Robo 深度｜誰有資格定義下一個時代

本文來自公眾號：RoboVenture，作者云瀾。

“具身產業已進入百億俱樂部時代”

編輯｜云瀾

出品｜Robo Venture

2026年開年僅三個月，國內具身智能領域融資超30起，總金額約200億元，百估值公司迅速擴充至13家。宇樹科技沖刺IPO，銀河通用、星動紀元相繼完成巨額融資，整個賽道烈火烹油。

博鰲論壇上，百度沈抖直言：“目前在具身智能領域，雖然看似熱鬧，但實際投入仍顯不足。”指明了這條賽道的核心問題，一級市場瘋狂下注，但技術路線、商業模式尚未明晰，甚至連“具身智能的終局是什么”都沒有共識。

這究竟是泡沫的前夜還是爆發的前夜？是理性布局還是隨波逐流？

#01

資本“發車邏輯”的集體行動

開年至今，資本席卷而來，具身智能賽道融資頻起，金額暴漲，引發各行爭先觀望。

回看中國AI發展歷程，從2015年智能語音、2017年計算機視覺，到2023年多模態大模型、2024年具身智能爆發，中國AI創業已走完兩輪周期。上一波以商湯、云知聲、地平線為代表的學者創業潮，到這一波人形機器人、四足機器人、具身模型、仿真數據百花齊放，資本邏輯、團隊構成、賽道選擇早已天翻地覆。

央視有關機器人戰狼的報道

“這一波AI浪潮的資本熱度比十年前更猛烈，受益于多模態大模型技術溢出，具身智能因為場景多元、想象空間巨大，成為資本布局的核心領域。”勢乘資本合伙人劉英航曾在采訪中說到。

但這種集體行動的底層邏輯是什么？

具身智能與大模型不同，至今沒有出現類似“ChatGPT時刻”，沒有一個被驗證的統一范式，也沒有清晰的技術分水嶺。模型派、制造派與折中路徑并存，投資邏輯高度分裂。在這種情況下，任何單一機構都難以確信某條技術路線一定能跑通。于是，通過集體行動分攤風險，用少量資金先上車占座，成為理性選擇。

君聯資本董事總經理紀海泉認為：“每一個機構有他自己的信仰。我們因為投資智譜，看得懂基礎模型的邏輯，也會認為基礎模型是具身智能最重要的技術底座；有些人投電動車成功，認為機器人是下一個時代的電動車與自動駕駛；有些人投制造業成功，就會認為機器人離不開大規模制造。”

所以在沒有共識的時候，每個人都在用自己的信仰下注。

#02

誰在為機器人買單？

如果說“發車邏輯”解釋了資金為何涌入，那么誰在真正買單，則決定了泡沫之下有沒有真實地基。

宇樹科技的招股書提供了一個難得的窗口。2025年度，宇樹營收17.08億元，同比增長335.36%；扣非凈利潤6億元，同比增長674.29%。在行業絕大多數公司還在虧錢的時候，宇樹不僅盈利，而且利潤增速遠快于收入增速。

但真正值得關注的是收入結構。

2025年1-9月，宇樹人形機器人收入5.95億元，首次超過四足機器人。然而拆解后發現：科研教育占73.60%，商業消費占17.39%，而行業應用僅占9.01%。 繼續深入拆解行業應用的1570.20萬元收入，其中50%-70%來自企業導覽，即企業買一臺人形機器人放在展廳里做迎賓、講解。用在智能制造、智能巡檢等明確工業場景的收入，少之又少。

宇樹四足狗和人形機器人的銷量與單價走勢

這意味著當前人形機器人的最大買家是高校、科研機構和科技公司，用途是做算法研究、模型訓練、教學實驗。 真正在車間里干活的機器人，還很少。

不止宇樹，銀河通用、星動紀元等同樣處于“技術敘事”階段，一位行業人士透露：“很多所謂的‘工業落地’，其實是機器人公司自己貼錢進去做Demo，客戶并沒有真正為生產力買單。”

機器人到底是“生產力工具”還是“高科技玩具”，誰也給不出定論。

如果用真正來自工業生產的收入占比來衡量，宇樹的人形機器人可能不足5%，銀河通用、星動紀元等也大致處于同一水位。剩下的，是“被觀賞”的科研和消費需求。但這并不意味著估值完全沒有依據。紀海泉坦言，“我們現在不會看PE、PS。這個時間點看的是技術范式及成熟度。”此時的估值已超出傳統財務模型的范疇，本質上是一種風險選擇——用今天的資金，去押注未來誕生萬億級公司的可能性。

靜默背后的戰略邏輯

在資本狂熱涌入如此熱鬧之時，值得思考的現象是真正的互聯網大廠尚未全面下場。

美團、騰訊出現在宇樹科技的股東名單中，但更多是財務投資而非戰略入局。這與大模型賽道形成鮮明對比，畢竟在大模型領域，大廠幾乎是全員下場，重兵投入，唯恐落后。

那這種“缺席”的背后有什么陽謀？

大廠對技術路線的成熟度有不同判斷。華映資本董事總經理劉天杰認為，“所有大廠還沒下場，大廠下場會很大程度上影響市場格局。”而大廠選擇觀望，恰恰說明行業尚處于早期，技術路線和商業模式還未成熟到足以讓大廠重注投入的程度。

大廠對“具身智能的本質是什么”也有自己的理解。具身智能究竟是AI問題、機器人問題，還是兩者融合的新物種？答案決定了誰該主導、誰該跟進。紀海泉指出，美國具身邏輯更偏科研，“投資人相信你能做很大，但方向在哪不知道，先給你大量錢去探索方向，這也是當年OpenAI長成的方式。中國則更落地，因為制造業足夠發達，企業可以快速進行落地實踐。”

機器人購藥圖景

百度智能云的十年路徑或許提供了另一種參照。當行業仍普遍依賴算力租售時，百度已在推動“模型即服務”、“效果即服務”，按Token消耗、任務復雜度乃至業務價值來計費。沈抖那句“我們提供的不是解決方案，而是解決能力”，背后是一種成熟判斷，AI的價值不在資源，而在智能所創造的實際結果。

這種判斷同樣適用于具身智能，大廠在等待一個真正有解決能力的時刻。

#04

一半以上的百億公司將消失？

泡沫終將退去，裸泳者終將現身。所有人都在討論泡沫，但泡沫之后會發生什么？

2026年不是“商業化爆發元年”，而是“商業化驗證元年”與“淘汰賽元年”的疊加。對于身處這場資本風暴中心的創業者而言，這一判斷正在引發廣泛共鳴。

海外市場的寒意已經提前傳導。2025年底到2026年初，硅谷企業K-Scale Labs在量產前夜因資金耗盡解散，協作機器人先驅Rethink Robotics遭遇二度“死亡”，掃地機器人鼻祖iRobot申請破產保護。這些曾經被資本追捧的明星公司，用它們的倒下為國內行業敲響了警鐘。

iRobot的掃地機器人

喧囂過后，什么才是確定的答案？或許，具身智能的終極競爭，將歸于數據基礎設施的爭奪。模型與算法皆可快速迭代，但源自真實物理場景、日夜運轉產生的數據體系，一旦建立便構成不可逆的壁壘。誰能持續獲取高質量的真機閉環數據，誰就更有可能將智能推向下一個上限。

因此，對于投資者，需要在信仰與理性間找到平衡。既要看清泡沫，也要敢于在正確的“不確定性”中下注。對于創業者，則需要極度清醒：眼前的技術優勢在終局面前可能微不足道，真正的壁壘并非今天能跑能跳，而是明天能否在某個場景中，讓機器創造的價值明確超過其成本。

2026年，不是具身商業化爆發的元年，而是驗證與淘汰的元年。誰能率先跨越從“展廳”到“車間”的鴻溝，讓機器人在真實場景中創造可度量的價值，誰才有資格定義下一個時代。

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