具身智能，正在翻越三座大山

作者：高藤

原創：深眸財經（chutou0325）

過去十幾年，科技圈最不缺的就是“風口”。

VR眼鏡、虛擬貨幣區塊鏈、元宇宙，這些概念哪個曾經不是看著前途無量，到最后卻都“啞火”了。

于是，今年來具身智能的突然爆火，很多人第一反應是：又來？

01 具身智能，“前輩”很多

具身智能確實和很多“前輩”一樣，具備了很多風口的特征。

為什么呢？

除了“春晚機器人跳舞”這件讓家喻戶曉的標志性事件之外，還有一個很有代表性意義的是，就在今年，它首次被寫入《政府工作報告》:“建立未來產業投入增長機制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產業。”

具身智能，事實上已成為我國培育未來產業的重要方向，也變成了全球科技競合的“關鍵領域”。

僅2025上半年，資本就砸了200多個億，有130多起融資事件，OpenAI、英偉達、谷歌、華為、阿里……科技巨頭全員下場搶占這塊“熱蛋糕”。

很多人開始唱衰。

比如金沙江創投的創始人朱嘯虎，直接喊出具身智能商業路徑不清，批量退出了投資的人形機器人公司，獵豹移動的CEO傅盛也堅定地認為人形機器人落地太難、應用太遠，至少五年，甚至更長時間都無法落地。

就連國際投行都關注到了宇樹科技，在春節過后的2月27日對這家公司進行調研之后，發布報告稱，人形機器人距離真正投入生產和日常使用仍有漫長的路要走，市場對這項技術的期待可能過于超前。

看起來，又可能會重蹈前輩們的覆轍，像虛擬貨幣、區塊鏈、AR眼鏡、無人駕駛、元宇宙等概念一樣，兌現起來遙遙無期。

02 技術與成本雙重絞殺，經濟價值卻難以兌現

這種擔憂，并無道理。

首先，技術上面臨算力、電池容量、腦力與體力的平衡等諸多瓶頸。

具身智能這個概念早在1950年就被提出了，無論是半導體的發展還是編程技術的進步，相關的創業公司始終沒有拿出什么可堪一用的作品。

直到工業4.0之類的概念出現之后，相關產業鏈才有了一定發展。但就算是在Isaac Gym里，99%成功率的算法，落地到研發出來的真實機械臂，任務成功率也可能降到30%，國內外具身智能的AI泛化能力都表現出明顯的不足，在非預設場景（如家庭雜亂環境）中任務失敗率普遍在10%以上。

直到工業4.0之類的概念出現之后，相關產業鏈才有了一定發展。

但大部分，也都集中在固定式機器人、輪式機器人、四足機器人、履帶機器人等領域，能履行的工作簡單且單一。

直到人工智能的出現。

人工智能的表面是算法，核心是算力，大模型則是將之糅合的升級形態，可以說未來具備更多思考能力的具身智能，一定是大模型催動的。

但是，這又會面臨一些新情況——機器人的“腦容量”太小了，要在機器人的“大腦”中安裝千億參數的多模態大模型，并非易事。

由于機器人的工作場景復雜且多變，幾乎排除了“云服務”這個高延遲且不穩定的選項，所以機器人還要考慮電池技術本身的瓶頸，當本體自帶電池容量有限的情況下，如何在高耗電和高“腦力”之間形成一個平衡好？這個問題，人類用數十上百萬年的進化才給出了一個最佳平衡，但給機器人進化的時間顯然不會太久。

其次，具身機器人的成本居高不下，資本與現金流陷入雙重博弈。

以行業先驅“波士頓動力”為例，其在四足機器人界橫掃千軍，卻在過去十年間三次易主，從谷歌到軟銀再到現代，每一次易主的理由都寫在財報赤字里：一臺Atlas實驗機成本200萬美元——相當于北京三環一套學區房，卻只會在障礙賽上跑酷，連遞杯咖啡都怕它灑。

國內的具身智能公司也感同身受。

智元機器人剛成立兩年就急著遞招股書，原因無他——現金流快見底了。2023年，智元機器人虧損了8.7億，賬上現金只夠再燒18個月，再不上市“補血”，就得把實驗室的機械臂掛上閑魚了。

同樣的，以服務機器人頭部企業云跡科技營收從2022年1.61億元增至2024年2.45億元，年復合增長率達23.2%，但同期虧損分別高達3.65億、2.64億和1.85億元。與具身智能極為貼近的移動機器人龍頭極智嘉虧損更大，2024年營收24.09億元，卻虧損8.32億元。其在招股書中坦言：“將業務擴展及創新放在首要的戰略位置，專注于長期價值創造，而非短期財務回報。”

撇開訓練和人工成本先不談，僅僅是硬性開支就是一頭吞金怪獸。

比如硬件三大件——減速器、伺服電機、控制器——占整機成本六七成，精度每提高0.01毫米，預算就要再燒掉一個零。

算法也不便宜，華為云曾經算過：要讓機器人跑通10億參數的大模型，得1萬張A100顯卡不眠不休干一個月，光電費就十分夸張。

然后，具身機器人的場景極為缺乏，無論工作價格還是靈活性，都難以和人類匹敵。

可能很多人，都幻想過科幻電影或游戲里的場景，機器人能夠像人類一樣思考和工作，但其實具身智能在一二十年甚至更久的時間，都難以滿足這種幻想。

目前，無論是任何一個做機器人的公司，幾乎從來不會在公開場合將之與人類對比。畢竟，在“打工”這件事上，具身機器人也是典型的“高不成、低不就”。

宇樹科技的G1機器人每一臺都需要手動調節關節電機，月產能只有300臺，波士頓動力的Atlas硬件毛利率只有18%，賣一臺能虧半臺，幾乎要把高科技做成了“慈善”。

智元機器人生產的機器人在工業場景占比70%，可一旦回到家庭客廳，將近10萬的標價立刻勸退所有想把它買回家的打工人——畢竟，同等預算能請真人保姆三年，還能面面俱到。

說到底，它們能干的活還太少，價格又太貴，卷服務質量和價格卷不過人類，也不如AI大模型便捷易上手，可能有一個不太恰當的比喻——當黑奴的使用成本遠低于機器的時候，南方的農場主不會擁抱工業。

于是，當成本和營收不匹配時，一個“互聯網泡沫式”的虧損現象出現了——2024年中國人形機器人企業的平均毛利率只有18%，優必選2020-2024年上半年累計虧損更是高達43億。

03 突破口在哪里？

但是，相比于“前輩”，具身機器人又是一個“異數”。

如果你深入研究就會發現，那些“前輩”遇冷的本質原因是：概念先行、技術滯后、實用價值低。

以VR眼鏡為例，PICO、愛奇藝奇遇等品牌已先后碰壁。

其主要原因是，各類核心器件被少數供應商壟斷，于是不僅缺乏開發迭代的動力，價格也居高不下，導致變成了“有錢人的玩具”。當用戶有限的情況下，開發者回本周期長，精品內容寥寥，用戶“買前激動、買后吃灰”，最后形成“低產出-低購買-低收入”的惡性循環。

再加上頭顯500克以上的墜感、半小時即熱的體驗硬傷，VR注定只能停留在硬核玩家的小圈層。

同理，元宇宙想象雖宏大，卻同樣繞不開算力、內容、終端這三座大山。

于是，熱鬧過后，只剩概念。

但是，雖然具身智能同樣頂著“科幻”光環，橫亙在面前的大山卻是可以移動的。

技術上，具身智能的崛起，始終與AI大模型的迭代同頻共振——這顆“智慧大腦”的進化速度，正以前所未有的力度推動著具身智能行業狂奔。

比如，智源的“慧思開物”平臺嘗試破解：用AI大模型驅動“大腦”規劃任務，數據驅動“小腦”控制肢體，首次實現跨機械臂、人形機器人的統一控制。

再比如，廣汽集團與華為云的合作，通過盤古多模態能力，可在數分鐘內復原復雜駕駛場景的2D視頻與3D點云數據，使端到端模型迭代周期縮短至“兩天一個版本”。

硬件太貴？企業立馬更換方案——減速器、驅動器、傳感器，哪家貴就換哪家，國產平替立刻就能跟上需求。

松下HG-C激光位移傳感器起碼要1500元，國產泓川科技HC6做到把量程拉到800mm、采樣提到2000Hz的同時，價格最高只要899元。

為激勵具身智能的研究，深圳光明區直接宣布，2025年起，對新落戶的全國軟件百強企業、全國互聯網百強企業、全國人工智能綜合實力百強企業，給予最高2000萬元獎勵；對新落戶的“國家鼓勵的重點軟件企業”，給予最高1000萬元獎勵。

場景落地慢？企業們一邊順應市場，如優必選Walker投入教育行業，60%收入來自中小學AI興趣班；宇樹G1機器人在2024年直接拿下了比亞迪500臺訂單，只因其價格比進口貨少了一個零。

另一邊，各大企業紛紛開始研發專門的具身智能大模型，如Figure AI的Helix，實現跨場景任務成功率突破90%。

更關鍵的是，中國獨有的產業集群優勢，為具身智能從實驗室走向生產線鋪就了黃金通道。

深圳光明科學城中，優必選超級工廠、大疆創新中心、華為鴻蒙實驗室聚集，形成了“研發—測試—量產”的15分鐘生態圈，機器人企業專利密度高達每平方公里1200項，超硅谷同類園區3倍。

在長三角，3小時的車程覆蓋蘇州綠的諧波的減速器、寧波中大力德的伺服電機等核心供應商；上海與杭州的之江實驗室共建“人機協同聯合實驗室”，每天處理1億條多模態交互數據。此外，長三角1萬多項機器人專利免費共享，節卡機器人直接省下30%研發成本，省下的錢完全可以投入下一場迭代。

具身智能的特殊之處在于：它既需要類似VR的硬件突破，又倚重大模型這類軟件革命。它的前途不由概念決定，而由技術迭代速度決定——每一代大模型升級，機器人的“腦力”就躍遷一次；每一次國產零部件替代，成本就下探一截。

還記得以前大家是怎么總結大疆的成功經驗嗎？——大疆之所以成功，就是因為它剛好珠三角，每一次測試每一個零件的更換，迭代速度和試錯成本極地，而放在任何一個外國公司，研發一件消費電子產品，僅僅是零部件的定制、測試、選擇，就是大疆的三到五倍時間。

當產業鏈的上下游都能自主可控的時候，中國的工業基礎就是具身智能最大的底氣，使它從一個虛無縹緲的概念，迅速轉化成直指物理世界的生產力革命。