機械人科技主題投資

機械人正在佔據世界舞台，我們將探討投資者如何參與這個主題。60年前，第一個工業機械人在美國紐澤西州的一條汽車裝配線上開始運作。它是一個巨大的重型起重臂，用於從壓鑄機上卸下汽車金屬零件。如今，機械人已經走出工廠，逐漸成為我們日常生活的一部分。

全球大約有350萬部機械人https://ifr.org/ifr-press-releases/new/top-5-robot-trends-2023，不僅能組裝汽車，還能打掃房屋、外送貨物，甚至陪伴奶奶一起玩Bingo遊戲。然而，已有跡象顯示，機械人產業已進入一個新的、更具活力的發展階段。

科技的進步，無論是人工智能（AI）、還是體積更小、功能更強的半導體等技術，都為新型精密機器的開發和應用鋪平了道路。與此同時，勞動力短缺、人口高齡化和生產力下降都推動了對自動化的需求。

對於投資者來說，這創造了一個極具吸引力的機會，因為機械人技術有著強勁的長期增長趨勢，超越了僅僅關注機械人本身。我們認為，未來幾年將有5個關鍵主題推動機械人科技產業發展。

1. 回歸在地化和近岸生產

Covid-19疫情期間，供應鏈瓶頸凸顯了依賴離岸製造的風險。美國和中國之間的地緣政治緊張局勢以及烏俄戰爭，對全球供應鏈增加了更多壓力。因此，越來越多政府和企業希望將生產轉移到本土或附近的地區，即所謂的「回歸在地化」和「近岸生產」。這將刺激對工業機械人的需求，以應對新工廠和其他自動化設備和軟體解決方案的需求。根據ABB Roboticshttps://www.robotics247.com/article/robots_pave_way_reshoring_manufacturing最近的一項調查，約41%的美國製造商計劃增加自動化程度。

由於半導體和其他相關技術的重要性與日俱增，再加上國家安全問題，半導體產業成為重點發展領域之一。在華盛頓提出的5,500億美元聯邦基礎設施支出計劃中，建設半導體工廠成為主要投資重點，許多國家和經濟聯盟也已經批准了類似的獎勵措施。

2. 機器與人類互動：工業協作機械人

裝配線上的機械人早已成為工業領域的主流，但那些能夠自主工作並與人密切協作的機械人才剛剛開始崛起。全球協作機械人市場預計將由2022年的僅僅12億美元成長到2029年的68億美元，相當於複合年成長率（CAGR）約34%https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/collaborative-robot-market-194541294.html。我們看到勞動力短缺、工資上漲、技術改進和成本降低等因素，都推動了對這類機械人技術的需求。事實證明，協作機械人在中小企業和電動車製造商中尤其受歡迎，而後者本身也是一個重要的增長領域，因為各國為了實現淨零排放目標，開始禁止傳統燃油車輛。

3. 高效軟體

不論是在家庭還是工業領域，自動化的發展都依賴於軟體。 從歷史上來看，工業軟體通常應用於操作機器的採購、安裝和永久使用。 然而，如今這種模式正逐漸轉變為軟體即服務（SaaS）模式，通過該模式，企業只需支付訂閱費即可使用儲存在雲端或混合環境中的軟體。 預計到2027年，工業軟體市場規模將成長1倍以上，達超過2,500億美元，複合年成長率為15%Gartner，2023。 這將有助於提升效率，從產品設計、模擬，到將藍圖傳送至工廠或製造商，並優化供應鏈的整個過程。 建立於雲端的解決方案有助降低軟體本身的成本和複雜性，同時實現數據集中化。 隨著越來越多的數據生成，數據分析技術也在快速增長美國銀行與物聯網分析數據，2021。 商業流程自動化也越來越受歡迎，企業使用軟體解決方案提升白領工作者的生產力。 此外，人工智能的進步使企業能夠利用大量數據提高營運效率。

4. 人工智能和運算能力

隨著機器變得越來越複雜，需要更強大的處理能力來運算數據。 人工智能尤其需要大量的數據和處理能力來創造新的內容。 這意味著需要更先進、精密的半導體。 計算處理器製造商似乎是人工智能發展的自然受惠者，但大型語言模型（LLM）也需要其他類型的晶片，例如提高記憶體容量和頻寬的晶片。 記憶、運算和儲存半導體佔了半導體銷售的絕大部分。 記憶體（DRAM）和快閃記憶體（NAND Flash）晶片主要用於儲存數據和指令，而處理晶片（例如電腦中的核心CPU或類似GPU的補充加速器晶片）則用於即時執行計算和處理數據。 在半導體供應鏈中，電子設計自動化（EDA）公司也非常重要，例如Synopsys（新思科技）為晶片設計人員提供軟體解決方案。 軟體的創新和將人工智能融入其中使得晶片設計人員能夠加快設計進程，並提高功耗和運算效率。 此外，人工智能的進步也會提升半導體設備公司的前景。 半導體設備商提供晶片製造工具，生產出更小、更快、更便宜、更強大和更節能的微型晶片。 半導體製造廠（晶圓廠）是世界上自動化程度最高的工廠之一，因此需採用越來越多人工智能流程，以提高產量。

5. 自動駕駛

機械人也許最初是扮演製造汽車的角色，但如今它們逐漸開始上路駕駛了。 要實現完全無人駕駛的汽車、貨車和公車大規模普及化還有一段時間。然而，全球各地已經展開實地測試，包括舊金山、北京、上海和鳳凰城。 例如，Alphabet旗下的Waymo已在公路上行駛了數百萬英里（在模擬環境中有數十億英里），並向舊金山居民提供無人駕駛服務已經超過１年。 透過在最新車型中加入各種先進駕駛輔助（ADAS）技術，部分自動駕駛車輛已經成真。 隨著這些技術變得越來越普及和先進，對半導體的需求也將大幅增加。 根據Gartner研究，至2031年預計每輛汽車將包含價值1,550美元的半導體，而2021年僅為665美元。

人工智能推動新的一波創新浪潮，徹底為機械人和自動化科技帶來革新。 有鑑於能夠提高生產力、降低成本並幫助解決與全球勞動力短缺相關的挑戰，我們相信機械人和自動化的發展速度將比整體經濟成長還要快很多。 這創造了一個非常引人注目的主題投資機會——無論是製造機械人的公司、還是提供從半導體到所有構建模塊的軟體公司。

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