智元、銀河通用背后的投資人：我如何持續(xù)押中“六邊形戰(zhàn)士”

“我覺得把具身等同于人形機器人，這太局限了，大家要把它想象成AI結(jié)合硬件。”

文｜《中國企業(yè)家》記者孔月昕

編輯｜馬吉英

頭圖來源｜受訪者

藍馳創(chuàng)投管理合伙人陳維廣還清晰記得2023年7月時，第一次見到銀河通用創(chuàng)始人王鶴的情景。那次他們暢談了整整三個小時，兩人都忘了吃飯。王鶴沒有過多談機器人的具體實現(xiàn)路徑，大部分時間都在探討如何實現(xiàn)物理世界與人工智能的深層融合。

“他反復(fù)向我強調(diào)，這是一條既難且遠的‘取經(jīng)之路’。”陳維廣回憶，但他依然感到無比興奮。

藍馳創(chuàng)投是銀河通用種子輪投資方之一，并在之后項目融資中多輪連續(xù)下注。作為國內(nèi)極少數(shù)至今仍活躍在一線、親自看項目的資深管理合伙人，陳維廣始終保持著面對早期項目時的敏銳與耐心。

AI及具身智能是藍馳創(chuàng)投團隊重點布局的領(lǐng)域。比如，藍馳在模型及應(yīng)用層投資了月之暗面、Genspark、與愛為舞、RockFlow、Vivix；在具身智能領(lǐng)域押注智元機器人、銀河通用機器人、它石智航、靈初智能、Hillbot；在AI硬件方向布局了VITURE、可以科技、Haivivi……

“其實有些還在水底下，沒有官宣。”陳維廣說。他介紹道，每年藍馳創(chuàng)投見的項目有1000~2000個，“可能就投1%”。

關(guān)于具身智能行業(yè)，陳維廣提出兩點觀察：首先，具身未來的市場容量至少是車的10倍。汽車的年銷量在1億臺左右，而具身智能（智能機器人）針對的是全球約35億勞動人口，如果按人均1臺甚至2~3臺配比，潛在需求規(guī)模能達到數(shù)十億臺。其次，智能機器人的泛化能力一旦提升，未來單臺設(shè)備能復(fù)用工廠、物流等多個場景，相較過去的“功能機器人”看，其邊際成本將大幅下降，進而改變未來的生產(chǎn)模式。

正因如此，在2025年底接受《中國企業(yè)家》專訪時，陳維廣對“AI+硬件”在未來十年的前景十分看好。

文中精彩觀點：

1.具身不等于人形機器人。具身是物理世界和AI的結(jié)合。大家要把具身想象成AI結(jié)合硬件在物理世界的互動和交付。

2.具身賽道的投資人比較踴躍，估值和融資額上升比較快。創(chuàng)業(yè)者要更冷靜，還是要把產(chǎn)品和業(yè)務(wù)做扎實。

3.具身智能是一個系統(tǒng)工程，它不只是靠算法或者更好的硬件，需要團隊在各項包括生態(tài)、場景選擇和融資都有長板，最怕的是某一項短板太短。最優(yōu)秀的團隊都是六邊形戰(zhàn)士。

4.全世界80億人口中，有35億都有工作。如果每個工作者在生活和工作都有具身機器人來輔助，他的生產(chǎn)力就會大幅提升。所以，具身未來的市場容量至少是車的10倍。

以下為《中國企業(yè)家》與陳維廣的對話，有刪減。

具身團隊要做“六邊形戰(zhàn)士”

《中國企業(yè)家》：藍馳從2015年就開始投機器人，什么時候覺得具身智能是一個非常值得布局的賽道了？是因為GPT-3.5，還是說有什么其他標(biāo)志性的事件？

陳維廣：我覺得投資是自下而上、自上而下反復(fù)求索的過程。自上而下，我們看到了AI的拐點。之前都是功能機器人，就好像手機行業(yè)在2008年之前，就只是功能機，比如只有打電話或者玩游戲的單個功能，在喬布斯的iPhone時刻之后，手機就變得多功能了。

隨著AI能力以及機器學(xué)習(xí)能力的上升，機器人逐漸變得更泛化了，可這個泛化更多體現(xiàn)在行動上，即機器人可以跳舞、對打等不同的運動形式。

大模型（的出現(xiàn)）意味著機器人有交互的能力了。

我們看到AI的大幅提升，好比當(dāng)年的iPhone，它的軟件能力提升了，之前做不到的事兒，現(xiàn)在能做到了。

自下而上，在接觸創(chuàng)業(yè)者的過程中，我們看到把軟件的大腦、小腦和硬件更好地結(jié)合在一起，這樣的團隊出現(xiàn)了。如果這個團隊組合不夠強，或不是我們常常說的“六邊形戰(zhàn)士”，即又懂大腦，又懂小腦，又懂本體，就算我們（發(fā)現(xiàn)拐點）也投不了。剛好在那時候，出現(xiàn)了有六邊形戰(zhàn)士能力的團隊，所以我們就持續(xù)地下注了。智元跟銀河通用我們是差不多時間下注的。

《中國企業(yè)家》：怎么挖掘到這兩個項目的？

陳維廣：我跟銀河通用的CEO尹方鳴比較熟，之前也支持過他的項目，所以他決定入局具身智能的時候，我們第一時間就知道了。當(dāng)時我們已經(jīng)看到了AI的拐點，但還不能完全確定他是不是能把這東西做出來。

后來，我跟另一位聯(lián)創(chuàng)、CTO王鶴聊了三四個小時，甚至忘了吃晚飯。他很少談機器人具體怎么做，而是花大量時間探討如何將物理世界與人工智能深度融合。我覺得銀河通用把軟硬件結(jié)合起來，可以實現(xiàn)具身智能，所以決定投了。

智元機器人這個項目，我們團隊很早就關(guān)注到志輝（彭志輝，智元機器人聯(lián)合創(chuàng)始人、總裁、CTO），聽說他可能創(chuàng)業(yè)后，便主動聯(lián)系他。智元本來只是做硬件，后來我們聊的時候，他們已經(jīng)開始想在軟件領(lǐng)域進一步深化，跟我們的認知也比較吻合。

智元機器人 攝影：孔月昕

銀河通用、智元機器人這兩家雖然看似做一樣的事，但專注的場景是不一樣的。

《中國企業(yè)家》：你們最近還在持續(xù)關(guān)注具身智能，從投資第一家到現(xiàn)在，背后的投資邏輯有什么變化嗎？

陳維廣：我覺得還是場景。全球35億有工作的人，各種職業(yè)的場景是很多的，現(xiàn)在比較明確的有：制造業(yè)、物流、生活場景，這三個場景的機會都很大。做完一個垂直領(lǐng)域，數(shù)據(jù)飛輪起來之后，它要延展到下一個垂直行業(yè)是比較容易的。

比如，它石智航破局柔性精細制造，攻克了線束制造這一工業(yè)自動化界的 “哥德巴赫猜想”。這不只是單一場景的成功，更為具身智能Scaling Law的產(chǎn)業(yè)化落地，提供了可驗證、可復(fù)制的工業(yè)級實踐樣本。

至于這些具身智能企業(yè)會不會互相競爭，我覺得市場太大了。看似都是機器人，但它們?nèi)〈墓ぷ骰蛘咛嵝У墓しN都不一樣。

《中國企業(yè)家》：但各家公司在人才的競爭上應(yīng)該還是比較普遍的？

陳維廣：如果是普通的工程師，我覺得還好，畢竟中國工程師紅利至少在接下來5年都占優(yōu)勢，比較頂端、很厲害的人才肯定競爭比較激烈。

《中國企業(yè)家》：你們差不多是具身智能第一輪機構(gòu)投資方，一般投早期風(fēng)險是很大的，你們在具身智能有過失敗的案例嗎？

陳維廣：目前還沒有，具身智能這幾個都還發(fā)展得不錯，包括后面的融資也都很快。我們花了很多時間去調(diào)研整個市場中塔尖的是哪些人，花足夠時間去聊得比較深，觸角比較多，就大概知道每個項目的段位。

《中國企業(yè)家》：你們怎么在一些變量或者參數(shù)上設(shè)計框架，篩選出成功率比較高的項目和創(chuàng)業(yè)者？有沒有哪些是你們的“雷區(qū)”？

陳維廣：如果團隊是太科研背景的，缺少其他方向的專長，可能我們會謹(jǐn)慎一些。因為具身智能是一個系統(tǒng)工程，它不只是靠算法或者前沿科技，當(dāng)然它需要（團隊）各項都有長板，但最怕的是某一項短板太短了。

《中國企業(yè)家》：你們看項目的時候如何評估？

陳維廣：打比方說有6項指標(biāo)，我們不要求每一項都是90分，但至少每一項要做到七八十分。

當(dāng)然，這個打分不可能參考產(chǎn)品或者是收入，因為我們投的時候可能產(chǎn)品也就是一個能動的樣品，也不一定能做任務(wù)，我們可能會根據(jù)這6個指標(biāo)打個分——比如他過去做的事兒、他跟我們交流一些核心點、思考點等，強的團隊就是會想得更深更全面。

《中國企業(yè)家》：在具身智能領(lǐng)域，你們看重的關(guān)鍵能力是什么？

陳維廣：我覺得具身智能跟其他的細分賽道不一樣。比如投AI應(yīng)用的話，更多的是能不能抓到用戶的需求、跑得夠快。但具身智能是系統(tǒng)工程，如果存在明顯的能力短板，可能就很容易出問題。

舉例來說，創(chuàng)始人需要懂硬件、懂軟件、懂AI算法，同時也要具備融資能力和生態(tài)構(gòu)建的能力。目前階段，創(chuàng)業(yè)者最關(guān)鍵的是找準(zhǔn)適用場景，基于場景設(shè)計產(chǎn)品、建立差異化優(yōu)勢，從而把AI的最新能力充分釋放出來。等到行業(yè)相對成熟之后，生態(tài)建設(shè)的能力則會變得更加重要。

未來大趨勢是硬件+AI

《中國企業(yè)家》：在行業(yè)持續(xù)升溫的背景下，你們現(xiàn)在還在看具身嗎？

陳維廣：具身我們持續(xù)在看，不過，我覺得真正的大趨勢是硬件跟AI的結(jié)合。比如車也是一個機器人，中國在消費硬件這塊也是很厲害的，大疆已經(jīng)證明這一點了，但它可能是上一代了，接下來消費硬件+AI會有不少能解決日常生活需求的項目，這塊我們也在看。

比如AI眼鏡這些我們也投了一些。大家可能會覺得具身就等于人形機器人，我覺得這太局限了，大家要把它想象成AI結(jié)合硬件。

銀河通用機器人 攝影：孔月昕

生活不只是靠AI給我一個答案，最終還是要把這個答案落實到結(jié)果。這個結(jié)果或者需要硬件完成，或者是通過Agent幫你去做分析，分析的結(jié)果能生成PPT、Excel等文件，或者是能上董事會的結(jié)構(gòu)化的報告。這個才是AI真正能做出結(jié)果和效果。

結(jié)合硬件也是一樣的，有很多硬件還是需要人操作的。比如，現(xiàn)在的手機還沒有真正AI化。假設(shè)我要到非洲出差，我需要自己在手機上各種查詢信息、買票，安排落地的方案。那以后是不是可以我直接對著手機說一句“出差安排”，手機就自動買好了票，甚至安排一個機器人在飛機落地時接我。

未來不管是通過軟硬件結(jié)合，還是更好的Agent，很多之前我們自己參與的（環(huán)節(jié)）就不需要了。

很多人可能會有顧慮，之前老板有40個員工，用了AI是不是40個員工就沒有工作了？我覺得不是這樣，有了更便宜的機器人、更好用的Agent，這40個人可以自己去當(dāng)老板。

如果可以通過AI、機器人當(dāng)老板，你掙到錢之后就可以消費，就有別人用他的Agent、機器人來服務(wù)你，所以沒有大家想象的那么悲觀。

當(dāng)然那些不學(xué)習(xí)AI，也不去了解機器人的，肯定就比較難受了。

《中國企業(yè)家》：你有沒有感覺到行業(yè)亂象或者泡沫？

陳維廣：現(xiàn)在很多資金投入到機器人行業(yè)，所以可能會有惡性競爭。

《中國企業(yè)家》：你們經(jīng)歷過搶項目的事嗎？

陳維廣：肯定，尤其是塔尖的特別好的項目。

《中國企業(yè)家》：面對當(dāng)下的投融資環(huán)境，對于藍馳投資的具身智能項目，你們會給哪些建議？

陳維廣：坦白說，我們更多是建議創(chuàng)始人在商業(yè)變現(xiàn)還沒有很好的結(jié)果之前，融資別太快，因為現(xiàn)在賽道比較熱，不知道明年會是怎樣的情況。一旦拿更多的錢，但沒辦法達到預(yù)期，后面會比較麻煩。如果是已經(jīng)融了比較多錢的（團隊），我們會建議他看一看商業(yè)化做得如何，畢竟錢已經(jīng)很多了，應(yīng)該花更多時間在商業(yè)上；有些團隊的錢融得沒那么多，產(chǎn)品還需要時間打造的，我們就鼓勵他能多拿就多拿（融資）。

《中國企業(yè)家》：之前大家覺得這波資本熱度可能到2025年底或者2026年初會降一降，你感覺最近有降下來嗎？

陳維廣：不是說“降下來”，只是說從投資的角度，就是下一個你要投的團隊，不管是選擇的場景還是技術(shù)上，要跟之前的團隊有比較大的差異，因為大家已經(jīng)投得差不多了。

只要有更好的團隊，又找到之前別人沒覆蓋的場景，技術(shù)上又有比較大的變量的話，我覺得還是能拿到錢的。目前具身技術(shù)還不成熟，它在工廠里面去操作沒問題，但很難把它放到家里照顧老人。如果你可以研發(fā)出技術(shù)很便宜，又能在家里照看老人的機器人，這個顛覆性的技術(shù)肯定還是能拿到錢，因為其他人現(xiàn)在做不到。

大國競爭的中國優(yōu)勢

《中國企業(yè)家》：具身智能行業(yè)狂奔了一年，你覺得這一年下來行業(yè)的共識是更多了，還是更少了？形成了哪些共識，哪些可能還是非共識？

陳維廣：我覺得有幾個共識，一個共識就是中國的供應(yīng)鏈太強大了，如果供應(yīng)鏈不成熟的話，做系統(tǒng)就沒辦法跑那么快，這也跟電動汽車這一塊的積累有關(guān)系。

第二個共識，就是大腦還是得做，不管是自己做還是跟別人合作。如果從產(chǎn)業(yè)升級的視角來看，行業(yè)競爭不能只是停留在硬件跟小腦，還是要關(guān)注需求側(cè)，看如何攻克一些比較復(fù)雜的、高精尖的場景。

第三點是，除了做國內(nèi)市場外，也要開始看國外的市場。像中東或者是東南亞，他們也要產(chǎn)業(yè)升級，面臨的挑戰(zhàn)更大，因為中國還有工程師紅利，他們那邊有很多工人還去重新訓(xùn)練。機器人或具身智能是能讓這些地區(qū)繞道超車的機會，國外肯定也有機會做，但每個市場可能不一樣。

銀河通用機器人 攝影：孔月昕

非共識是，現(xiàn)在有些人覺得具身智能的能力是可以完成足夠多的任務(wù)，從而創(chuàng)造出足夠大的收入；但還有一部分人覺得它的能力是有差距的。因此，有些人就不投小腦、大腦、硬件都做的，因為難度太高，而且現(xiàn)在技術(shù)還不成熟，他們就只投硬件或小腦。

《中國企業(yè)家》：從投資人角度判斷，相比美國，中國的具身智能行業(yè)更有優(yōu)勢、進展更快？

陳維廣：我覺得需要從需求側(cè)跟供給側(cè)去分析這件事。

供給側(cè)就是國內(nèi)的硬件供應(yīng)鏈非常強，不管AI大模型發(fā)展多快，機器人還是需要身體，從零部件到整個系統(tǒng)的生產(chǎn)，中國肯定有優(yōu)勢。

需求側(cè)層面，不管是制造業(yè)、物流，還是一些特定的生活場景，未來會有大量的（用工）需求。

《中國企業(yè)家》：從資本環(huán)境看，中國的資本環(huán)境更利于具身智能行業(yè)快速發(fā)展嗎？

陳維廣：我覺得中國在資本這塊是更看得懂這樣的主題的。無論是美元還是人民幣基金，都是希望有硬件結(jié)合的，看得見摸得著的，軟件（公司）面臨的挑戰(zhàn)還挺大的，就是收不到錢。我覺得資本或者是整個生態(tài)能接受的形態(tài)，就是硬件結(jié)合軟件，它能賣錢。

我覺得中國在AI應(yīng)用這一塊，生態(tài)還正在發(fā)展。不管是去融資還是創(chuàng)收，都需要點時間。

《中國企業(yè)家》：但中國的具身智能公司，不管有沒有硬件，估值都比美國低嗎？

陳維廣：對，主要是因為美國做軟硬件結(jié)合的團隊沒那么多，這是項目供給的問題，就像中國在GPU半導(dǎo)體領(lǐng)域的團隊沒那么多，國內(nèi)GPU企業(yè)前段時間上市，估值就比較高，所以我覺得這也是一個供給的問題。像美國Figure（估值）炒到300億美元了，它是不是真的能創(chuàng)造收入？美國真的有那么多的場景嗎？還是一個問號。

避免“腦熱”

《中國企業(yè)家》：10年前，藍馳投的是功能機概念的機器人，現(xiàn)在這一波項目到了上市退出的階段了，具身智能退出的階段也要等那么久嗎？

陳維廣：或許整個具身智能行業(yè)，今年或明年會有公司上市。

國家的推動肯定是很重要的，另外，我覺得還是跟中國人有關(guān)系，我們對這種新的東西接受度比較高。

我覺得行業(yè)發(fā)展速度會比我們想象得更快，因為整個生態(tài)都在助推這個事兒，不管是用戶還是商業(yè)合作伙伴。比如智元跟奇瑞等幾家車企合作，把他們的人形機器人放在車企的4S店，奇瑞覺得放機器人在國外的4S店里面，國外客戶會覺得他們高科技，車比較好。

《中國企業(yè)家》：這個過程中，作為投資人，你們認為有要警惕的一些風(fēng)險或者是坑嗎？

陳維廣：目前具身賽道的投資人比較踴躍，估值和融資額上升比較快。創(chuàng)業(yè)者要更冷靜，還是要把產(chǎn)品和業(yè)務(wù)做扎實。

《中國企業(yè)家》：從投資角度要避免的坑是什么？

陳維廣：還是要控制我們的節(jié)奏，把我們的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)得足夠高。別因為我們前面投了一些不錯的項目，后面就腦熱了，投太多了。

《中國企業(yè)家》：過于謹(jǐn)慎是否會失去機會？

陳維廣：我不把它稱為謹(jǐn)慎，因為每個人的“謹(jǐn)慎”標(biāo)準(zhǔn)不一樣，我覺得是把標(biāo)準(zhǔn)設(shè)得比較高。你前期投了一些，后面投的跟前面的相比，在技術(shù)、場景、商業(yè)化上要有比較大的差異甚至更大的優(yōu)勢，才值得我們放更多錢。

《中國企業(yè)家》：像理想和小鵬都宣布要做具身智能公司了，你怎么看他們的這種轉(zhuǎn)變？

陳維廣：對，因為車的（市場）保有量還是有限的。

《中國企業(yè)家》：他們也感受到了數(shù)量上的天花板？

陳維廣：對，也不是說天花板，相比具身，未來車的市場容量一定是比較小的，比如全球有駕照的可能只有10億人，真正開車且擁有車的人可能只有一半，即五六億人。但具身智能是“取代”工作者，全世界約80億人口，有35億都有工作，如果每個工作者再給他配兩個機器人，他的生產(chǎn)力就大幅提升。所以具身未來的市場容量至少是車的10倍。

其次，智能汽車本質(zhì)上也是一個機器人，自動駕駛用的模型叫VLA模型，機器人用的也是類似VLA模型，當(dāng)然這兩個VLA稍微有點不一樣，但它的框架或理論還是有很多相似之處的。

所以做過智駕的人，理想、小鵬、小米等把這一套VLA的理念遷移到具身智能也是可以的。比如一個人之前跑過200米，明天去跑個800米，不一定能立馬適應(yīng)，但800米肯定能跑完。

《中國企業(yè)家》：現(xiàn)在具身智能行業(yè)還有哪些技術(shù)的堵點或者卡點？

陳維廣：電池還是得充電，（工作）時間有限制；傳感器還可以做得更好，因為它目前還是要視覺識別；電機需要做得更靈活，比如小鵬推出80多個自由度的、看來像模特一樣的機器人，其他人為什么沒做這樣靈活自然的機器人？因為別人自由度可能只做30、35個，還有靈巧手用多了會很燙甚至燒壞，這些問題都有待解決。

《中國企業(yè)家》：你們預(yù)估具身智能大規(guī)模應(yīng)用或泛化使用要多久？

陳維廣：我覺得大規(guī)模應(yīng)用估計至少還要5年，現(xiàn)在更多還是應(yīng)用在封閉場景，如工廠、物流、倉儲、藥店，還有一些好玩的場景，像4S店等，更多是演示，再過5年我覺得就更泛化了。

行業(yè)發(fā)展很快，兩年前王鶴給我演示的，跟現(xiàn)在他們給我演示的，差異挺大的。