■ Markt: de cyclus van robotisering loopt over meerdere jaren en rust inmiddels op een bestaande industriële markt van ruim 5 miljoen operationele robots. De jaarlijkse installaties stegen in 2025 naar 603.000 systemen en kunnen richting 2029 oplopen naar circa 806.000, terwijl mobiele robots en physical AI een tweede groeilaag toevoegen.
■ Humanoids: ook de institutionele verwachtingen zijn in 2026 duidelijk naar boven verschoven. Goldman Sachs verhoogde zijn raming naar ongeveer 890.000 jaarlijkse leveringen in 2030 en 6,5 miljoen in 2035, goed voor een geschatte markt van circa $138 miljard. Bank of America ligt met 1,2 miljoen in 2030 en 10 miljoen in 2035 nog hoger, terwijl Morgan Stanley de grootste versnelling later in de tijd legt.
■ Economie: de investeringscase draait niet alleen om meer robots, maar om lagere totale kosten per taak. Physical AI kan de engineering rond implementatie sterk verminderen en de terugverdientijd in geschikte toepassingen terugbrengen van ongeveer vijf tot zeven jaar naar één tot drie jaar, waardoor automatisering onderdeel wordt van regulier investeringsbeleid in plaats van een experimenteel project.
■ Waarde in de keten: actuatie kan ongeveer 40%–60% van de hardwarekosten van een humanoid vertegenwoordigen. Daarbinnen ontstaan afzonderlijke waardepools in motoren, drives, mechanische transmissie, precisiecomponenten en sensing, terwijl perception en de infrastructuur rond een groeiende vloot steeds belangrijker worden.
■ Bottlenecks: niet AI alleen, maar torque density, warmte, backlash, force en tactile sensing, langdurige betrouwbaarheid, control met zeer lage latency, productiecapaciteit, yield en kwalificatie bepalen hoe snel robotica werkelijk van prototypes naar honderdduizenden systemen kan bewegen.
■ Selectie: de volledige keten is veel breder dan de onderwerpen in deze long read. Wij zoomen bewust in op zes gebieden waarin we relatief kleine of middelgrote beursgenoteerde specialisten onderzoeken: spieren → sensing en control per gewricht → mechanische precisie → geïntegreerde motion control → zicht en perception → infrastructuur voor automatisering.
■ Investment View: wij zijn bullish op de gespecialiseerde leveranciers diep in deze keten. De aantrekkelijkste ondernemingen hebben vandaag al een zelfstandig bedrijf, beschikken over technologie die moeilijk te vervangen is en zijn nog klein genoeg om fundamenteel te veranderen wanneer robotica uitgroeit tot een grote nieuwe eindmarkt.

Investment View

De markt kijkt bij robotisering vooral naar de ondernemingen die de uiteindelijke machine bouwen. Voor professionele beleggers is de interessantere vraag waar de economische waarde terechtkomt wanneer de sector van prototypes naar productie op grote schaal beweegt. De fabrikant van een complete robot moet tegelijk mechanica, elektronica, AI, software, veiligheid, productie, service en distributie beheersen, terwijl een gespecialiseerde leverancier verder in de keten zich kan richten op één kritieke technische functie en dezelfde technologie vervolgens aan verschillende platforms kan verkopen.

Dat verschil verandert de verhouding tussen risico en potentieel rendement. Wanneer meerdere robotplatforms naast elkaar blijven bestaan, kan een leverancier van precisie-motoren, sensing, mechanische onderdelen, motion control of machine vision aan verschillende winnaars tegelijk leveren. De belegger hoeft dan niet vooraf exact te voorspellen welke humanoid uiteindelijk dominant wordt; de blootstelling verschuift van één eindfabrikant naar de ontwikkeling van de hele markt.

Vooral bij relatief kleine beursgenoteerde ondernemingen kan dat een grote hefboom geven. Een nieuwe jaarlijkse omzetstroom van $50 miljoen of $100 miljoen is voor een onderneming met enkele honderden miljoenen omzet fundamenteel anders dan voor een concern dat al tientallen miljarden verkoopt. Daarom kijken wij niet alleen naar de kwaliteit van de technologie, maar vooral naar de verhouding tussen de mogelijke nieuwe omzet en de omvang van het bestaande bedrijf.

De bestaande markt draagt de case al zonder humanoids

De bodem onder deze analyse wordt gevormd door de markt die vandaag al bestaat. In 2025 werden wereldwijd ongeveer 603.000 industriële robots geïnstalleerd, 11% meer dan een jaar eerder, terwijl het operationele aantal systemen met ongeveer 9% steeg naar 5,079 miljoen. Voor 2026 wordt verdere groei naar circa 655.000 installaties voorzien en richting 2029 naar ongeveer 806.000 per jaar.

Die ontwikkeling is belangrijk omdat leveranciers niet hoeven te wachten op een doorbraak van humanoids. Elektronica, automotive, machinebouw, logistiek en andere industriële markten investeren vandaag al in automatisering. Een onderneming die motoren, sensoren, precisiecomponenten of systemen voor motion control levert, kan dus een bestaande omzetbasis hebben voordat de volgende fase van physical AI begint.

Daarboven groeit de markt voor professionele service robots sneller. In 2025 werden bijna 250.000 van zulke systemen verkocht, ongeveer 24% meer dan een jaar eerder, waarvan circa 117.500 voor transport en logistiek. Deze machines zijn voor onze analyse bijzonder relevant omdat zij al meer sensing, perception, lokale verwerking en verbinding met andere systemen nodig hebben dan een klassieke robotarm die jarenlang dezelfde vooraf bepaalde beweging uitvoert.

Goldman Sachs heeft de lat in 2026 fors hoger gelegd

Een van de belangrijkste veranderingen sinds eerdere versies van deze analyse is de forse verhoging van de ramingen door Goldman Sachs. De bank rekent inmiddels op ongeveer 75.000 humanoids in 2026, circa 890.000 in 2030 en ongeveer 6,5 miljoen in 2035. De geschatte markt in 2035 bedraagt daarmee ongeveer $138 miljard.

Dat is een grote wijziging ten opzichte van de eerdere raming van circa 1,4 miljoen systemen in 2035. Voor beleggers is die herziening interessanter dan het exacte eindgetal, omdat zij laat zien hoe snel de aannames rond physical AI, productiekosten en commerciële inzetbaarheid gedurende 2026 zijn veranderd.

Bank of America blijft nog agressiever en rekent op ongeveer 1,2 miljoen jaarlijkse leveringen in 2030 en 10 miljoen in 2035. Morgan Stanley gebruikt een veel langere horizon en verwacht dat de echte massale adoptie later komt, met uiteindelijk bijna 1 miljard humanoids in gebruik richting 2050, waarvan ongeveer 90% voor industriële en commerciële toepassingen.

De conclusie is niet dat één van deze ramingen precies zal uitkomen. De conclusie is dat zelfs professionele researchhuizen nog een uitzonderlijk grote onzekerheidsmarge hanteren. Dat maakt een leverancier die onder een conservatief scenario al een goed bedrijf is veel aantrekkelijker dan een aandeel waarvan de huidige waardering alleen kan worden gerechtvaardigd door de hoogste volumeschatting.

Het echte omslagpunt ligt bij de terugverdientijd

De technische ontwikkeling krijgt veel aandacht, maar voor een fabriek of logistiek bedrijf draait de uiteindelijke beslissing om productiviteit per geïnvesteerde euro of dollar. Een machine die uitzonderlijk intelligent is maar economisch niet kan concurreren met bestaande arbeid of automatisering zal geen grote installed base krijgen.

Daarom is de ontwikkeling van de kosten rond implementatie minstens zo belangrijk als de prijs van de robot zelf. Bij traditionele robotica kan een groot deel van de totale investering bestaan uit engineering, programmering, integratie en aanpassingen aan de werkomgeving. Physical AI kan dat model veranderen doordat systemen flexibeler kunnen worden getraind en minder hard voor iedere afzonderlijke taak hoeven te worden geprogrammeerd.

BCG ziet in geschikte toepassingen een daling van de benodigde engineeringtijd met ongeveer 70% en een terugverdientijd die kan verschuiven van circa vijf tot zeven jaar naar één tot drie jaar. Dat is voor de industrie de echte omslag. Een project met een terugverdientijd van zes jaar heeft moeite om intern kapitaal te krijgen, terwijl een toepassing die binnen twee jaar wordt terugverdiend onderdeel kan worden van een normaal programma voor productiviteit.

De fysieke hardware blijft een enorme waardepool

De aandacht voor AI kan de indruk geven dat hardware uiteindelijk een goedkope drager van software wordt. De huidige kostenstructuur van humanoids ondersteunt die conclusie niet. Actuatie kan ongeveer 40%–60% van de totale hardwarekosten vertegenwoordigen, terwijl sensing en perception ongeveer 10%–20% kunnen uitmaken en compute plus control nog eens circa 10%–15%.

Daarmee blijft een groot deel van de economische waarde letterlijk in de fysieke machine zitten. Een beter AI-model kan een motor niet meer continu koppel laten leveren dan thermisch mogelijk is, kan een versleten lager niet herstellen en kan mechanische speling slechts beperkt compenseren. De intelligentie kan dus pas waarde leveren wanneer de elektromechanische keten voldoende goed functioneert.

Voor beleggers is dat belangrijk. Physical AI maakt gespecialiseerde hardware niet automatisch minder relevant. Wanneer robots complexere bewegingen uitvoeren en minder voorspelbare taken krijgen, worden de technische eisen voor motoren, sensing, mechanische precisie en motion control juist hoger.

Een actuator bestaat uit verschillende winstpools

De markt voor actuatie moet niet als één geheel worden geanalyseerd. Binnen één geïntegreerd gewricht wordt de economische waarde verdeeld over de mechanische transmissie, de motor, de drive, precisiecomponenten, encoders en verschillende vormen van sensing.

Bij een moderne actuator kan de gearbox ongeveer 30%–50% van de kosten vertegenwoordigen. De motor driver ligt grofweg rond 15%–20%, de motor ongeveer tussen 10% en 20%, andere mechanische componenten eveneens rond 10%–20% en sensing ongeveer 5%–10%.

Dat betekent dat de grootste economische waarde niet automatisch naar het meest zichtbare onderdeel gaat. Een motor kan essentieel zijn, maar wanneer productiecapaciteit relatief gemakkelijk kan worden toegevoegd, kan de prijs snel onder druk komen. Een zeer nauwkeurige mechanische transmissie of een sensor die moeilijk op grote schaal te kalibreren is, kan juist veel langer schaars blijven.

Deze verdeling verklaart waarom wij de keten niet benaderen als één generieke markt voor robotica. Iedere laag kent andere marges, andere toetredingsbarrières en een ander tempo waarin schaal kan worden opgebouwd.

Spieren: de eerste verborgen positie begint bij torque density

De eerste relatief kleine onderneming waarop onze analyse is gebaseerd, levert gespecialiseerde oplossingen voor motion, control en power. In het tweede kwartaal van 2026 steeg de omzet naar ongeveer $154 miljoen, ruim 10% hoger dan een jaar eerder, terwijl de organische groei rond 9% lag. De brutomarge verbeterde naar bijna 35% en de orderinstroom lag bijna 50% hoger dan in dezelfde periode een jaar eerder.

De relevantie voor robotica zit echter niet alleen in die cijfers. De onderneming heeft in 2026 haar aanbod voor humanoids verder uitgebouwd met frameless en slotless motoren, geïntegreerde servo-oplossingen en compacte aandrijving voor robotica. Dat sluit rechtstreeks aan bij de technische ontwikkeling richting hoge torque density, lagere massa en compactere gewrichten.

Het aantrekkelijke van deze positie is dat robotica nog geen dominante omzetbron hoeft te zijn om later een groot verschil te maken. De onderneming heeft vandaag activiteiten in industrie, medisch, luchtvaart, defensie en andere markten. Wanneer een reeks platforms naar grotere volumes beweegt, kan een nieuwe eindmarkt daardoor boven op een bestaand bedrijf worden gebouwd.

De negatieve kant is dat motoren niet de meest schaarse categorie binnen de keten zijn. Automotive en andere industriële markten hebben wereldwijd al veel kennis en capaciteit gecreëerd. De onderneming moet daarom winnen op torque density, thermische prestaties, maatwerk en integratie en kan niet vertrouwen op het simpele feit dat iedere robot een motor nodig heeft.

Meer gewrichten geven motorleveranciers een tweede groeifactor

De relevante rekensom voor deze laag is niet alleen het aantal robots. Naarmate humanoids meer vrijheidsgraden krijgen, stijgt ook het aantal motoren per systeem. Een machine met eenvoudige grippers heeft een heel andere behoefte aan aandrijving dan een humanoid met complexe handen en afzonderlijke beweging in meerdere vingers.

Dat betekent dat de totale markt kan groeien door twee ontwikkelingen tegelijk: meer robots en meer motoren per robot. Zelfs wanneer de gemiddelde verkoopprijs van een motor daalt door hogere volumes, kan de omzet per eindmarkt sterk blijven stijgen wanneer de hoeveelheid aandrijfpunten sneller toeneemt.

Voor een kleinere onderneming is dat bijzonder relevant. Een paar grote productieprogramma’s kunnen een veel grotere invloed hebben op de totale omzet dan bij een wereldwijde industriële groep. Tegelijk wordt het uitvoeringsrisico hoger, omdat de onderneming voldoende capaciteit, leveranciers en werkkapitaal moet hebben om een snelle stijging van de vraag aan te kunnen.

Sensing en control: de tweede positie groeit mee met ieder gewricht

De tweede onderneming in onze analyse levert sensor-IC’s en power IC’s voor motion control en efficiënte energiesystemen. In het meest recente kwartaal steeg de omzet naar ongeveer $259 miljoen, 27% meer dan een jaar eerder. Industrial and Other groeide met ongeveer 59% naar bijna $94 miljoen, terwijl de non-GAAP operationele marge verbeterde naar ongeveer 19%.

Deze combinatie is interessant omdat robotica precies de twee technische domeinen samenbrengt waarin het bedrijf sterk is. Ieder gewricht heeft informatie nodig over positie en stroom, terwijl motor drivers de daadwerkelijke beweging corrigeren. Meer gewrichten betekenen daardoor niet alleen meer motoren, maar vrijwel automatisch ook meer sensing en meer control-elektronica.

Het bedrijf komt bovendien vanuit automotive, waar kwalificatie, betrouwbaarheid en productie op grote schaal al dagelijkse eisen zijn. Dat is een belangrijk verschil met jonge leveranciers die een technisch uitstekend prototype hebben maar nog nooit miljoenen identieke componenten met voorspelbare kwaliteit hebben geproduceerd.

Robotica hoeft hier dus niet vanaf nul een productie-infrastructuur te creëren. De kans zit in het toevoegen van een nieuwe eindmarkt aan technologie die al op grote schaal wordt gemaakt. Dat maakt de route van design win naar echte omzet potentieel korter dan bij verschillende mechanische onderdelen die eerst geheel nieuwe capaciteit nodig hebben.

De grootste sensorbottleneck ligt waarschijnlijk niet bij position sensing

Position sensing en current sensing hebben het voordeel van volwassen markten in automotive en industrie, maar juist daardoor bestaat er ook meer concurrentie. De grotere technische schaarste kan elders ontstaan, vooral bij force, torque en tactile sensing.

Een humanoidhand moet niet alleen weten waar een vinger staat, maar ook hoeveel kracht wordt uitgeoefend, of een object verschuift en hoe de grip direct moet worden aangepast. Dat vraagt sensoren die zeer nauwkeurig zijn, weinig ruimte innemen en miljoenen cycli betrouwbaar blijven.

Daar komt productie-economie bij. Force en torque sensing kunnen intensieve kalibratie en metrologie vereisen. Een prototype bouwen is daardoor veel eenvoudiger dan honderdduizenden volledig identieke sensoren maken.

Voor professionele beleggers is dit onderscheid belangrijk. Een bedrijf kan een sterke positie hebben in algemene sensing en toch niet automatisch de grootste winnaar worden van de delen van robotica waar de grootste toekomstige schaarste ontstaat.

Mechanische precisie: de derde positie heeft al bewezen marges

De derde onderneming achter onze selectie komt uit hoogwaardige lagers en andere precisiecomponenten. De meest recente kwartaalcijfers laten zien waarom deze onderneming een ander profiel heeft dan een vroege roboticaspeler. De omzet steeg naar ongeveer $520 miljoen, 19% meer dan een jaar eerder, terwijl de brutomarge bijna 48% en de aangepaste EBITDA-marge ongeveer 35% bedroegen.

De groei werd momenteel vooral gedragen door aerospace en defense, waar de omzet bijna 37% hoger lag. Dat lijkt op het eerste gezicht weinig met humanoids te maken, maar juist die bestaande eindmarkt is relevant. Luchtvaart en defensie vragen extreem hoge betrouwbaarheid, nauwe toleranties en jarenlange kwalificatie, precies de competenties die belangrijk worden wanneer robots van een demonstratie naar duizenden uren industriële inzet bewegen.

De onderneming heeft bovendien een orderboek van ongeveer $2,3 miljard, tegenover circa $1 miljard een jaar eerder. Daarmee is robotica duidelijk nog optionaliteit en geen voorwaarde voor de huidige financiële prestaties.

Dat is zowel kracht als beperking. Een nieuwe markt voor robotica hoeft de bestaande onderneming niet te redden, waardoor het neerwaartse risico kleiner wordt. Tegelijk moet robotica veel groter worden voordat het op groepsniveau dezelfde hefboom geeft als bij een kleinere leverancier van motoren of sensing.

Mechanische precisie is meer dan het aantal lagers

De investment case mag niet worden gereduceerd tot de stelling dat een robot veel lagers bevat. Voor standaardlagers bestaat wereldwijd veel capaciteit en is prijsconcurrentie sterk. De interessante toepassingen liggen bij zeer lage wrijving, minimale speling, hoge belasting, compact formaat en een lange levensduur.

Backlash is daarbij een fundamenteel probleem. Wanneer een mechanisch systeem na een verandering van richting eerst speling moet overbruggen, kan software dat slechts gedeeltelijk corrigeren. Naarmate robots nauwkeuriger moeten grijpen of samenwerken met mensen, wordt die mechanische fout steeds belangrijker.

Juist leveranciers die al jarenlang in luchtvaart, medische technologie en kritieke industriële toepassingen werken, hebben een voorsprong in materiaalkeuze, kwalificatie en controle van kwaliteit. Dat maakt deze laag minder spectaculair dan AI of vision, maar potentieel zeer waardevol wanneer betrouwbaarheid belangrijker wordt dan alleen de aanschafprijs.

De grootste mechanische knelpunten kunnen elders ontstaan

Binnen de mechanische keten bestaan onderdelen die nog schaarser kunnen worden dan precision bearings. Harmonic en strain-wave drives vragen zeer nauwkeurige productie en gespecialiseerde machines, terwijl planetary roller screws bij lineaire actuatie eveneens een beperkte leveranciersbasis hebben.

Deze onderdelen illustreren waarom het verkeerd is om één generieke markt voor mechanische componenten te gebruiken. Sommige onderdelen kunnen snel commodity worden, terwijl andere jarenlang meer vraag dan gekwalificeerde capaciteit hebben.

De architectuurkeuze van de robotbouwer is daarom belangrijk. Direct drive, rotary actuation en lineaire systemen hebben verschillende componenten nodig. Een verandering in de dominante architectuur kan een bepaalde supplier ineens veel belangrijker of juist minder relevant maken.

Voor de derde positie in ons mandje betekent dit dat de moat in precisie aantrekkelijk is, maar robotica niet automatisch iedere productlijn even sterk zal helpen.

Geïntegreerde motion control: de vierde positie verkoopt een groter deel van het systeem

De vierde onderneming is veel groter en levert een bredere combinatie van controls, actuators, drives en precision motors. In het tweede kwartaal van 2026 genereerde het onderdeel Automation & Motion Control ongeveer $478 miljoen omzet, 16% meer dan een jaar eerder en bijna 16% hoger op organische basis. De aangepaste EBITDA-marge lag rond 21%.

De groei kwam onder meer uit discrete automation, terwijl de onderneming eerder ook sterkere orders uit robotica en humanoids meldde. Dat maakt deze positie anders dan de pure componentleveranciers. De klant kan een groter deel van zijn motion-probleem bij één leverancier neerleggen in plaats van motor, drive en control afzonderlijk te integreren.

Dat kan op termijn belangrijker worden naarmate de sector volwassen wordt. Een complete motion-stack kan een hogere waarde per robot krijgen dan een losse motor en kan bovendien hogere overstapkosten creëren omdat hardware en control-software samen in het ontwerp van de klant worden geïntegreerd.

De keerzijde is de omvang van de onderneming. Een nieuwe robotica-omzet van $100 miljoen kan strategisch interessant zijn, maar heeft veel minder invloed op de hele groep dan bij een onderneming met enkele honderden miljoenen omzet. Deze positie biedt daarmee minder pure hefboom, maar wel meer zekerheid rond capaciteit, balans en uitvoering.

Motion kan van componenten naar subsystemen verschuiven

De markt bevindt zich nog in een fase waarin fabrikanten van robots veel zelf ontwikkelen. Er bestaat geen universele motion-architectuur en iedere OEM maakt andere keuzes rond controllers, drives, firmware en mechanica.

Wanneer volumes groter worden, kan die situatie veranderen. Het wordt economisch steeds minder logisch wanneer tientallen robotbouwers dezelfde basisfuncties opnieuw ontwikkelen. Een gespecialiseerde leverancier die een bewezen subsysteem aan verschillende klanten kan verkopen, kan de kosten van engineering en productie over veel meer units verdelen.

Daar ligt mogelijk één van de grootste veranderingen in de keten gedurende het komende decennium. De waardepool verschuift dan deels van losse componenten naar geïntegreerde modules en systemen.

Voor de grotere motion-aanbieder kan dat een belangrijke kans zijn, omdat de onderneming al beschikt over controls, drives, actuators en motoren. Voor kleinere componentleveranciers kan dezelfde ontwikkeling juist betekenen dat zij dieper met zulke systeemleveranciers moeten samenwerken om toegang tot de OEM te behouden.

Verticale integratie blijft voorlopig een belangrijk tegenargument

De bull case rond externe leveranciers gaat ervan uit dat fabrikanten van robots uiteindelijk meer gaan uitbesteden. Dat is aannemelijk, maar niet gegarandeerd. De belangrijkste OEM’s kunnen kritieke actuatoren, handen, sensing en control langer intern blijven ontwikkelen wanneer zij deze onderdelen als bron van onderscheid zien.

In dat scenario kan de totale markt voor humanoids sterk groeien zonder dat dezelfde groei bij beursgenoteerde leveranciers terechtkomt. De relevante markt voor externe bedrijven is dan aanzienlijk kleiner dan de headline-TAM.

Daarom is timing cruciaal. De keten kan uiteindelijk modulariseren, maar een leverancier die vandaag al wordt gewaardeerd alsof outsourcing binnen enkele jaren volledig plaatsvindt, draagt een aanzienlijk risico.

Onze voorkeur blijft daarom uitgaan naar ondernemingen die buiten humanoids al een winstgevende markt hebben en niet hoeven te wachten op één specifieke sourcingbeslissing van een grote robotbouwer.

Vision: de vijfde positie zit al in een winstgevende schaalfase

De vijfde onderneming is een specialist in industriële machine vision en laat in 2026 zien dat de bestaande markt al sterk kan groeien. In het tweede kwartaal bereikte de omzet een record van ongeveer $291 miljoen, 17% meer dan een jaar eerder. De aangepaste brutomarge bedroeg ruim 71% en de aangepaste EBITDA-marge kwam uit boven 32%.

De balans is eveneens sterk, met ongeveer $755 miljoen aan cash en beleggingen en geen schuld aan het einde van het kwartaal. Dat geeft de onderneming financiële ruimte om te investeren in nieuwe aangrenzende markten zonder afhankelijk te worden van externe financiering.

Belangrijker voor onze robotica-case is de strategische stap van september 2026 naar 3D robotic perception. Door een platform voor depth sensing en vision voor robots toe te voegen, verschuift de onderneming nadrukkelijk van klassieke machine vision richting perception voor physical AI.

Dat is een wezenlijk andere investment case dan alleen meer camera’s verkopen. De waarde zit in het combineren van beeld, diepte, processing en software zodat een robot zijn omgeving kan interpreteren en die informatie direct in beweging kan omzetten.

Van inspectie naar perception verandert de markt voor vision

Traditionele machine vision controleert of een onderdeel op de juiste plaats ligt, of een product goed is gemonteerd en of een kwaliteitsafwijking aanwezig is. Een autonome robot moet veel verder gaan. De machine moet bepalen wat een object is, de positie en diepte begrijpen, beweging voorspellen en vervolgens beslissen hoe het veilig kan worden vastgepakt of vermeden.

Daardoor wordt perception onderdeel van de control-loop. De informatie uit vision moet binnen zeer korte tijd worden verwerkt en gekoppeld aan motion.

Dat maakt de markt technisch en economisch aantrekkelijker. Camera-hardware zelf profiteert al van enorme schaal in automotive en consumentenelektronica en kan daardoor snel commodity worden. De hogere waarde kan juist verschuiven naar industriële betrouwbaarheid, 3D perception, edge processing en software.

De vision-specialist die wij volgen heeft het voordeel dat de bestaande onderneming al winstgevend is en ruim 30.000 klanten heeft. De onderneming hoeft daarom niet vanaf nul te bewijzen dat zij technologie in echte fabrieken kan inzetten.

De zesde positie profiteert van de vloot, niet alleen van de robot

De laatste onderneming in de analyse zit bewust buiten de individuele robot. Zij levert de apparatuur en software waarmee fysieke activiteiten in fabrieken, magazijnen, transport en logistiek zichtbaar, verbonden en beheersbaar worden.

In het tweede kwartaal van 2026 steeg de omzet naar ongeveer $1,56 miljard, ruim 20% meer dan een jaar eerder. De organische groei bedroeg ruim 9%, terwijl Asset Visibility & Automation ongeveer $654 miljoen omzet genereerde en organisch met meer dan 11% groeide. De aangepaste EBITDA-marge van de groep lag rond 28%.

Deze onderneming heeft daarmee minder pure small-caphefboom dan de eerste posities, maar de strategische logica is anders. Naarmate klanten van enkele robots naar honderden autonome systemen bewegen, wordt identificatie, scanning, RFID, mobile computing, connectivity en workflowsoftware steeds belangrijker.

De onderneming profiteert dus niet alleen wanneer een robot wordt gebouwd. Zij profiteert van de complexiteit die ontstaat wanneer veel robots gedurende jaren binnen één bedrijfsomgeving moeten samenwerken.

De infrastructuur kan een langer verdienmodel opleveren

Een motor, sensor of lager wordt voornamelijk verkocht wanneer de robot wordt geproduceerd. De infrastructuur rond een vloot blijft gedurende de hele levensduur relevant. Devices moeten worden vervangen, software verandert, workflows worden aangepast en steeds meer processen worden gekoppeld aan dezelfde operationele data.

Dat kan deze laag een terugkerender profiel geven. De onderneming krijgt inkomsten uit de installed base en niet uitsluitend uit het jaarlijkse aantal nieuwe robots.

Daarbij groeit informatietechnologie steeds verder samen met technologie op de werkvloer. De autonome robot wordt een onderdeel van een groter digitaal systeem waarin mensen, voorraden, apparaten en software voortdurend informatie uitwisselen.

Voor beleggers betekent dit dat de zesde positie minder directe hefboom heeft op het aantal humanoids, maar mogelijk een stabielere blootstelling aan de bredere groei van automatisering en physical AI.

De zes posities vullen elkaar economisch aan

De zes onderliggende ondernemingen zijn niet geselecteerd omdat zij allemaal het label robotica kunnen gebruiken. Zij vertegenwoordigen bewust verschillende plaatsen in dezelfde keten.

De eerste positie levert de fysieke spieren. De tweede levert sensing en control per gewricht. De derde levert mechanische precisie en levensduur. De vierde kan een groter gedeelte van de complete motion-stack integreren. De vijfde brengt vision en perception in het systeem en de zesde zorgt dat een groeiende vloot uiteindelijk in de operationele infrastructuur van de klant kan functioneren.

Dat vermindert de functionele overlap. Het betekent ook dat niet iedere positie dezelfde katalysator nodig heeft. De motorleverancier profiteert vooral van meer bewegingspunten, de semiconductorleverancier van meer elektronica per gewricht, de mechanische specialist van strengere eisen rond betrouwbaarheid en de infrastructuurspeler vooral van een grotere installed base.

Daarmee ontstaat een veel professioneler mandje dan wanneer zes bedrijven worden gekocht die allemaal dezelfde humanoid-OEM proberen te beleveren.

De omvang van de onderneming bepaalt de potentiële koershefboom

Dezelfde omzet uit robotica heeft niet voor ieder bedrijf dezelfde financiële betekenis. Voor de kleinste motor- en motion-specialist zou $50 miljoen extra omzet een groot verschil maken ten opzichte van de huidige kwartaalbasis. Voor de grotere aanbieder van motion control of infrastructuur is zelfs $100 miljoen slechts een relatief beperkt deel van de groepsomzet.

Daarmee ontstaat een afweging tussen hefboom en zekerheid. De kleinere bedrijven kunnen veel harder veranderen wanneer een programma naar grote volumes beweegt, maar zij hebben ook meer risico rond capaciteit, werkkapitaal en klantconcentratie.

De grotere bedrijven hebben minder pure koershefboom, maar beschikken over bestaande productielijnen, sterkere balansen, bredere relaties met klanten en meer mogelijkheden om grote investeringen zelf te financieren.

De beste investment case hoeft daardoor niet de kleinste onderneming te zijn. De vraag is hoeveel omzet een bedrijf realistisch kan winnen, hoeveel winst daarvan overblijft en hoe groot dat bedrag is ten opzichte van de huidige onderneming.

Design wins moeten uiteindelijk in dollarcontent worden vertaald

Een professionele analyse kan niet stoppen bij de mededeling dat een bedrijf bij een robotbouwer is geselecteerd. We willen weten hoeveel onderdelen per robot worden geleverd, wat de omzet per onderdeel kan zijn en hoeveel robots de klant realistisch kan produceren.

Een component van $20 die één keer per robot wordt gebruikt, levert bij 100.000 systemen slechts $2 miljoen omzet. Hetzelfde component dat twintig keer per robot nodig is, creëert bij dezelfde klant $40 miljoen potentiële omzet voordat rekening wordt gehouden met prijsdruk.

Daarom is content per systeem zo belangrijk. De aantallen robots alleen zeggen weinig over de financiële impact op een supplier.

Vervolgens moet rekening worden gehouden met ASP-daling. Een onderdeel dat in de pilotfase $20 kost kan bij productie op grote schaal misschien naar $12 bewegen. Dat hoeft de omzetcase niet te breken wanneer volume en content per systeem veel sneller stijgen.

Productie op grote schaal wordt de echte test voor kleine leveranciers

Een design win van een kleine onderneming kan aantrekkelijk klinken, maar de financiële uitdaging begint vaak pas nadat de klant daadwerkelijk volume wil. De stap van enkele duizenden naar honderdduizenden of miljoenen onderdelen vereist nieuwe machines, extra medewerkers, leveranciers, kwaliteitscontrole en een veel groter werkkapitaal.

Dat kan een sterk groeiende onderneming paradoxaal genoeg eerst veel kasstroom kosten. Materialen worden aangeschaft voordat de klant betaalt en nieuwe capaciteit is niet vanaf dag één volledig bezet.

Daarom kijken wij nadrukkelijk naar de balans, bestaande capaciteit en capex. Een bedrijf dat een grote roboticaorder alleen kan uitvoeren door fors nieuwe aandelen uit te geven, kan een belangrijk deel van de operationele waarde via verwatering verliezen.

De ideale kandidaat beschikt al over voldoende capaciteit om de eerste groeifase op te vangen en kan uitbreiding grotendeels financieren uit eigen kasstroom.

Yield bepaalt of groei ook winst oplevert

Bij onderdelen met nauwe toleranties is yield minstens zo belangrijk als volume. Een product kan in prototypes uitstekend functioneren, terwijl productie op grote schaal veel moeilijker blijkt doordat een te groot percentage buiten specificatie valt.

Een lage yield verhoogt de werkelijke kosten per goedgekeurd onderdeel. Hierdoor kan de brutomarge juist dalen wanneer de omzet versnelt.

Dat risico is bijzonder relevant bij hoogwaardige sensing, precisie-mechanica en geïntegreerde actuatoren. Voor professionals hoort de analyse van productie daarom even zwaar te wegen als de analyse van de eindmarkt.

De beste technologie is uiteindelijk niet noodzakelijk het beste aandeel. De beste onderneming is degene die de technologie betrouwbaar, reproduceerbaar en met aantrekkelijke marges in grote aantallen kan produceren.

China bepaalt de onderkant van de kostencurve

China kan in een professionele analyse van deze markt niet als voetnoot worden behandeld. Het land heeft een dominante positie in permanente magneten en daarnaast een groot aandeel in motoren, power electronics, encoders en bepaalde precision components.

Die positie komt niet alleen door lagere kosten van arbeid. De grote keten rond elektrische voertuigen, batterijen en elektromechanische systemen geeft fabrikanten toegang tot een dicht netwerk van leveranciers en maakt snelle iteratie mogelijk.

Daarmee zet China feitelijk de onderkant van de kostencurve voor verschillende hardwarecategorieën. Een Amerikaanse of Europese onderneming die een vergelijkbaar standaardproduct tegen een veel hogere prijs levert, heeft weinig structureel voordeel.

De kans voor westerse specialisten ligt daarom hoger in de specificaties: precisie, betrouwbaarheid, certificering, thermische prestaties, supply security en technische integratie. Dat is één van de redenen waarom bestaande ervaring in medische technologie, aerospace en defense relevant is voor onze selectie.

De negatieve case begint bij commoditisering

Het grootste risico voor verschillende componentleveranciers is dat technologie die vandaag bijzonder lijkt sneller commodity wordt dan verwacht. Motoren, algemene position sensing en standaard mechanica zijn daarvoor het gevoeligst.

Wanneer Chinese leveranciers capaciteit toevoegen, kunnen ASP’s snel dalen. Wanneer tegelijkertijd de hoeveelheid content per robot minder hard groeit dan verwacht, kan de omzet veel minder sterk stijgen dan het aantal robots.

Ook technische integratie kan content verminderen. Eén nieuwe chip kan meerdere functies combineren die vandaag nog door afzonderlijke componenten worden uitgevoerd. Een direct-drive-architectuur kan in bepaalde gewrichten een gearbox overbodig maken, terwijl nieuwe actuatorontwerpen bestaande onderdelen kunnen vervangen.

De gedachte dat iedere huidige supplier automatisch profiteert van iedere toekomstige humanoid is daarom onjuist.

Verticale integratie kan de externe markt kleiner houden

Een tweede risico is dat robotbouwers belangrijke onderdelen veel langer zelf blijven ontwikkelen dan verwacht. Actuatie, handen, sensing en control kunnen zó belangrijk zijn voor de prestaties dat OEM’s deze technologie niet willen uitbesteden.

In dat scenario groeit de markt voor robots sterk, maar bereikt een kleiner deel van de economische waarde de externe leveranciers. De headline-TAM van humanoids is dan een slechte maatstaf voor de omzetkans van beursgenoteerde suppliers.

Voor de bedrijven die wij volgen is dat opnieuw een reden om bestaande activiteiten buiten humanoids belangrijk te vinden. De onderneming moet niet afhankelijk zijn van de aanname dat verticale integratie binnen enkele jaren verdwijnt.

Een leverancier die vandaag al winstgevend is in automotive, industrie, medical of aerospace kan wachten totdat outsourcing werkelijk plaatsvindt.

Timing kan vijf jaar verkeerd zitten zonder dat de lange thesis fout is

Het verschil tussen de ramingen van Bank of America, Goldman Sachs en Morgan Stanley laat zien hoe groot het risico rond timing is. Een markt kan in 2040 enorm zijn en toch in 2028 veel kleiner blijven dan aandelenkoersen vandaag impliceren.

Voor een kleine onderneming maakt dat veel uit. R&D en capaciteit moeten jarenlang worden gefinancierd terwijl de verwachte volumeorders nog niet komen.

Wanneer een aandeel al wordt gewaardeerd alsof humanoidomzet in 2028 of 2029 explodeert en de echte massaproductie pas rond 2033 begint, kan de koers fors dalen terwijl de technologische thesis op lange termijn intact blijft.

Daarom moet de waardering worden gekoppeld aan de waarschijnlijkheid en timing van de omzet en niet alleen aan de uiteindelijke omvang van de markt.

De markt kan kleinere ondernemingen opnieuw gaan waarderen

De interessantste positieve asymmetrie ontstaat wanneer een bedrijf vandaag nog helemaal niet als robotica-aandeel wordt gewaardeerd. Een onderneming kan worden gezien als producent van motoren, automotive-sensoren, precisielagers, motion control, machine vision of logistieke apparatuur terwijl robotica nog slechts een kleine eindmarkt vormt.

Wanneer die nieuwe omzet zichtbaar wordt in de resultaten, verandert mogelijk niet alleen de winstgroei maar ook het waarderingskader. Een traditionele industriële onderneming kan een hogere multiple krijgen wanneer beleggers geloven dat een structurele groeimarkt een steeds groter deel van de omzet gaat vertegenwoordigen.

Voor een relatief klein bedrijf kan die herwaardering een krachtige tweede hefboom vormen boven op de groei van de winst zelf.

Dat is precies het profiel waar we naar zoeken: bestaande omzet als bodem, robotica als optionaliteit en voldoende kleine schaal om bij succes werkelijk te veranderen.

Welke lagen hebben op dit moment de beste verhouding tussen risico en potentieel

Sensing en control hebben naar onze mening een aantrekkelijke uitgangspositie omdat de content vrijwel automatisch stijgt met het aantal gewrichten en een deel van de technologie al op grote schaal vanuit automotive kan worden geproduceerd. De leverancier hoeft daardoor niet eerst een compleet nieuwe fabrieksstructuur op te bouwen voordat de robotica-omzet kan groeien.

De motorlaag heeft waarschijnlijk een grotere pure volumehefboom, maar ook een groter risico op prijsdruk en concurrentie vanuit Azië. Mechanische precisie kan een sterkere technische moat hebben, maar robotica moet aanzienlijk groter worden voordat het bij een grotere aerospace- en defense-leverancier de groepsresultaten verandert.

Geïntegreerde motion control wordt vooral interessant wanneer de industrie minder verticaal geïntegreerd en meer modulair wordt. Vision heeft inmiddels een directe nieuwe katalysator door de uitbreiding naar 3D robotic perception en combineert die met uitzonderlijk hoge marges en een sterke balans. De infrastructuur voor automatisering heeft de minst directe humanoidhefboom, maar kan de stabielste blootstelling geven wanneer robotvloten in fabrieken en magazijnen daadwerkelijk groeien.

Het voordeel van de combinatie is dat de zes posities niet afhankelijk zijn van precies dezelfde veronderstelling.

Wat we per aandeel uiteindelijk willen kunnen berekenen

Voor iedere kandidaat willen we vier stappen kwantificeren. De eerste is de mogelijke dollarcontent per robot, inclusief hoeveel exemplaren van een component per systeem nodig zijn en hoe dat aantal verandert wanneer de architectuur complexer wordt.

De tweede stap is het mogelijke volume bij klanten. Een design win heeft weinig financiële betekenis wanneer de klant uiteindelijk slechts duizend robots per jaar maakt, maar kan zeer belangrijk worden wanneer dezelfde architectuur naar honderdduizenden systemen beweegt.

Vervolgens berekenen we hoe groot die potentiële omzet is ten opzichte van de huidige omzet van de onderneming. Daar ligt de echte beurshefboom.

De vierde stap is de conversie naar kasstroom. Capex, ASP-daling, yield, R&D, werkkapitaal en eventuele verwatering bepalen uiteindelijk hoeveel van de theoretische omzet bij de aandeelhouder terechtkomt.

Pas wanneer die vier stappen aantrekkelijk zijn, beschouwen wij de blootstelling aan robotica als een echte investment case.

Balans

Robotisering is inmiddels geen toekomstverhaal zonder bestaande markt. Meer dan 5 miljoen industriële robots zijn al operationeel en de markt groeit richting circa 806.000 nieuwe installaties per jaar in 2029. Physical AI verlaagt tegelijk de kosten van integratie en maakt meer taken geschikt voor automatisering, terwijl de institutionele verwachtingen voor humanoids in 2026 fors zijn verhoogd. Goldman Sachs rekent nu op 6,5 miljoen jaarlijkse systemen in 2035 en Bank of America op 10 miljoen, maar de langere tijdlijn van Morgan Stanley laat zien dat massale adoptie nog steeds veel later kan komen.

De economische waarde zal bovendien zeer ongelijk over de keten worden verdeeld. Actuatie is een grote waardepool, maar motoren kunnen sneller met prijsdruk te maken krijgen dan schaarse mechanische transmissie. Sensing groeit mee met ieder gewricht, maar de grootste bottlenecks kunnen bij force en tactile sensing ontstaan. Mechanische precisie biedt alleen echte prijszettingsmacht aan de bovenkant van de specificaties, terwijl integrated motion mogelijk meer waarde naar zich toe trekt wanneer de industrie richting gestandaardiseerde subsystemen beweegt. Vision profiteert van de overgang naar 3D perception en de infrastructuur voor automatisering wordt belangrijker zodra losse robots veranderen in grote vloten.

Tegenover deze kansen staan reële risico’s. OEM’s kunnen langer verticaal geïntegreerd blijven, Chinese concurrentie kan ASP’s sneller drukken, architecturen kunnen veranderen en de massale uitrol kan jaren vertraging oplopen. Voor kleine bedrijven komen daar capaciteit, capex, yield, werkkapitaal en klantconcentratie bovenop.

Daarom is onze bullish visie nadrukkelijk selectief. Wij zoeken niet naar bedrijven die robotica in hun marketing gebruiken, maar naar ondernemingen waarvan de bestaande activiteiten al financiële kwaliteit hebben en waarbij een succesvolle uitrol van robotica groot genoeg kan worden om de hele onderneming fundamenteel te veranderen.

Investment Conclusion

De grootste beurshefboom binnen robotisering kan uiteindelijk veel dieper in de keten liggen dan bij de meest zichtbare fabrikanten van robots. De interessantste posities combineren een technisch kritieke functie met bestaande klanten, bewezen productie, meerdere eindmarkten en voldoende kleine schaal om van een succesvolle uitrol werkelijk te veranderen.

In deze long read hebben we daarom bewust ingezoomd op de spieren van de robot, sensing en control per gewricht, mechanische precisie, geïntegreerde motion control, zicht en perception en infrastructuur voor automatisering. Dit is slechts een doorsnede van een veel bredere keten, maar het zijn precies de gebieden waar wij relatief kleine en middelgrote beursgenoteerde spelers zoeken waarvan de huidige omzet een bodem vormt en robotica over meerdere jaren een nieuwe motor voor winst en waardering kan worden.

English

Robotics: Where Smaller Players Deep in the Value Chain Could Gain the Greatest Leverage

■ Market: robotics is already in a multi-year industrial investment cycle rather than a speculative future market. More than 5 million industrial robots were operating globally at the end of 2025, while annual installations reached approximately 603,000 units and are forecast to rise toward roughly 806,000 by 2029. Mobile robotics and physical AI add a second layer of growth on top of that installed base.
■ Humanoids: institutional expectations moved materially higher during 2026. Goldman Sachs raised its forecast to approximately 890,000 annual shipments in 2030 and 6.5 million in 2035, representing an estimated $138 billion market, while Bank of America expects roughly 1.2 million in 2030 and 10 million in 2035. Morgan Stanley remains more conservative on timing and expects the major acceleration later.
■ Economics: the investment thesis is not simply about selling more robots but about lowering the total cost per automated task. Physical AI can materially reduce deployment engineering and, in appropriate applications, compress payback periods from roughly five to seven years toward one to three, moving automation from experimental technology spending into ordinary industrial capex.
■ Value chain: actuation can account for approximately 40%–60% of humanoid hardware cost. Separate value pools exist across motors, motor control, mechanical transmission, precision components and sensing, while perception and infrastructure become increasingly important as robot fleets grow.
■ Bottlenecks: AI is not the only constraint. Torque density, thermal performance, backlash, force and tactile sensing, long-duration reliability, low-latency control, qualified production capacity and manufacturing yield determine whether robotics can actually move from prototypes toward hundreds of thousands of systems.
■ Selection: the complete robotics ecosystem is far broader than the areas covered here. We deliberately focus on six parts of the chain where we are studying relatively small or mid-sized listed specialists: muscles → joint-level sensing and control → mechanical precision → integrated motion control → vision and perception → automation infrastructure.
■ Investment View: we are bullish on specialized suppliers deep in this chain. The most attractive companies already operate viable industrial businesses, possess technology that is difficult to replace and remain small enough for robotics to materially change their revenue, earnings and valuation if the market scales.

Investment View

The robotics debate still concentrates disproportionately on the companies building the final machine. For professional investors, the more interesting question is where economic value settles when the industry moves from prototypes toward true serial manufacturing. A full-system robot manufacturer must master mechanics, electronics, artificial intelligence, software, safety, manufacturing, service and distribution simultaneously, whereas a specialist further down the chain can focus on one critical technical function and sell that capability across several platforms.

This difference materially changes the balance of risk and potential return. If multiple robotics platforms coexist, a supplier of precision motors, sensing, mechanical components, motion control or machine vision can potentially supply several winners at the same time. Investors do not need to identify the eventual dominant humanoid platform in advance; exposure shifts away from a single OEM and toward the development of the category itself.

The leverage can be particularly meaningful for relatively small listed companies. An incremental $50 million or $100 million of annual revenue has limited impact on a multinational industrial group already generating tens of billions of dollars, but can fundamentally change the growth profile of a company with only several hundred million dollars of existing revenue. Our analysis therefore focuses not only on technology quality but on the size of potential robotics revenue relative to the existing company.

The Existing Market Already Supports the Thesis Without Humanoids

The foundation of the investment case is an industrial robotics market that already exists at scale. Approximately 603,000 new industrial robots were installed globally in 2025, representing roughly 11% growth, while the installed base increased to more than 5 million systems. Annual installations are expected to rise further toward approximately 806,000 by 2029.

This matters because suppliers do not need to wait for humanoids to become a mass market. Electronics, automotive, machinery, logistics and other industrial sectors are already investing in automation, allowing motor, sensor, precision-component and motion-control suppliers to generate revenue today.

Professional service robotics is expanding even faster. Nearly 250,000 professional service robots were sold in 2025, approximately 24% more than a year earlier, with roughly 117,500 used in transport and logistics. These systems already require more sensing, perception, edge processing and connectivity than traditional fixed robot arms.

The transition toward more autonomous physical systems is therefore underway before general-purpose humanoids reach meaningful scale.

Institutional Forecasts Have Shifted Materially Higher

One of the most important developments in 2026 has been the substantial increase in Goldman Sachs' humanoid forecast. The bank now expects approximately 75,000 annual shipments in 2026, around 890,000 in 2030 and roughly 6.5 million in 2035, corresponding to an estimated market of approximately $138 billion.

The increase from the previous forecast of roughly 1.4 million units in 2035 is significant because it demonstrates how rapidly institutional assumptions around physical AI, hardware economics and commercial deployment have changed during the year.

Bank of America remains more aggressive, forecasting roughly 1.2 million annual shipments in 2030 and 10 million by 2035. Morgan Stanley uses a significantly longer time horizon and expects the largest deployment acceleration later, ultimately envisioning nearly 1 billion humanoids in use by 2050, with approximately 90% serving industrial and commercial applications.

The conclusion is not that one forecast will prove precisely correct. The key point is that uncertainty remains exceptionally high even among professional research houses, making suppliers that already operate strong businesses under conservative assumptions more attractive than stocks whose valuations require the highest possible unit forecast.

Payback Periods Are the Real Commercial Inflection Point

Technical capability represents only half of the economics. Factories and logistics companies ultimately purchase productivity rather than impressive demonstrations, which means the total cost of implementing and operating the robot is at least as important as the machine's purchase price.

Traditional automation projects can carry substantial costs for engineering, programming, integration and changes to the physical environment. Physical AI can alter this structure by allowing more flexible training and reducing the amount of hard-coded engineering required for each individual task.

BCG estimates that engineering requirements can decline by roughly 70% in suitable applications, while payback periods can move from approximately five to seven years toward one to three years. This is the true industrial inflection point because a six-year robotics investment often struggles to compete for internal capital, whereas a two-year payback can become part of a normal productivity program.

Once automation enters ordinary industrial capital-allocation frameworks, adoption can accelerate much faster than technological progress alone would suggest.

Physical Hardware Remains a Major Economic Value Pool

The attention surrounding artificial intelligence can create the impression that physical hardware eventually becomes a low-value carrier for software. Current humanoid economics do not support that conclusion. Actuation can account for approximately 40%–60% of total hardware cost, while sensing and perception may contribute roughly 10%–20% and compute plus control another 10%–15%.

A significant portion of system value therefore remains embedded in the physical machine. A better AI model cannot make a motor deliver more continuous torque than its thermal limits allow, cannot eliminate bearing wear and can compensate for mechanical backlash only to a limited degree.

For investors, this is critical. Physical AI does not automatically reduce the value of specialized hardware. As robots perform more complex movements and operate in less predictable environments, the requirements imposed on motors, sensing, precision mechanics and control often increase.

This can create substantial value for suppliers whose technology directly determines system productivity, reliability or service life.

Actuation Contains Several Distinct Economic Pools

An actuator should not be treated as a single component. Economic value within an integrated joint is distributed across mechanical transmission, motor, drive, precision components, encoders and several forms of sensing.

The gearbox can account for approximately 30%–50% of actuator cost, while the motor driver may represent roughly 15%–20%, the motor itself approximately 10%–20%, other mechanical components another 10%–20% and sensing approximately 5%–10%.

This structure explains why the most visible component does not automatically capture the greatest economic value. Motors may be essential but face faster price pressure where capacity is readily available. A precision transmission or difficult-to-calibrate sensor can remain supply-constrained for significantly longer.

This is why we do not approach robotics as one homogeneous supplier market. Each layer has its own capacity constraints, competitive intensity and margin structure.

Muscles: The First Hidden Position Is a Torque-Density Thesis

The first relatively small company underlying our analysis supplies specialized motion, control and power solutions. In the second quarter of 2026, revenue reached approximately $154 million, more than 10% above the prior year, while organic growth was around 9%. Gross margin improved to nearly 35%, and order bookings were almost 50% higher than a year earlier.

The robotics relevance extends well beyond those financial figures. During 2026, the company expanded its humanoid offering across frameless and slotless motors, integrated servo solutions and compact motion systems designed around the requirements of advanced robotics.

The attraction is that robotics does not need to be the dominant end market today. The company already sells into industrial, medical, aerospace, defense and other applications, allowing a future robotics ramp to sit on top of an existing business rather than replace it.

The bear case is equally important. Electric motors are not the most supply-constrained component in the robotics chain because automotive and industrial markets have already created significant global capacity. This supplier therefore needs to win through torque density, thermal performance, customization and integration rather than merely because robots require motors.

More Degrees of Freedom Create a Second Growth Driver

The relevant equation for this layer extends beyond robot unit volumes. As humanoids gain more degrees of freedom, motor content per system increases across arms, legs, wrists, ankles, hands and fingers.

A robot with simple grippers has a fundamentally different content profile from one with highly dexterous hands. Increasing complexity can therefore expand motor demand even if the number of completed robots remains unchanged.

Average motor selling prices are likely to fall as production scales, but total revenue can still increase sharply if both robot volumes and motor count per robot rise faster than pricing declines.

For a relatively small supplier, several large production programs could therefore have a disproportionately large impact on total company revenue, provided the business can expand capacity without destroying margins or exhausting its balance sheet.

Sensing and Control: The Second Position Scales With Every Joint

The second company in our framework supplies sensor and power integrated circuits used in motion control and energy-efficient systems. In the most recent quarter, revenue reached approximately $259 million, an increase of 27% year over year. Industrial and Other revenue increased roughly 59% to almost $94 million, while non-GAAP operating margin improved to approximately 19%.

This profile is particularly relevant to robotics because every joint needs position and current information while motor-control electronics continuously adjust movement. More degrees of freedom therefore create additional demand not only for motors but also for sensing and control electronics.

The company also enters this market with decades of automotive-grade manufacturing experience. That matters because industrial robotics will eventually demand the same repeatability and reliability that automotive customers already require at scale.

Robotics therefore does not require the company to build manufacturing discipline from scratch. It represents a new end market for technology that is already qualified and produced at high volume.

The Largest Sensor Bottleneck May Sit Elsewhere

Position and current sensing already benefit from large adjacent automotive and industrial markets, which also means competitive intensity is relatively high. The stronger future bottlenecks may emerge in force, torque and tactile sensing.

Dexterous hands require far more than simple position awareness. The system needs to understand grip force, pressure distribution and whether an object is beginning to slip.

These sensors need to combine precision, small form factors, durability and repeatability across enormous numbers of cycles. Calibration and metrology can also make high-volume manufacturing difficult.

This distinction matters for investors because a company can be a strong beneficiary of joint-level sensing growth without necessarily owning the most supply-constrained sensing category in the long term.

Mechanical Precision: The Third Position Already Operates at High Margins

The third underlying company manufactures high-end bearings and other engineered precision products. Its latest quarterly results illustrate how different this profile is from an early-stage robotics company. Revenue increased to approximately $520 million, up 19% year over year, while gross margin reached nearly 48% and adjusted EBITDA margin approached 35%.

Current growth is led primarily by aerospace and defense, where revenue increased almost 37%. That may appear unrelated to humanoid robotics, but the existing end market is precisely why this company is relevant. Aerospace and defense already require high reliability, narrow tolerances and extensive qualification, all of which become increasingly important as robots move from demonstrations toward thousands of hours of industrial operation.

The company also carries a backlog of approximately $2.3 billion, compared with around $1 billion a year earlier. Robotics is therefore optionality rather than a requirement for the existing earnings base.

That reduces downside risk, although it also means robotics must become materially larger before it transforms the results of the entire company.

Precision Mechanics Is Not a Simple Unit-Volume Story

The fact that robots use many bearings does not make every bearing supplier an attractive robotics investment. Global capacity for standard products is substantial and pricing pressure will remain intense.

The more interesting applications require low friction, minimal mechanical play, high loads, compact dimensions and long service life simultaneously. Backlash becomes particularly important because software can compensate for mechanical error only within physical limits.

Experience in aerospace, medical systems and other critical applications can therefore create meaningful differentiation. Suppliers already operating under strict qualification and documentation standards may be better positioned as robotics customers prioritize lifetime reliability rather than simply minimizing purchase cost.

The true investment thesis is therefore precision and durability, not a generic increase in bearing volumes.

Integrated Motion Control: The Fourth Position Captures More of the System

The fourth company is substantially larger and supplies a broader combination of controls, actuators, drives and precision motors. Its Automation & Motion Control business generated approximately $478 million of second-quarter 2026 revenue, representing roughly 16% year-over-year growth and almost 16% organic growth. Adjusted EBITDA margin was approximately 21%.

The company has reported particular strength in discrete automation and has previously highlighted improving robotics and humanoid-related order activity. This gives the position a fundamentally different economic profile from pure component suppliers.

A customer can source a larger portion of the motion architecture from a single supplier rather than separately integrating motors, drives and control. As hardware and software become more tightly connected, this can increase dollar content per machine and raise switching costs.

The trade-off is company size. Robotics needs to become a substantially larger market before it materially alters group-level earnings, but the company also possesses far greater financial and manufacturing resources than the smaller specialists.

Modularization Could Expand the Role of Motion Platforms

Humanoid robotics remains highly vertically integrated today because architectures are still changing rapidly and standardized subsystems are limited. Many OEMs therefore build their own combination of drives, controllers, firmware and software.

This may become less economical as volumes rise. A specialist supplying a proven motion platform across several customers can spread engineering and manufacturing costs over more units than an OEM building an equivalent system solely for itself.

The resulting value pool can shift from individual components toward integrated subsystems. Suppliers capable of providing motion hardware together with control software and real-time coordination can capture a larger share of system value.

This potential modularization is one of the reasons we treat integrated motion control as a distinct investment layer rather than simply an extension of the motor thesis.

Vision: The Fifth Position Is Already a High-Margin Industrial Business

The fifth company is an established industrial machine-vision specialist and entered the second half of 2026 from a position of significant financial strength. Second-quarter revenue reached a record of approximately $291 million, up 17% year over year, while adjusted gross margin exceeded 71% and adjusted EBITDA margin reached roughly 32%.

The company also held approximately $755 million in cash and investments and no debt at quarter-end. This provides substantial flexibility to invest in adjacent growth areas without relying on external capital.

The most important strategic development for our thesis came in September 2026, when the company moved to acquire a leading platform in depth-sensing cameras and robotic perception. That transaction takes the business beyond conventional industrial vision and deeper into 3D perception for physical AI.

The investment case therefore becomes broader than simply selling more inspection cameras. The company is positioning to provide the perception layer through which robots understand depth, objects and spatial relationships in real time.

Perception Is a Higher-Value Layer Than the Camera Alone

Industrial machine vision traditionally determines whether a product is correctly assembled, positioned or dimensioned. Autonomous systems need far more. A robot must understand what an object is, where it sits in three-dimensional space, how it is moving and how the machine should respond.

The economic value therefore shifts away from simple image capture toward processing, software and integration with the motion loop. Camera hardware itself benefits from huge manufacturing scale across automotive and consumer electronics, making it more susceptible to commoditization.

Industrial reliability, 3D sensing, edge processing and the conversion of visual data into actionable control decisions offer more defensible differentiation.

The company's existing base of more than 30,000 customers also matters because it already has access to real factory and distribution environments rather than needing to create a customer base around a new robotics product from scratch.

The Sixth Position Benefits From Fleet Complexity

The final company in the framework sits deliberately outside the individual robot. It supplies technology and software that make physical operations visible and connected across factories, warehouses, transportation and logistics.

Second-quarter 2026 revenue reached approximately $1.56 billion, more than 20% above the prior year. Organic growth exceeded 9%, while Asset Visibility & Automation generated approximately $654 million of revenue and grew organically by more than 11%. Adjusted EBITDA margin for the group was approximately 28%.

This company has less direct exposure to humanoid unit volumes than the first five positions, but its economics can improve as customers deploy larger fleets of autonomous machines. Hundreds of robots require identification, scanning, RFID, mobile computing, connectivity, asset visibility and workflow software.

The opportunity therefore scales with the complexity and size of the installed base rather than only with new robot production.

Infrastructure Can Produce a Longer Revenue Tail

A motor or sensor is largely monetized when the robot is manufactured. Infrastructure surrounding a fleet remains necessary throughout the life of the installation.

Devices need replacement, software must be updated, workflows change and additional operations are gradually integrated into the same network. This can create a more recurring economic profile than pure component hardware.

The convergence of information technology with technology on the factory floor further supports this thesis. Robots increasingly become nodes inside wider digital systems connecting workers, inventory, equipment and software.

This makes infrastructure for automation a deliberate sixth layer in the basket rather than a defensive afterthought.

The Six Positions Represent Different Economic Exposures

The six companies are not selected simply because all can be associated with robotics. They occupy different parts of one technical and economic chain.

The first provides the physical muscles, the second provides sensing and control at the joint, the third protects mechanical precision and service life, the fourth can integrate a broader motion architecture, the fifth provides visual perception and the sixth connects an expanding robot fleet to the customer's operational infrastructure.

This minimizes functional overlap and means each position can benefit from a different driver. The motor supplier gains from more degrees of freedom, the semiconductor supplier from more electronics per joint, the precision supplier from higher reliability requirements and the infrastructure provider from a larger installed fleet.

This is a more robust picks-and-shovels approach than buying several companies all dependent on the same humanoid OEM or the same component architecture.

Company Size Determines How Much Robotics Can Matter

The same robotics revenue has a very different effect depending on the size of the supplier. An incremental $50 million can materially alter the financial profile of the smallest company in the basket, while even $100 million represents only a modest contribution to the larger motion or infrastructure suppliers.

This creates a clear trade-off between upside leverage and execution risk. Smaller companies can change dramatically if a platform reaches volume production, but they also have greater exposure to capacity constraints, working capital and customer concentration.

Larger suppliers offer less pure share-price torque but possess stronger balance sheets, larger production footprints and existing commercial relationships.

The best investment therefore does not automatically come from the smallest company. It comes from the supplier where realistic robotics revenue, margins and capital requirements create the greatest value relative to the current enterprise.

Design Wins Need to Be Translated Into Dollar Content

A design win has little analytical value without understanding content per robot. Investors need to know how many units of the component are required in each system, what revenue each unit can generate and what production volume the customer can realistically achieve.

One $20 component in 100,000 robots represents only $2 million of revenue. Twenty $20 components in the same platform create a $40 million opportunity before accounting for volume-related pricing.

This is why component count per system can matter more than the headline number of design wins.

Pricing will also decline as programs scale. A component generating $20 in low-volume production may eventually produce only $12, but total revenue can still increase dramatically when both system volumes and content per system rise.

The financial model therefore needs to combine volume, content and ASP rather than applying a generic robotics TAM to every supplier.

Manufacturing Is Where Small-Cap Optionality Becomes Real or Fails

The move from a design win to high-volume production can be the most difficult stage for a smaller supplier. Hundreds of thousands of units require more machines, employees, suppliers, quality control and working capital.

Rapid growth can therefore consume cash before it generates cash. Inventory and production capacity need to be funded before customer payments arrive, while new facilities are rarely fully utilized from day one.

Balance-sheet strength becomes part of the robotics thesis rather than a separate financial consideration.

A technically excellent small company that must repeatedly issue equity to fund production can return much of its operational success through dilution. The ideal supplier already has enough manufacturing infrastructure to absorb the first phase of the ramp.

Yield Determines Whether Revenue Converts Into Profit

High-precision components can create another problem when production scales: yield. A design can function perfectly in prototypes but prove difficult to reproduce consistently in hundreds of thousands of units.

If a large percentage of output falls outside specification, the true cost per qualified unit rises sharply. Gross margins can therefore weaken during the period in which reported revenue is accelerating most rapidly.

This risk is particularly relevant in precision mechanics, advanced sensing and integrated actuation.

Professional investors need to analyze manufacturing capability, yield and capital intensity with the same discipline applied to TAM estimates. The best technology is not necessarily the best equity investment; the best supplier is the one capable of producing that technology reliably and profitably at scale.

China Sets the Lower End of the Cost Curve

China is central to the physical robotics supply chain. It holds a dominant position in permanent-magnet processing and significant capacity across motors, power electronics, encoders and precision mechanical components.

The advantage extends beyond labor cost. China's dense electric-vehicle, battery and electromechanical supplier base allows rapid iteration and relatively low-cost scaling.

This establishes a global cost benchmark across several hardware categories. Western suppliers producing largely undifferentiated products at higher prices face a structurally weak position.

The opportunity for U.S. and European specialists therefore sits higher in the specification range, where precision, reliability, thermal performance, qualification, supply security or integration justify a premium.

Commoditization Is a Major Bear Case

Components that appear highly differentiated today may become commoditized more quickly than investors expect. Standard motors, basic position sensing and less demanding mechanical components are particularly exposed.

Rapid capacity expansion in Asia can compress ASPs, while integration may reduce component count. New semiconductor solutions can combine functions previously handled by several chips, while direct-drive architectures can remove certain mechanical components.

The assumption that every component currently present in a humanoid design will remain equally valuable through 2035 is therefore unsafe.

The winning architecture itself may change, meaning investors need exposure to technologies with durable system-level value rather than merely high current unit counts.

Vertical Integration Could Persist Longer Than Expected

Robot OEMs may also retain critical technologies internally for longer than the supply-chain bull case assumes. Actuators, hands, force sensing and motion control can remain key differentiators and may therefore be considered too strategic to outsource.

In that scenario, the total humanoid market can grow rapidly while the addressable market for independent suppliers expands much more slowly.

This is another reason why existing end markets matter. Suppliers with profitable automotive, industrial, aerospace or logistics businesses can wait for the sourcing model to mature.

A company whose valuation already assumes rapid outsourcing has far less protection if vertical integration persists for another five or ten years.

Timing Can Be Wrong Without the Long-Term Thesis Being Wrong

The wide gap between professional forecasts demonstrates how difficult the timing of adoption remains. A market can still reach enormous scale by 2040 or 2050 while producing substantially fewer units than expected in 2028 or 2030.

For a small supplier, a five-year delay can be financially significant. Research and production readiness need to be funded throughout the period before high-volume orders arrive.

If equity valuations already assume a major revenue ramp within two or three years, a delay can cause severe multiple compression even when the long-term technology thesis remains intact.

This is why valuation discipline matters as much as technology selection.

The Most Attractive Asymmetry Is Existing Earnings Plus New Optionality

The core advantage of the six-company framework is that the underlying businesses do not depend entirely on humanoids. The motor specialist already serves industrial, medical and aerospace markets. The semiconductor supplier sells into automotive, data centers and industry. The precision-mechanics company has substantial aerospace and defense demand. The integrated motion provider already participates in discrete automation and other end markets. The vision supplier serves a large installed industrial customer base, while the infrastructure provider is deeply embedded in logistics and manufacturing.

If humanoids scale more slowly, these companies retain existing revenue and cash flow. If robotics accelerates, the new end market can become large enough to raise growth rates materially for several of them.

That is the asymmetry we prefer: an existing industrial franchise that creates a financial floor combined with an emerging robotics opportunity large enough to change the upside.

Balance

Robotics is no longer a future market without an existing industrial foundation. More than 5 million industrial robots are already operating globally, annual installations continue to grow and physical AI is reducing the cost and complexity of deploying automation. At the same time, institutional expectations for humanoids moved materially higher during 2026, with Goldman Sachs now forecasting 6.5 million annual shipments by 2035 and Bank of America forecasting 10 million, while Morgan Stanley's longer timeline remains an important reminder that mass adoption can still take considerably longer.

Economic value will not be distributed evenly across the chain. Actuation represents a large portion of hardware cost, but motors may experience pricing pressure earlier than constrained mechanical transmissions. Sensing content increases naturally with joint count, although the strongest bottlenecks may emerge in force and tactile sensing. High-end precision mechanics can retain attractive economics where reliability and tolerances matter, while integrated motion control can capture more value if the industry moves toward modular subsystems. Vision is moving from inspection toward robotic perception, and automation infrastructure gains value as individual machines become large operating fleets.

These opportunities are balanced by genuine risks. OEMs may remain vertically integrated for longer, Asian competition may compress pricing, architectures may reduce component count and high-volume adoption may arrive years later than bullish forecasts suggest. Smaller suppliers also face manufacturing-capacity, yield, working-capital and customer-concentration risks.

Our bullish view is therefore deliberately selective. We are not looking for companies that simply mention robotics. We are looking for established industrial businesses where robotics can become large enough to change the financial profile without being necessary for the business to survive.

Investment Conclusion

The greatest equity leverage in robotics may ultimately reside deeper in the value chain than with the most visible robot manufacturers. The most attractive suppliers combine technically critical functions with existing customers, proven manufacturing, exposure to multiple platforms and sufficient operating leverage for robotics to become financially material.

This long read therefore focuses on six deliberately different parts of the chain: robot muscles, joint-level sensing and control, mechanical precision, integrated motion control, vision and perception, and automation infrastructure. They represent only a portion of the full robotics ecosystem, but together they illustrate where smaller and mid-sized listed companies can combine existing earnings with a new multi-year growth engine capable of materially changing revenue, profit and ultimately valuation.