Drones – The Booming "Physical AI", Rare Earths Still Key

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。

無人機進入 “專利與收入一起爆發” 的階段

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）。

增長首先是國防故事：低成本、一次性、蜂羣成為新標準

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：

• 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。

• 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。

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”。

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”

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&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。

關鍵礦產不只是成本項，而是戰略自主的邊界

無人機硬件棧對關鍵礦產依賴貫穿全鏈條：

• 推進系統：電機高性能磁體需要稀土（如 Pr、Nd、Sm、Dy）以及鎳、銅。

• 結構框架：鋁、鈦、鎂、鉭用於輕量化與強度。

• 通信與導航：鈹、鎵、鍺、銦用於光纖、傳感器、雷達與成像。

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。

軍工孵化之後，民用會把故事講完

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：

• 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%。

• 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%。

• 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。