無人機正在從 “戰場工具” 升級成一條規模更廣闊的產業鏈。
據追風交易台，巴克萊主題 FICC 研究分析師 Zornitsa Todorova 在最新報告中表示，過去五年全球無人機市場規模從約 200 億美元（2020 年）翻倍到 400 億美元以上（2025 年），預計 2026 年將到 500 億美元，2035 年的市場體量指向 2500 億美元。
巴克萊點出了這門生意最容易被忽略的 “真約束”：“制約因素日益超出國防預算的範疇——體現在人工智能資本支出、能源和關鍵礦產領域。” 單機價格確實在下探——一次性無人機常見在 2 萬-5 萬美元區間——但規模化作戰與持續供給，真正花錢、也真正卡脖子的部分，越來越轉移到算力、供電和關鍵礦產上，稀土依舊關鍵。
巴克萊把無人機視為 “AI 落到物理世界” 的典型形態：國防預算擴張只是其中一條線，另外三條線——AI 資本開支、能源與電網、關鍵礦產——正在把國防能力與更宏觀的投資週期、通脹與產業政策綁在一起。
此外，軍用需求是加速器，卻未必是終點。巴克萊預計到 2035 年民用佔比將從當下約 55% 提升到約 65%，農業、倉儲盤點、末端配送會變成新增長的主戰場：無人機噴灑可把成本降約 70%，把作業時間縮短 90% 以上，把用水量降約 90%；在倉庫裏，盤點流程時間能減少 50%；在配送上，已經出現平均 19 分鐘送達的規模化運營案例。
<h2 style="text-align: left">無人機進入 “專利與收入一起爆發” 的階段</h2>
巴克萊用兩組數據定義 “起飛”：市場收入擴張與創新密度飆升。全球無人機專利授權數量從 2014 年不足 200 件，增長到 2024 年接近 8000 件（45 倍），其背後主要是國防研發投入與商業應用快速擴張。
市場規模的測算本身並不容易——大量公司不按產品線披露收入——巴克萊的做法是匯總公司披露、產業研究與演示材料等多源估算，並指出 2024-2025 年各方預測聚集度較高，標準差約 50 億美元。
在更大的框架裏，巴克萊把無人機歸入 “Physical AI”：具身智能覆蓋人形機器人、自動駕駛汽車、先進工業自動化與無人機，2035 年合計被看作奔向萬億美元級機會。其中無人機被定位為第二大板塊，區間約 1500 億-3500 億美元，基準情形為 2500 億美元；自動駕駛汽車是第一大板塊（約 2500 億-5500 億美元）。
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<h2 style="text-align: left">增長首先是國防故事：低成本、一次性、蜂羣成為新標準</h2>
報告給出的結論很直接：國防需求是無人機市場的主導增長驅動，相關收入佔比約 40%-50%，並貢獻了近期增長的 “最多一半”。它用戰場數據説明 “規模化” 正在成為常態：烏克蘭無人機產量從 2023 年約 80 萬架躍升至 2025 年接近 500 萬架，其中約 200 萬架是 FPV 小型系統；2026 年中東衝突爆發後的最初幾周，記錄到的無人機打擊接近 2000 次。
在國防場景裏，巴克萊把無人機粗分為兩端：
<blockquote>
<ul>
<li>
高價值專用平台：單價可達數百萬美元，長航時、高性能、多任務。
</li>
<li>
低成本、高可擴展平台：以短程、有限續航、常見一次性任務為主，單價通常低於 5 萬美元。
</li>
</ul>
</blockquote>
關鍵變化在於：低成本平台之所以能 “多、快、密” 地上規模，越來越依賴 AI 把能力從硬件轉移到軟件——導航、避障、協同，讓蜂羣式行動從 “人力密集” 走向 “模型驅動”。
<h2 style="text-align: left">單機便宜不等於系統便宜：國防支出開始 “前置到算力與軟件”</h2>
報告強調一個結構性遷移：Physical AI 把國防支出從傳統的 “平台與人員” 部分，前置到 R&amp;D、算力、數據與軟件上，同時在運行與編制上有降低成本的傾向。
這使得國防系統落在 “四本賬” 交匯處：國防預算 + AI 資本開支 + 能源 + 礦產，而後三者正在成為新的約束。
國防預算本身仍在抬升：SIPRI 數據顯示，全球軍費開支 2024 年達到 2.7 萬億美元；聯合國的情景推演給出，若趨勢延續，2030 年可能到 3.5 萬億美元、2035 年超過 4.4 萬億美元；在更激進、軍費佔全球 GDP 達 5% 的情景下，2035 年可到 6.6 萬億美元。
結構上，NATO 成員國在 “設備與相關研發” 的支出佔比已從 2014 年的 24% 升至 2025 年的 30%（2025 年 NATO 總支出約 1.5 萬億美元），這被巴克萊視為 “向基礎設施與裝備傾斜” 的早期信號。
報告還提到，電力方面需求激增，IEA 估算數據中心已消耗全球約 1.5%-2.0% 的用電量；到 2035 年這一佔比預計升至 4.4%，約 1600 太瓦時。更棘手的是局部約束而非全國平均：AI 數據中心用電強度接近鋁冶煉等重工業，但需求高度集中。以美國為例，數據中心容量接近一半集中在五個區域；巴克萊認為問題不在 “全國發電是否夠”，而在 “能否把電可靠地送到需求正在出現的節點”，比如北弗吉尼亞（PJM）、德州和美國中西部部分地區。
<h2 style="text-align: left">關鍵礦產不只是成本項，而是戰略自主的邊界</h2>
無人機硬件棧對關鍵礦產依賴貫穿全鏈條：
<blockquote>
<ul>
<li>
推進系統：電機高性能磁體需要稀土（如 Pr、Nd、Sm、Dy）以及鎳、銅。
</li>
<li>
結構框架：鋁、鈦、鎂、鉭用於輕量化與強度。
</li>
<li>
通信與導航：鈹、鎵、鍺、銦用於光纖、傳感器、雷達與成像。
</li>
</ul>
</blockquote>
報告識別出 52 種關鍵礦產，中國是其中 40 種的主導供應方。稀土的集中度更極端：稀土包含 17 種元素，其中 14 種被歸為關鍵礦產，中國對這 14 種的供應份額均超過 90%。
供應鏈 “去集中化” 在推進，但巴克萊的結論偏冷：未來五年，非中國地區規劃新增稀土採礦產能超 5 萬噸/年、分離產能超 4 萬噸/年、磁材/合金產能至少 7 萬噸/年，但真正達到最終投資決定（FID）的項目仍是少數；稀土採礦從勘探到商業化往往需要 10-20 年，中下游技術與經驗缺口尤其難補。
<h2 style="text-align: left">軍工孵化之後，民用會把故事講完</h2>
報告把無人機的 “終局需求” 壓在生產率提升上，而不是單純的防務週期。它沿着 “軍用先行—成本下降—民用擴散” 的路徑給出三類落地：
<blockquote>
<ul>
<li>
農業：到 2024 年底，大疆估計其農業無人機全球活躍保有量約 40 萬台（2020 年約 8 萬台）；如果按同樣增長速度外推，2035 年農業無人機機隊可能接近 350 萬台。噴灑場景的案例顯示：相對人工揹負噴灑成本可降約 70%，相對拖拉機噴灑可降約 50%；時間縮短 90% 以上，用水降約 90%。
</li>
<li>
倉儲盤點：UPS Supply Chain Solutions 在肯塔基 “Velocity” 倉庫引入 Verity 自主無人機後，數月內盤點流程耗時下降 50%。
</li>
<li>
末端配送：Alphabet 旗下 Wing 與沃爾瑪自 2023 年在達拉斯—沃斯堡合作後，已做到每週數千單，平均送達時間低於 19 分鐘，並以 “樞紐—輻射” 模式連接 18 家沃爾瑪超級中心。
</li>
</ul>
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</blockquote>

中無人機

天弘中證機器人ETF

招商中證機器人ETF

華夏中證機器人ETF

富國中證稀土產業ETF

AGX AI科技

華富中證人工智能產業ETF

易方達上證科創板人工智能ETF

嘉實中證稀土產業ETF

華泰柏瑞中證稀土產業ETF

全球無人機市場五年翻倍至 400 億美元，巴克萊預測 2035 年將膨脹至 2500 億美元。這場革命的真正約束已超越國防預算，轉向 AI 算力、能源電網與關鍵礦產。其中，中國掌控 40 種關鍵礦產中的 52 種主要供應，稀土集中度更超 90%。軍用需求之外，農業噴灑降本 70%、倉儲盤點提效 50%、無人機 19 分鐘送貨，民用場景正將這場產業變局推向更深處。

- 全球無人機市場預計到 2026 年將達 500 億美元，至 2035 年將達到 2500 億美元。  
- 軍用需求佔市場收入的 40%-50%，推動規模化生產和低成本平台的興起。  
- 無人機正從國防領域擴展至農業、倉儲和配送，提升生產效率和減少成本。

華爾街見聞

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