圆桌对话：具身智能投资指南：从技术到市场的跨越 2025年36氪产业未来大会宝博体育- 宝博体育官网- APP下载 BaoBoSports

2025-09-20 18:02:14

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　　第一，我们所说的“热度”是相对的。 截止到今年上半年，中国在AI及具身智能领域的总融资额大约是60多亿美元。作为对比，美国同期的融资额超过了1000亿美元，即便剔除OpenAI那笔巨额融资，美国的融资额仍有600亿美元，体量基本是中国的十倍。但问题在于，谁能断言中国未来的AI市场规模和应用前景，会比美国小十倍？我相信没有人敢下这样的定论。因此，我认为所谓的“泡沫”或融资金额，需要放在相对维度中来看。近年来中国在具身智能领域的热度确实在持续攀升，但从绝对金额来看，与美国仍存在一个数量级的差距。

　　第三，历史经验也为我们提供了有益参照。回看中国新能源汽车、光伏等如今已领跑全球的产业，它们在发展早期，也都经历过被外界看作是“泡沫”的阶段。但事实证明，早期的资本热度不仅极大地推动了这些企业的快速发展，更重要的是，资本的涌入加速了整个上下游供应链的成熟，有效降低了综合成本，最终促成了整个产业的快速崛起。由此可见，这笔“早期投入”是任何一个战略新兴产业走向成熟的必经之路。总的来说，只要技术持续领先、市场空间足够广阔，那么当下我们所见的行业热度，就绝非泡沫破裂的前奏，而是一个伟大产业真正的开端。

　　最后，也想和大家聊聊资本在这个赛道中的角色，以及我们看待估值的视角。我们始终认为，具身智能领域的竞争，本质上是“技术×场景×资本”的三重耦合。资本不应该成为追逐估值膨胀的工具，而应是加速技术突破、推动场景渗透的重要动能。一个好项目的融资节奏，应与产业化突破的目标紧密绑定，每一笔资金都要用到关键处。还是以银河通用为例，过去两年他们融资超过20亿，但每一轮资金的用途都高度聚焦于关键的技术与产业化里程碑。

　　目前行业内有一个普遍共识，认为今年可以算是具身智能商业化的元年。这种判断主要源于两方面的积极信号：一方面，上游核心部件的成本正持续下降，这为商业化落地提供了可行的成本基础，毕竟如果一套方案的BOM成本始终居高不下，商业化便无从谈起；另一方面，技术本身也迈过了关键的成熟度门槛，让产品真正进入真实场景、解决实际问题成为可能。也正是在这样的背景下，我们注意到，如今不少公司正从技术演示阶段，逐步转向深入真实的工业和商业场景，探索更具体的落地路径。对于这些创业公司，我们有两点建议想分享：

　　为什么会先选择在家电制造业的产线？原因主要有两点：一是该行业自动化率没有那么高，由于家电制造业2到3个月需要做产品的迭代和升级，高自动化产线的切换成本非常高，因此大量依赖人工；二是人形机器人能解决传统自动化设备或者工业机器人不能解决的泛化问题。例如同一工件在五道工序中可能处于不同状态，而依托数据和模型驱动的技术范式，我们的机器人可以具备端到端视觉-语言-动作（VLA）能力，可以逐步适应这类场景与任务的变化。

　　在商用服务方面，自2016年开始就有商用服务机器人，但并没有大规模铺开，主要原因在于它所能解决的任务和事情比较有限，仅能完成10%-20%的工作。但是现在的人形机器人可以提升到40%-50%，除了迎宾、引导、讲解，机器人还可以进行多模态交互，更自然地理解用户意图——这得益于大模型带来的智能提升。同时，现在人形机器人和之前的商用服务机器人不一样，它具备双臂结构，可执行操作任务，比如门店货不够可以做货物的盘点或补充，显著扩展了在商业场景中的应用潜力。

　　之所以有这样的判断，逻辑在于：具身智能想要真正走向成功，最终取决于“技术、产业、资本”三者的紧密结合与动态平衡，这三者缺一不可。而这种“缺一不可”的特性，会自然地推动行业资源向头部项目高度集中。尤其在数据层面，真正的壁垒，其实来自于产业落地后所反哺的真实世界数据，这也是创业团队优化模型、提升技术能力的关键所在。这就像我们都看NBA，但没人能打败乔丹一样。从视频里“看到”动作和在物理世界中精准地“做到”，是两回事。而这两者之间的巨大差距，也正是行业迎来重构的潜在机会。

　　基于这样的判断，当前行业面临的最核心卡点，依然是机器人与真实场景、产业的深度融合问题。我们一直强调，必须从实际需求和具体场景出发，反推产品定义。这背后其实折射出一个更深层的行业现状：许多团队仍缺乏真正的产品化思维，还在用技术能力去主导产品设计，而不是让场景需求来牵引技术落地。这种思维层面的偏差，是当前一个非常关键的挑战。除此之外，我认为未来2-3年，具身智能赛道真正的分水岭会落在“产业化能力”上。这或许算不上一个单纯的技术卡点，但它会实实在在地筛选掉一批公司。当大家的技术逐渐收敛，真正的比拼就进入了“后半段”：如何管理好复杂的供应链体系，如何建立高效的规模化生产流程，如何维持健康的现金流。目前行业还远未到规模化发展阶段，谁能率先在产业化能力上建立起壁垒，谁就掌握了未来决胜的关键筹码。

　　第一是数据与模型的突破。当前行业共识就是数据和模型仍是关键瓶颈——当前技术路线还没有收敛，数据不足，泛化能力不足。我们的终极目标和愿景是让人形机器人未来所能具备的能力逐步跟人接近，例如从50%、70%，甚至到90%。只有人形机器人综合能力提升上去之后，才能真正实现其应用价值。毕竟，人形机器人终极的使命就是实现通用人工智能（AGI），而衡量AGI的核心标准，正是其能力在多大程度上可比拟人类。这是当前整个行业亟需聚焦的方向。返回搜狐，查看更多