滚柱丝杠适合综合性能要求较高的场合，比如特斯拉的人形机器人就使用了反转式行星滚柱丝杠，但制造难度大、价格较高。目前丝杠环节的确定性是相对较强的，不管是手部的小丝杠还是躯干上的大丝杠，均有国内玩家进入特斯拉产业链。
- 丝杠加工方式多样，材料、工艺及设备为重要壁垒。" 螺纹 " 是丝杠传动装置中的核心机械要素，对实现产品的功能产生关键性作用，当前主流加工方式有磨、以车代磨、以铣代磨。目前这两种方案没有太大的差别，本质上都是为了解决磨床加工生产效率较低的问题，有望成为未来降本替代路线。当前很多丝杠制造厂商都购进海外的机床进行生产，后续降本的话，国产机床产品也有望进入产业链。
另一个核心硬件就是灵巧手，灵巧手是模仿人手的结构和功能的末端执行器，是人形机器人通用性和拟人性的集中体现。当前各家手部设计方案呈现百花齐放态势，技术路径尚未完全收敛。灵巧手主要分为以下几个环节：
- 驱动：电机是主流驱动方案。其中，空心杯电机（体积更小、重量更轻、成本更高）、无刷有齿槽电机（成本更低）等小尺寸是主流选择。
- 减速：电机常常需要减速器协同运行。其中，谐波减速器、行星减速器应用较广。
- 传动：目前主要以间接驱动中的腱绳传动为主，特斯拉主要采用滚珠丝杠 + 腱绳方案。
- 感知：力 / 力矩传感器、惯性传感器、触觉传感器、视觉传感器等，技术壁垒较高、价值量较大，当前特斯拉主要还是采用国外的传感器，远期增配潜力较大。
最后，就是轻量化。人形机器人轻量化大势所趋，轻量化能够为机器人带来诸多好处：提升续航能力、降低运动惯性、优化性能表现、提升安全性等。
- 材料优化：当前已有多类轻量化材料被用于人形机器人领域，如铝合金、镁合金、PEEK 材料、碳纤维复材等。进行材料优化时，需要将新型材料与结构设计相互耦合，与此同时还需要综合考虑材料成本、加工难度、适用工况等各方面因素，才能达到性能提升的效果。
- 结构优化：低成本实现轻量化，分为尺寸优化、形状优化、拓扑优化，拓扑优化兼顾轻量化与性能优化，未来有望得到广泛应用。
- 工艺优化：1）MIM 金属注射成型：适用于高效大批量生产精密小型零件；2）3D 打印：具备轻量化、定制化、经济性等诸多优势。
人形机器人板块当前主要的投资逻辑由 " 发散 " 转为 " 收敛 "：
历史上人形机器人板块经历了多轮行情，以特斯拉 Optimus 为代表的人形机器人产业进程持续深化，是板块行情的主要驱动力。
站在当前时点，市场对人形机器人领域的认知已非常充分，行情逐步由 " 发散 " 转为 " 收敛 "，依旧是确定性标的更有配置价值，如总成厂商、丝杠厂商等。此外，就是尚未确定的技术方向或者全新的技术方案或者新入局者也有可能催化板块行情。后续可持续关注特斯拉 V3 的发布以及国内机器人本体厂宇树等的上市。
（二）PCB 设备耗材领域
在 AIGC 等高算力需求持续释放背景下，全球服务器市场自 2024 年起步入新一轮成长周期。PCB 是服务器的核心组成部分，行业自底部修复后有望重回稳健增长通道。
简单介绍一下算力服务器的架构，整体类似于规整的长方体形状，其中有许多托盘。我们所谓的 GPU、CPU 等都是搭载在 PCB（印制电路板）上，PCB 再放在托盘上面，这是大致的一个结构。
在 AI 服务器等高算力需求加速释放背景下，PCB 用量明显提升，同时还出现去铜的变化。铜缆原本起到连接作用，但是随着时间推移，铜缆布线复杂度和密度逐渐提高，这些导致机柜内部没有足够的空间放置。因此，后面很大的变化可能是采用 PCB 板替代铜板的方案，PCB 用量有望持续提升。
此外，行业也呈现出显著的产品结构升级趋势。根据产品制程与应用场景不同，PCB 类别也非常多，其中 HDI、高频 / 高速板、多层板成为本轮行业成长的核心增量方向。当前 AI 算力驱动的变革性资本开支周期启动，下游厂商加速扩产。国内主流 PCB 厂商的扩产多围绕高阶 HDI 与高层多层板等进行，行业高端化趋势十分明确。
PCB 本身的生产工序就较多且复杂，不同 PCB 存在工序差异，但其主要生产工艺均涵盖曝光、压合、钻孔、电镀、成型及检测等环节。其中，钻孔、曝光、检测等设备具有较高价值量。
高端 PCB 则会涉及更多工序、要求更高精度，比如 HDI 阶数由打盲孔次数决定，高阶 HDI 加工难度显著提升；高多层板加工同样复杂，芯板层数越高加工难度越高。综合而言，层数更多、孔数更多、孔径更小，因此对钻孔等设备提出更高要求，未来存在较为可观的市场增量空间。
具体来看，钻孔设备可分为机械钻孔 + 激光钻孔：
- 机械钻孔：通过高速旋转的硬质合金钻头物理切削材料，主要适用于通孔、埋孔、多层板标准孔加工的场景中。优势是工艺成熟稳定且成本低廉，劣势是精度局限，无法满足 HDI 微孔需求等。
- 激光钻孔：核心原理是利用高能激光（CO /UV/ 皮秒激光）烧蚀材料，其主要适用场景有 HDI 板微孔、盲埋孔和柔性板等。优势是超高精度、具备微孔能力。劣势是成本较高，无法像机械钻孔一样多层叠板同步作业。
- 总结而言，机械和激光钻孔同步受益：大孔径（>0.1mm）普遍选用机械钻孔，主要负责通孔 / 埋孔；小孔径（
- 从竞争格局来看，机械钻孔分为普通机械钻和 CCD 钻机两个品类，CCD 可以理解为更高端一点的机械钻孔设备，德国企业做得比较好、且订单已经排到 2027 年，国内头部企业在普通机械钻这块的实力没有任何问题，在 CCD 领域也交付给头部客户，且得到头部客户的认可，替代正在顺利推进。激光钻孔目前也是主要有两个工艺路线，一个是二氧化碳技术路线，主要由日本企业垄断，另一个是国内企业推出的超快激光钻，比较适用于 M9 的 Q 布材料，后续有望逐步放量。
刚才提到钻孔设备是价值量占比最高的环节，与钻孔相关的环节都有比较好的弹性，因此与钻孔设备搭配使用的钻针耗材，也有非常不错的需求量。
- 机械钻孔以钻针为主要耗材，钻针直径越小，钻孔精度更高，但钻针寿命更短。钻针采用硬质合金材料制造，是一种钨钴合金，以碳化钨（WC）粉末为基体、钴（Co）作粘结剂，经加压烧结而成。钻针具有高硬度、强耐热性和较高强度，因此，适用于高速切削，但由于韧性差所以损耗速度较快。
- 随着 PCB 向高密集成化发展，微孔带动微钻发展，钻针向小直径、高精度方向发展，但是钻针的材料特性决定其直径与寿命成正相关，相较于传统钻针，微钻针的损耗速度更快。高精密度 PCB 板厚不断提高，不是一根针就可以解决问题，而是需要多根针搭配进行钻孔，因此所需钻针的耗量和价值量将大幅提升。
- 从竞争格局来看，全球钻针市场以中、日为主要供应商，钻针供不应求下国产商扩产迅速优先受益。当前高端钻针供需缺口依旧存在，国产商扩产动作和能力均领先海外，设备自研使得国产商在扩产节奏上领先外资厂商，国产商有望成为这轮行业红利中最先受益者。
（三）战略金属钨
钨是一种不可再生的战略金属，
上游，通过对白钨矿与黑钨矿的探勘、采选，获得钨精矿；
中游，钨精矿被冶炼为钨铁、仲钨酸铵、钨酸钠等中间品；
下游，中间品被进一步制作成为深加工产品，其中钨铁被制成合金钢，仲钨酸铵、氧化钨制成的钨粉主要用于生产硬质合金与钨制品等，而钨酸钠用于生产催化剂。
终端应用，硬质合金主要用来制作切削工具、耐磨工具、矿用工具等。
钨产业链的价值主要集中在上游和下游阶段，呈现 " 两头高 + 中间低 " 的微笑曲线的特点，即表现为上游钨矿采选和下游高端硬质合金的利润水平较高，而中游冶炼，制粉及钨材的利润率较低。
我国的钨资源丰富，钨储量及矿山钨产量世界第一。2025 年全球钨资源储量超 470 万吨，中国钨资源储量为 250 万吨，占比最大为 53%；全球矿山钨产量约 8.5 万吨，中国矿山钨产量为 6.7 万吨（金属吨），占比最大为 79%。已发现的钨矿物和含钨矿物有 20 余种，具有经济开采价值的只有黑钨矿和白钨矿。黑钨矿约占全球钨矿资源总量的 30%，白钨矿约占全球钨矿资源总量的 70%。
我国与全球矿山钨产量波动增长。从 1994 年至 2025 年的历史维度来看，除 2007 年我国与全球矿山钨产量大幅下跌以外，其余时间内总体保持上涨趋势。近年来，矿山钨产量高位保持波动。
从供给端来看，近年来，我国钨精矿产量呈现下行态势。核心原因：
一、我国钨矿开采持续实行管控与指标配额制，控制采矿权的发放。愈发紧缩的指标可能是未来的趋势。随着我国矿业的监管力度愈发严格，对于生产能力达不到指标的小型矿山企业，后续将有进一步降低分配指标的可能。同时，我国对于超采钨的监管与打击或将持续，超采钨的产量预计保持在较低水平。
二、我国钨矿开采历经 100 多年，钨资源品位逐年下降。根据中国钨业协会的数据，全国处理钨原矿品位由 2004 年的 0.42% 下降到 2016 年的 0.28%，品位下降导致钨精矿产量自然萎缩。
此外，海内外扩产、新建矿山项目较少。国内钨矿新建矿山包括博白 - 油麻坡钨矿，大湖塘钨矿（绿地矿），柿竹园钨矿以及东阳钨矿。海外增量包括巴库塔钨矿、桑东钨矿等，钨矿供给偏紧格局短期较难改变。
从需求端来看，钨下游消费领域包括硬质合金、钨材、钨特钢以及钨化工，2024 年消费增长主要得益于硬质合金以及光伏钨丝等产品销量增长。
- 中国硬质合金产量呈增长态势。国内硬质合金行业产量从 2015 年的 2.6 万吨增长至 2024 年的 6 万吨，CAGR 为 10%，与国内 2015-2024 年 GDP 年均复合增速 8% 相近。同时硬质合金产量的增速变化与 GDP 增速变化类似，硬质合金需求跟宏观经济变化息息相关。我国制造业景气度回升，将拉动对硬质合金制品的需求。未来随着下游终端行业，例如航空航天、汽车、基建等领域景气度提升，制造业将逐步回暖，对硬质合金工具需求或稳步提升。
- 光伏钨丝为钨需求的明显增长点之一。钨丝用量较小，但增速快。在光伏硅片大尺寸化和薄片化趋势下，钨丝凭借线径细且耐磨损、强度高的特点，成为切割用高碳钢丝母线的优质替代材料，钨丝渗透率有望快速增长。2022 年我国光伏钨丝市场渗透率达 8% 左右，2023 年渗透率已经接近 20%。由于光伏钨丝具有优异的性能，将不断取代高碳钢丝母线，我们预计未来光伏钨丝渗透率将保持不断增长。
- 军工领域同样为钨需求的高速增长点。钨金属凭借其高密度和高熔点的特点，在国防军工领域被广泛使用，常用于制造穿甲导弹以及各种武器。此外，钨还用于制造鱼雷、舰船、坦克和其他武器的外部旋翼体和配重块，核工业中的辐射屏蔽关键部件等。近年来全球多个地区正经历军事冲突或局部战争，亦有望推高钨的需求。
综合而言，预计战略金属钨的需求具有刚性、国内供给不太会完全放松，供需将延续偏紧的态势，因此钨价有望维持高位。
投资工具层面，工业母机 ETF 国泰（159667）跟踪中证机床指数，50 只成分股全面覆盖激光设备、钨、机床工具等核心领域，其中 PCB 设备、人形机器人、钨矿相关权重分别达 44%、35%、16%，精准锚定高景气赛道。产品规模突破 17 亿，2025 年累计涨幅 57.47%，长期跑赢市场同类指数。估值方面，新兴赛道的高成长性打破了传统机床行业的周期估值框架，国产替代、政策扶持与产业升级共同支撑估值进一步扩张。配置上，建议看好行业中长期机遇的投资者采取分批建仓的方式，平滑短期市场波动，通过工业母机 ETF 国泰（159667）一键布局全产业链，规避个股选股风险。
风险提示：
投资人应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资人进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资人获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。
无论是股票 ETF/LOF 基金，都是属于较高预期风险和预期收益的证券投资基金品种，其预期收益及预期风险水平高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。
基金资产投资于科创板和创业板股票，会面临因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险，提请投资者注意。
板块 / 基金短期涨跌幅列示仅作为文章分析观点之辅助材料，仅供参考，不构成对基金业绩的保证。
文中提及个股短期业绩仅供参考，不构成股票推荐，也不构成对基金业绩的预测和保证。
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