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Overview富达国际2026年分析师调查：被低估的人工智能科技浪潮以及中国在人形机器人赛道的崛起
2026年04月20日
富达国际每年发布全球分析师深度调查报告。今年的分析师调查报告汇聚了全球120余位股票、固定收益及另类投资领域分析师对50余个热点问题的深入洞察。希望分析师调查系列文章能帮助您识别新兴趋势，挖掘投资机会。今天将带来系列文章第二篇，探讨全球范围内以AI驱动的科技浪潮是否存在泡沫，以及中国在人形机器人方面取得非凡进步。
全球资本市场对人工智能驱动的科技泡沫前景日益担忧，但富达国际的分析师们却不太担心。
Terry Raven，富达国际股票研究总监
Randy Cutler，富达国际固收研究总监
Reggie Pan，富达国际股票分析师
核心观点
- 全球来看软件股票已经被过度抛售。
- 目前人工智能尚未在大范围内取代人类劳动力。
- 企业层面对AI的应用广泛且多样。
- 中国在人形机器人技术方面取得巨大成绩。
富达国际分析师依然对人工智能持乐观态度，专注于科技公司（信息技术）的分析师们都不认为他们覆盖的行业被高估。此外分析师还表示，科技行业公司管理层的信心水平整体高于其他行业。富达内部也存在大量关于当前科技繁荣的持久性和企业盈利可持续性的争议。但总体来看，今年分析师调查的结果整体偏正面。
AI基础设施相关硬件标的值得期待
富达科技行业负责人兼投资经理 Terence Tsai 认为，高额投资将惠及整个人工智能价值链的企业。“随着超大规模企业将资本支出提高到超出市场预期的程度，这将连锁反应到资本受益者——AI基础设施建设的提供方及其相关的供应商，”。他认为这些公司今年大概率“远远跑赢”市场：“人类和市场往往习惯线性思考，很难应对指数级增长。”
北美半导体行业分析师 Austin Kelly 认为，这意味着市场将进行更广泛的转型。“在半导体领域，AI作为需求驱动因素已经导致许多硬件领域的供需紧张。我们已经在存储器领域看到了这种影响，类似的影响很快也会在其它领域出现。”
软件类股票可能被市场过度抛售
人工智能的变革意味着市场开始重新审视整个科技行业
我们认为某些市场反应可能过度了。 “SaaS末日” 始于2025年底，并在2026年加剧，市场普遍认为 “SaaS”（软件即服务）应用可能会被AI完全取代。
但许多分析师认为这次抛售已经走得太远。Clare Coleman 指出，市场错误地将所有澳大利亚软件和互联网公司视为“人工智能失败者”。相反，在经历了市场的盲目抛售之后，她发现那些“拥有强大的网络效应、专有数据或监管合规护城河”的公司更具价值。
企业将更广泛受益于人工智能的运用
除科技行业外，非科技行业的分析师也普遍看到了人工智能的广泛应用。近90%的分析师表示，他们所覆盖的部分公司生产力将受益于AI运用，这较2025年出现明显提升。
另外分析师表示人工智能开始提升企业的利润，这一比例在2026年达到高点。
富达国际分析师表示，企业在人工智能方面的应用十分广泛，许多金融分析师指出，AI能够更高效地评估客户信用，并加快反洗钱审查速度。一些消费分析师认为，AI可以增强广告定向投放的精准度。一位工业分析师指出，“公路运输路线优化”正在改进欧洲货运代理商的定价算法。另一位分析师则谈到，人工智能正在分析地质数据，以帮助其能源公司取得新的发现。
人工智能提升企业生产力，部分公司减少员工人数
七成分析师表示，上市公司要么因AI而减少员工规模，要么在相同人数的基础上产出更多。
企业也出现了裁员现象。Sukhy Kaur 表示，一家大型银行的开发团队每周可以节省10万小时。
员工人数不变但生产力提高的情景更为常见，一些分析师举例说明了公司如何提升员工技能或将节省下来的成本重新部署到其他方面。
一些分析师看到员工可以花更多时间与客户沟通，也有人认为员工仍然重要，因为人工智能需要有人来操作。加拿大工业分析师 Robert Reynold 表示：“工作可能会发生实质性变化，因为员工需要学习如何管理AI Agent（人工智能代理）。”分析师 Michael Gaynor 谈到了人工智能可以简化库存管理等现有流程，“所有这些过程仍然需要人类的介入，但AI工具的使用将使这些工作更具针对性且更有效率。”
中国人形机器人取得非凡进步
制造技术和政府支持使中国在机器人技术发展中占据优势。中国强大的硬件供应链，很大程度上得益于电动汽车行业对传感器到电池等各方面的研发，帮助本地企业比西方竞争对手更快地迭代。根据十五五规划，中国将优先发展多项新兴技术，包括先进芯片、机器人技术、电池和脑机接口。
专注人型机器人的股票分析师 Reggie Pan 表示，中国许多公司正在开发面向制造、物流、酒店和家庭应用的多功能机器人。随着硬件技术的巨大飞跃，机器人制造商已经擅长平衡、运动控制和动态运动技术。目前的重点是完善基础模型，这是一个基于庞大且多样化数据集训练的大规模人工智能系统，将作为机器人的“大脑”，使它们能够规划运动、相互协调并适应新环境。
目前仍然高度依赖远程操作和视频来收集真实数据和完善基础模型。这既耗时又昂贵，但近期合成数据生成方面的进展可能在训练模型时变得越来越有用，从而加快整个训练过程。随着机器人基础模型的持续改进，人形机器人有望在几年内开始在工厂或仓库中实现生产、执行搬运箱子或分拣等重复性任务。
中国机器人开发商数量迅速增长，这可能加剧行业内的竞争。但竞争将促使初创企业不断创新、加快迭代速度，并改进产品以脱颖而出。