智元機器人估值暴漲，2026年具身智能為何火熱？

2026年以來，具身智能賽道迎來爆發式融資潮，一批玩家的估值集中突破百億大關。

具身智能熱潮背后，是技術突破的真實賦能，還是資本催生的估值泡沫？從“炫技”到“干活”，具身智能還需要多久，商業化落地之路該如何推進？面對巨大的風口，投資人又該如何去做......這些疑問，成為創投圈與產業界迫切需要解答的核心命題。

對于2026年具身智能賽道爆發的核心原因，與會嘉賓結合自身觀察給出了自己的答案。在劉斌看來，具身智能是人工智能時代的物理承載物，投資它就是搶灘下一代生產力，而技術進步、政策支持是賽道火熱的關鍵。

劉博認為，機器人“小腦”的顯性進步、中國制造業產業鏈的完整性，以及產業方的高參與度，共同助推了賽道熱度。聶晨煒則提到，行業共識的形成與IPO退出機會的顯現，是這波熱度突然到來的重要原因。

潘海峰直言，具身智能熱度背后，既有技術與政策的支撐，也存在跟風因素。王鑫指出，技術進步、成本下降、場景閉環、政策支持、退出通道打開等五大因素，共同造就了具身智能這波融資熱潮。

許峻銘補充道，基礎設施的完善與國資背景基金的參與，改變了具身智能的估值邏輯，進一步助推了賽道熱度。對此，鄭凱還提到，賽道火熱的核心是——夢想無限大且短期無法證偽，再加上政策推動，才形成當前局面。

以下為現場探討實錄，由投中網整理：

魯智高：大家好，我是投中網的魯智高，很榮幸主持本場論壇。我們本場論壇的主題是“機器人產業距離曾經的想象有多遠”，聊到這個話題的時候，我想到一部電影《終結者》，里面的機器人無所不能。但回歸到現實，會發現目前的機器人產業化，離我們曾經的想象還是有不小的距離。

在開始本場論壇之前，跟大家說明一下，為了鼓勵各位嘉賓多提供真知灼見，本場論壇結束時，會請各位嘉賓用桌前面的筆和紙，選擇您認為本場論壇MVP的嘉賓。

開始之前，先跟大家分享一個數據。我們能夠觀察到，從2026年以來，整個具身智能賽道出現了非常多的融資，已經有數百起了。2026年到現在四個多月的時間里，可能有十家甚至更多的具身智能公司，在今年這個時間段突破了百億估值，而且這個數量還在增加中。

第一個問題圍繞當前的火熱現象展開，請各位嘉賓分析一下，為什么具身智能在2026年最近這幾個月這么火，核心原因是什么？請嘉賓們分享之前，簡單介紹一下自己和所在的機構。

具身智能未來會成為支柱產業

劉斌：大家好，我是長飛基金管理合伙人、總經理劉斌。長飛基金作為一家CVC投資機構，核心聚焦人工智能時代的光解決方案。在AI應用領域，我們也已布局具身智能、智能眼鏡、AI車載互聯方案等方向。

2023年，我們投資了智元機器人。其實當時我們沒有預判到具身智能賽道會在短期內這么火，只是智元機器人當時正尋求產業場景落地，而長飛光纖光纜作為產業方，恰好擁有一些特色場景——主要集中在線纜、柔性制造環節，智元認為這些場景能為其落地提供重要支撐。

長飛是一家成立較早的光纖光纜上市公司，早在2016年就登頂全球第一。我們能實現全球領先，核心邏輯之一就是很早就布局了工廠自動化及數字工廠領域，也正因為這一前瞻性布局，我們在全球范圍內始終保持領先地位。智元主動尋求場景合作，而我們的核心考量是，長飛的工廠未來要從自動化轉向智能化升級，這就是我們布局具身智能賽道的核心邏輯。

當時智元給出的估值是35億，說實話，我們當時覺得這個估值不低，但投資之后，市場對具身智能賽道的熱度，遠遠超出了我們產業方的預期。這筆投資也讓我們獲得了較多行業關注，作為產業資本，我們算是較早布局具身賽道的機構之一。

投資智元之后，2025年我們又相繼投資了靈初智能、星源智。估值方面，我們也關注到，近期具身智能賽道已有企業估值突破百億。關于這個估值是否合理，我們從產業投資人的視角，分享幾點看法。

首先從產業維度來看，智元當時35億的估值是合理的，經過兩三年的發展，其估值漲到如今的百億以上，也符合賽道發展趨勢。作為產業方，我們布局具身智能的核心邏輯是：具身智能在每個時代都有其對應的物理承載物，而在人工智能時代，機器人正是這個時代的核心物理承載物，未來想象空間巨大。對我們而言，用具身智能機器人應用于工廠生產、替代人工操作，本質上就是在搶占下一代生產力的制高點，這是我們作為產業資本的核心判斷。

其次從技術層面來講，ChatGPT的出現，帶動了新型人工智能卷積神經網絡的發展，也為整個人工智能賽道注入了新的動力。我們當年投資智元時，機器人的技術能力還相對薄弱，但這兩年的進步有目共睹——從連續兩次春晚亮相，到各類商演、演唱會的應用，機器人正逐步走進大眾視野。機器人能力的快速提升，核心得益于具身智能“小腦”技術的突破，這兩年該技術進步顯著，使得機器人能夠完成更多實際工作。這也意味著，具身智能技術已進入起步階段，隨著技術的持續迭代，百億估值具備合理性，從熱門賽道的發展規律來看，這樣的估值也在可接受范圍內。

魯智高：謝謝劉總的精彩分享，您提到了政策、技術以及機器人能力的進展。接下來，有請清流資本的劉總分享。

劉博：大家好，我是清流資本合伙人劉博。我們是一家2013年成立的雙幣種基金，專門投資早期項目。在具身智能賽道，我們在早期投了星動紀元，現在是星動紀元外部第二大股東；我們也在早期投資了蘇昊老師回國創業的hillbot（蘇度科技）。

回答主持人的問題，具身智能最近火熱，有三點原因。第一，劉總提到的，機器人“小腦”的進步在過去一年是非常顯性的，這也讓很多在外圍觀戰的投資人或者產業方，線性推演后覺得，機器人“大腦”是不是也在按照這個速度向前推進。

第二個原因更重要，也是我們當時看重具身智能賽道、看重智能與物理世界交互的核心原因——整個中國制造業產業鏈太完整了。當智能可以和物理空間發生交互的時候，相較于原來的語言模型，產業方的參與度變得非常高。大家會發現，這和語言模型不一樣。語言模型的所有數據都在網上，大家都去學習網上的語言、數據物料。而具身智能的數據，是要在真實世界里采集，這對很多產業方來說是有價值的。他們自身擁有的產業數據，對具身智能“大腦”來說也非常有價值。如果我們把語言模型和具身智能公司的投資人分開來看，會發現產業方在具身智能領域的參與度，遠高于在語言模型領域的參與度。

第三個原因，過去兩年，我們數了一下，有大幾十家叫具身智能的公司，但你仔細數下來會發現，大部分公司是“具身”而不“智能”。從去年下半年開始，大家的認知逐漸收斂：如果只做具身，沒有“大腦”能力，那么花很多錢采集來的數據，也沒有辦法讓模型變得更聰明。這就導致，參與這個賽道的主體越來越多，但擁有“大腦”能力的公司卻很少，這也讓我們看到，現在很多項目的估值漲得非常快，進而造成了大家認為這個賽道非常熱的印象。

魯智高：謝謝清流的劉總，星動紀元的發展也非常快。接下來，有請盛宇投資的聶總分享。

聶晨煒：大家好，我是來自盛宇投資的聶晨煒。我們基金2003年成立，已有20多年的歷史，目前我們管理著多只產業基金，基本上都是和上市公司合作，投資領域包括半導體、航空航天和醫療。我們在具身智能領域的布局還比較多，2024年到現在，已經投了四個項目。我們參與了投資智元機器人，還投了穹徹智能和大曉機器人這兩家做世界模型的公司，投得比較早期；另外還投了一家做巡檢場景、落地性比較強的公司。

主持人問這波行情為什么這么火，我感覺這波熱度是從去年四季度開始的，來得非常突然，超出了我們的預期。因為我們在這之前已經有一些布局和落地，去年四季度的時候，我們也非常詫異。現在回頭想，可能是行業形成了充分的共識。我去年也來參加了這個論壇，和去年相比，在座各位對具身智能能做什么、未來怎么發展，都比去年清楚了很多。

第一個原因，具身智能未來有非常大的機會，國家十五五規劃也給大家注入了一針強心劑。第二個原因，是IPO的情況。不管是港股還是A股，對于未盈利企業、科技企業的上市開放程度越來越高。GPU和大模型公司的上市，讓大家看到了這個領域巨大的“投機”機會。有一些創業公司，現在估值突破百億，就會說自己和大模型IPO的估值相比，未來能漲到三千億，所以現在估值五百億也還有空間。這是形成當前這波火熱行情的第二個非常重要的原因。不同的基金有不同的投資策略，大家也會根據自己的策略做出不同的抉擇。

魯智高：謝謝聶總，總結下來就是政策的大力支持，另外還有一些賺錢的機會，哪怕是投機性的機會。接下來，有請潘總分享。

潘海峰：大家好，我是清源投資的潘海峰。我們給自己定的標簽是科技類中早期投資機構，團隊有兩段經歷：2011年之前，我們是深圳力合創投的團隊，今天下午力合科創也做了相關介紹，當時我們是國有團隊；后來我們團隊出來，成立了清源投資，屬于民營投資團隊。我們的定位是科技中早期投資管理機構，認為自己是一家VC。

關于具身智能現在為什么這么熱，前面幾位嘉賓也都說了，我再補充幾點。第一，確實是技術的進步，包括硬件技術的進步，還有AI大模型等相關技術的進步。我非常贊同聶總說的，大家看到了很快上市、IPO交易的投資機會，當然還有國家的支持。在這樣的背景下，是不是也有跟風的因素在里面？我覺得有可能。

同時，我也提一個問題，對照自動駕駛，它發展了非常長的時間，但真正能落地應用的也就只有L2級別，L3級別大部分還沒有實現。那么具身智能，包括人形機器人，現在是什么樣的水平？首先落地的，是不是類似于自動駕駛L2層次的應用，能夠真正在產業界落地？要達到L4、L5級別，我估計也需要非常長的時間，這是我想說的一點。

魯智高：謝謝潘總，潘總也提出了自己的顧慮，同時也分享了熱度背后的原因。接下來，我們請東方富海的王總分享一下。

王鑫：大家好，我是東方富海合伙人王鑫。東方富海是一家深圳的VC機構，目前管理規模在400億左右，主要投資方向是人工智能與數字經濟、半導體、生物醫藥、新能源與新材料等領域。我們在北京海淀還有一只重點投資人工智能的專業基金，主要聚焦在半導體、人工智能以及商業航天領域。

回到今天的主題，前面幾位嘉賓分享了一些顧慮，我相對來說會樂觀一點。從我自己的親身感受來看，從春節回來之后，就感覺項目一直是被攆著走，一刻也沒有停歇。從融資數據來看，我們也統計了一下，到4月10日左右，拿到10億以上融資規模的具身智能公司應該有15家，估值上百億的具身智能公司應該有13家，這是我們最近了解到的數據。

在具身智能領域，東方富海布局了幾家具身智能整體解決方案公司，包括千尋智能、逐際動力、它石智航等，這幾家也都是在這一波熱潮中估值突破百億的企業，我們也持續跟進追投了幾輪。同時，我們在數據閉環領域，也投了像是光輪智能這樣的公司，現在發展得也不錯。另外，我們有一家控股的上市公司是光洋股份，它原來做汽車產業鏈相關業務，現在也切入了具身智能產業鏈，一方面做核心零部件，另一方面也做機器人代工業務。這是我們在具身智能領域的具體布局。

回到熱點本身，我覺得要先看清，這波熱度到底熱在什么地方，主要有五點：

第一，技術。技術雖然還沒有收斂，但一直在持續進步。

第二，成本。中國的具身智能供應鏈在全球占據主導地位，基本上我們能自研90%以上的關鍵零部件。同時，很多具身機器人的成本在持續下降，現在已經有一款8.8萬一臺的人形機器人問世了，可見成本下降的速度還是比較快的。

第三，場景閉環。在上一波機器人創業熱潮中，大家也經歷過類似的過程，但很多場景是算不過來賬的，不具備商業化價值。而現在，已經有一兩個場景，慢慢能夠算過來賬，具備了商業化可行性。

第四，政策支持。6月份將要實施具身智能相關標準，國家層面出臺政策進行規范和引導，說明國家更關注這個產業的健康發展。

第五，剛才很多投資人也提到了，資本市場現在開放了退出路徑。不光是宇樹，還有在港股上市的越疆、極智嘉，還有一些工業領域的具身機器人企業，都成功上市，打開了退出渠道。

所以我覺得，是這五方面因素共同作用，造就了機器人行業從去年四季度到今年一季度的融資熱潮。

另外，從對標海外的角度來看，我也比較樂觀。海外的標桿企業是Figure，它最后一輪融資的估值是390億美金。這樣對比下來，中國機器人行業的估值其實還不高，還有很大的上升空間。

魯智高：謝謝王總。看來中國的具身智能公司的估值，還有很大的上升空間。接下來，請許總分享一下。

許峻銘：謝謝魯老師。簡單一句話介紹一下我們熙誠致遠：我們是背靠北京西城區的市場化基金管理公司，專注于硬科技領域，包括AI相關的基礎設施，以及高端裝備制造業，布局比較聚焦。我們也在具身智能領域布局了靈巧手、大小腦等相對比較早期的孵化項目。

回到魯老師的問題，為什么具身智能現在這么熱。前面幾位前輩提到的，我就不多重復了，說幾點不重復的。

第一，我們能看到，整個創業圈子的氛圍非常火熱。如果大家關注行業動態就會發現，過去一年，其實有很多學界、投資行業的人會唱衰這個賽道，認為存在泡沫，大家也會類比互聯網泡沫時代。但大家可以想象一下，互聯網時代，因為云計算的誕生，把整個創業成本降到了很低。如果各位關注政策就會知道，從2023年9月新質生產力第一次提出到現在，過去一段時間A股估值最高、漲幅最大的板塊，就是算力、4G/5G、云計算、新材料，這些都是具身智能非常重要的基礎設施。這些基礎設施的完善，為具身智能創業提供了非常好的契機。

第二點，我們作為基金管理人，要負責募、投、管、退全流程。在募資端，現在80%-90%的LP都有國資或者地方政府基金的背景，這和過去的投資范式完全不一樣，估值邏輯也發生了很大的變化。

對于很多地方政府來說，他們對項目定價有了一定影響力。某些情況下只要能完成返投任務就可以了——比如投你1個億，要求你返投1.2億或1.5億，這是很正常的。至于項目的估值怎么樣，反而成了一個被淡化的標準。這是我個人的一點看法，不一定正確。同時具身智能不像單純的軟件或者輕資產行業，擁有固投等實體資產，也會受到地方政府青睞。

另外一方面，從產業視角來看，我們可以從時間和空間上，找到具身智能發展的很好樣板。比如剛才潘總提到的自動駕駛，我們以新能源汽車為例，十年前的新能源汽車，和今天的具身智能有很多相似之處。當時有兩撥玩家：一撥是互聯網企業下場，從軟件轉向硬件，另一撥是傳統車企轉型。

今天看具身智能，如果我們把本體、大小腦、靈巧手都算上，會發現這個賽道也有很多類似的地方。傳統制造業企業，包括以前做傳感器的，都在切入這個賽道；同時，人工智能領域的玩家，也覺得把人工智能這一輕盈的“靈魂”，賦予一個具象的“肉體”，是一個非常好的場景。

再加上中國有非常好的制造業基礎。聯合國分類的工業門類，中國是最齊全的，制造業每年增加值達到30萬億美元，這部分產能的供給，需要一個很好的出口，而具身智能就是一個非常好的“買家”。同時，在南方很多制造業發達城市，智能硬件一天可以迭代三次，我覺得這些都是非常好的基礎。

正是這些因素，導致了整個賽道這么火熱，而且大家是可以看得見、摸得著的。尤其是對于地方政府來說，具身智能是看得見、摸得著的實體項目，招引返投一個具身智能項目，他們心里會更踏實。所以，基金募資、基金成立，再加上國家政策的支持，大家心往一處使，這個賽道自然就熱起來了。至于這個賽道有沒有泡沫，我們可以稍后再討論，謝謝。

魯智高：謝謝許總，剛才您除了提到熱度的原因，還分享了一些這個賽道最新的特點，包括產業視角的觀察。接下來，請鄭總來分享一下。

鄭凱還：大家好，我是來自德同資本的鄭凱還。德同資本也是一家老牌的投資機構，我們整體的投資策略是啞鈴型：一方面，我們關注科技類的早期投資；另一方面，我們也會關注相對后期的Pre-IPO，甚至并購類的投資。

我主要在德同資本負責看AI、具身智能、硬科技這些領域。在具身智能領域，我們投了靈巧手領域的靈心巧手，“大腦”領域的千訣科技；另外，在一些具體場景中，我們也找到了PMF（產品市場匹配）的驗證，比如物流場景，我們投了一家叫寅成智能的公司，它在大型物流客戶的分揀節拍已經超過了人工，現在也在快速落地。

關于具身智能市場為什么這么熱，其實前面幾位嘉賓已經分享得非常完善了，我這里做一個類似總結的補充。我認為，現在具身賽道之所以這么火熱，最核心的原因有兩點：首先，它是一個夢想空間無限大的賽道；說實話，現在的技術路徑越來越多，也讓我們越來越能看到，我們真的有機會實現具身AGI（通用人工智能）。簡單來說，就是“夢想無限大，又不斷看到進步，且短期無法證偽”。所以，這種火熱就從二級市場傳導到一級市場，再加上國家政策層面的共同推動，就形成了當前這種劇烈的火熱局面。

當然，作為投資機構，我們自己會更加關注早期布局，從2024年開始，我們就在具身智能領域布局，相對來說會偏早期，也會更加看重PMF的驗證。但在當前這種火熱的環境下，我們認為，這其實是快速推動這個行業進步的非常好的契機。

另外一點，現在整個融資門檻也在快速提高。要進入這個行業，要么就是團隊非常優秀，要么就要拿到大筆的融資。如果達不到這個門檻，就沒有進入這個賽道的“船票”。所以，現在的熱度，反而變成了一個行業門檻。再加上夢想遠大、短期無法證偽，這些因素共同造就了這個行業現在的現狀。大概就是這樣。

“漲價”容易搶到好項目

魯智高：謝謝鄭總的分享。“無法證偽”確實會帶來非常大的想象空間，因為短期內，行業確實會存在很多分歧和分化。接下來是第二個問題，關于投資邏輯。請您分享一下，在具身智能領域的投資邏輯和策略。有一個背景是，頭部的好項目大家都在搶，比如我們怎么樣跟別人搶，怎么樣能夠搶過別人。從您開始，然后依次分享。

鄭凱還：我們大概從2024年開始關注具身智能領域，看了很多項目。我覺得，具身智能現在有很多方面都還沒有收斂，一是模型層面沒有收斂，二是數據來源到底是用仿真還是用真機，也沒有收斂。在這樣的情況下，我們當時選擇了相對保守的策略，希望在這個大的產業里面，先把產業的核心環節，也就是“賣鏟子”的角色給投了。所以剛才提到，我們先布局了具身智能里面非常重要的“大腦”環節，比如千訣；還有具身智能里面最重要的部件——未來最重要的末端執行器，也就是靈心巧手，現在它的發展也非常好。

另外一端，我們認為是“掘金人”的角色。這是我們自己的思考，我們當時覺得，具身通用AGI最終要采集數據，還是要到具體的場景里面去。所以，我們會關注在具體場景中，能夠跑出PMF，或者說能夠在場景中創造生產力的機會。我們一直在看物流、零售，甚至類似于打磨這樣的場景。我們希望，一方面在關鍵零部件，布局這些能創造生產力的環節；另一方面，在具體場景中驗證PMF，并且讓這些場景的能力能夠向外泛化，比如從物流的分揀，泛化到零售的抓取，因為物流分揀和零售抓取有一定的通用性。我們認為，能在物流這種強調節拍、強調效率的環境中跑出來的能力，一定也能用到零售分揀，甚至零售前端的銷售環節中。

所以，我們的投資策略大概是：一方面往上投“賣鏟子”的角色，布局核心環節；另一方面往下看具體場景中的機會，希望這些機會能夠向外泛化和擴散。這基本上就是我們的投資邏輯。

魯智高：謝謝鄭總。接下來，許總，麻煩您分享一下，咱們在具身智能領域的投資邏輯和策略，以及怎么樣能夠搶到一些好項目。

許峻銘：首先，搶到好項目肯定是大家都希望做的事情，但我覺得，搶到一個項目和挑好一個項目的難度是一樣的。我先講一下我們幾個不成熟的方法論。

這個賽道有一個非常典型的特點，就是人、財、物都非常稀缺。我們第一個方法論是發掘鏈條上的核心零部件，以我們的投資為例，我們布局了一家靈巧手公司，這家公司走的是腱繩技術路徑。我們沒有投本體而選擇了靈巧手，這個投資邏輯是怎么來的呢？還是打一個不恰當的比方，比如新能源汽車。十年前，新能源汽車整機企業有400家，到現在只剩下40家，但當時很多頭部的零部件公司，不管是軟件還是硬件，都做得非常成功。我們之所以布局靈巧手，原因很簡單：靈巧手對于整個具身智能來說，不是一個單純的零件。零件是不能脫離本體的，而靈巧手是一個組件，組件可以獨立于本體存在。說得悲觀一點，極端情況下，就算具身智能賽道消失了，這個靈巧手依然有用，可以成為獨立的產品，可以成為很多智能設備的末端執行器，這是我們的一個投資邏輯。

第二個是關注行業門檻，通過理解“護城河”找到好企業，我們布局了一家“大腦”類的公司。前面幾位嘉賓也提到了，不管是采集數據還是做能力泛化，沒有千萬級的數據是做不了泛化的，而且成本極高。不管是用開源數據還是自主采集，要求都很高。我們孵化了一家來自“中關村兩院”的公司，這家公司有一個特點，所有進入學院的博士、博士后，都是為了這個孵化項目服務的。現在我們在市場上看同類公司，如果是做VLA學習的博士或者博士后，起薪都是百萬級（加上期權或股權）。另外，這家公司背后能獲得的算力支持也非常大，很多學校或者學院會為其提供專業的配套支持，相當于有免費的“人力、物力”。另外數據也是重要的資產，我們布局的這家企業就數據采集來說，有專門的場景，他們在合作伙伴的制造業車間里，給每個工人戴一個攝像頭，幫忙采集數據。如果沒有這種資源，通過自我造血采集或購買數據都很艱難。

最后一點，跟技術沒有關系，跟投資估值有關。不知道各位有沒有看宇樹的招股說明書，里面預測，到2030年左右，人形機器人市場規模大概是300億左右。這是什么概念？十多年前，O2O最火的時候，當時預測2014年到2018年的市場規模也是300億。我認為，這個市場規模能不能承載當前這么高的估值，是一個很大的問題，估值也是一個非常重要的考驗。

不知道各位有沒有統計過，2022年到2025年，A股平均并購交易規模也就4億元人民幣，2025年稍微好一點。如果大家投一家估值百億的具身智能公司，未來并購退出的話，價格肯定會非常便宜，這里就不贅述了。即便今天這個賽道很火，有沒有泡沫，我沒有資格評判，但我覺得，以合理的價格，甚至低于合理價格投資，是最重要的。前面三點跟技術、產業有關，后面一點跟估值體系有關，這就是我們挑項目的邏輯。只要我們能說服對方，對方認可我們的價值觀，這個項目我們就能拿到。

魯智高：謝謝許總，您不僅分享了投資邏輯，還提到了自己的顧慮。接下來，王總，麻煩您聊一聊，咱們在具身智能領域的投資邏輯和策略，以及怎么樣能夠搶到一些好項目。

王鑫：其實，重要的不是搶項目，而是挑項目。現在項目太多了，你得先能挑得出來，然后再聚焦去搶。如果每個項目都去搶，回頭會發現，很多都是“坑”。所以，項目判斷是放在第一位。

延續許總提到的宇樹招股書，還有一個信息值得關注——收入構成。宇樹現在70%以上的收入，還是來自泛科研領域的展示類機器人。有一個具體數據，只有9%是行業應用收入。如果從估值角度來看，最終大家看的還是收入增長和收入質量，在我看來，這9%的行業應用收入，質量要高于那70%多的展示類收入。

從今天的時間節點來看，現在已經不是具身智能的“demo年”了——去年、前年、大前年，才屬于demo年，今年我們覺得是“benchmark年”（基準年）。所以，現在看項目，我們更關注的是穩定、低成本、場景落地和交付能力。到今年這個時點，我們的投資邏輯是：子彈有限，不能每種策略都投。

之前我們也考慮過，是不是只投“大腦”類公司，因為AI才是決定這一波科技進步浪潮的核心。或者是不是只投本體公司，因為國內的供應鏈太好了，中國最容易在本體領域“卷”出優勢。最后我們經過討論，東方富海這邊的投資，主要聚焦于本體自研、數據閉環、場景落地即交付。同時具備這三點的具身智能公司，是我們的布局方向。

從估值泡沫的角度來看，這個行業是好行業，本身沒有泡沫，但現在的項目估值，肯定是有泡沫的。我常說，我們投的一些項目，一年估值漲了十倍，未來兩年再翻三倍。一年十倍，確實是市場給到的泡沫性增長。但最終決勝負的，還是誰能留下來，誰是終局的勝利者，誰能真正解決場景問題、實現批量化交付、達成高質量的收入增長，這才是最重要的。

魯智高：謝謝王總，總結下來就是“先挑項目再搶項目”，商業化能力非常重要。接下來，潘總。

潘海峰：我們投資，只能在自己的認知范圍內投資。掙錢，也只能在自己的認知范圍內掙錢，這是我個人的觀點。首先，要分清楚具身智能和人形機器人的區別——具身智能是一個更合適的詞，具身智能不一定是人形機器人，機器人也不一定是人形。科幻小說、電影里的機器人都是人形的，所以大家覺得人形機器人會更多，但原來我們說的工業機器人，就是機械臂。現在，其實就是在機械臂或者各種各樣的實體基礎上，加上智能，這就是具身智能的核心邏輯。

我們作為中早期機構，肯定不會去搶項目，只能在自己的認知范圍內，選一些中早期的項目。比如在AI4S領域，有自動移液工作站。要實現實驗室無人化，各種設備的智能化程度就要提高。原來的移液工作站，需要知道液體參數才能準確移液，移液會涉及到液體的黏度、表面張力，甚至大氣壓力、環境氣壓，這些都會影響移液的準確度。現在，我們可以給移液工作站加上自動檢測黏度、自動識別參數的功能，賦予它智能，這樣一來，即使不知道液體參數，也能實現準確移液，不需要人跟機器交互、輸入液體參數。這樣的設備，就具備了未來無人科學實驗室基礎設備的條件，它跟人形完全沒有關系，但它是在實體上加上了智能，這是我想說的第一點。

第二點，我剛才提到了自動駕駛L1到L5的分層，具身智能的L4、L5級別未來怎么實現，我現在還看不清。所以，我們會更多地關注離落地比較近的，比如L2層次的技術和項目，這是我們的重點關注方向，謝謝。

魯智高：謝謝潘總您的分享。接下來，聶總。

聶晨煒：投資這個行業，第一點要有非常長期的心態，做耐心資本，第二還要堅定相信——就像新能源、創新藥一樣，在中國舉國之力的支持下，一定可以做出來。只有具備這兩個基礎，才能制定自己的投資策略。

對于我們來說，因為現在的行業行情，和2024年、2025年相比有比較大的變化，所以我們現在也有了更明確的投資策略，主要有三點，放在第一位的是“投新”，主要聚焦于新的技術路線，比如我們去年投了世界模型。如果展開來講，世界模型還有不同的技術路徑、不同的團隊，有的是從智駕領域出來做世界模型，有的是從仿真轉道來做世界模型，各家的基因和技術路徑都不一樣。在技術路徑沒有收斂的情況下，有很多選擇，這些選擇在我們眼里都是機會，我們不排除任何一種可能性。

第二點，“投早”。投早這件事，大家都有共識。在這樣一個長期賽道里，越早進去，才能越有長期心態。當然如果抱著PE的心態，去搏Pre-IPO的機會，也沒錯。到今年或者明年，行業會看得更清楚，到時候再看PE的機會，仍然是比較好的選擇。但如果是做VC的機構，“投早”肯定是相當重要的。

第三點，“投差異化”。差異化現在也非常重要，從中長期來看，很多百億級別的企業，都會面臨同質化競爭的階段，不過現在不會，因為現在很多企業還沒有真正落地的場景。但等到明年、后年，比如現在那些一米二、一米三左右的機器人，就會面臨很大的同質化競爭。大家能干的事情差不多，都是跳舞、打拳，價格也都在往下降，最后就會開始打價格戰。行業還沒真正能干活，就先打價格戰，這是很危險的。所以，投差異化，是我們非常重要的第三點策略。

我們之前投的穹徹，在“大腦”模型上，用的是力覺和視覺融合的方式進行研發，這就是明確的差異化。以上就是我們的三點投資策略。

魯智高：劉總之前也分享了長飛是怎么投中智元的，聶總，麻煩您也簡明扼要地分享一下，您是怎么發現和投中智元的。

聶晨煒：我們管理了好幾支產業基金，我們是以產業基金的角度，去跟智元進行合作的。比如，我們用半導體封測的產業基金，和智元一起合作，在具體場景里做POC（概念驗證），一起做行業垂直解決方案。基金自身的競爭力，在智元看來也是有價值的，智元也非常歡迎各種產業資本進行合作，共同推動項目發展。

魯智高：謝謝聶總，產業資本的合作確實非常重要。接下來，有請清流劉總分享。

劉博：能擠得進好項目，永遠最好用的辦法就是漲價，這是我們業內搶項目非常普遍的做法，但我們做不了。我們更多的是在思考“投得到”的問題，回歸到做早期VC的本質。美元VC做早期，永遠最重要的能力，就是搶人、識人。

從移動互聯網到今天，從產品經理圈到品牌CMO圈，前陣子是新能源+語言模型領域“混教授圈”，最近世界模型領域，是“混教授的學生圈”，上個月聊的全是00后創業者。橫向聊很多這個領域的人，本身就是一個學習的過程，先讓你對這個領域、對他們要做的事情有了解。更重要的是，你很快就能知道，這些人都要做這個事情，但誰更強？很多時候，我們看的是相對優勢。00后的學生，可能沒法和他的導師比資源、能力，但在同一個圈層里對比，就能看出誰更有能力。

反過來，這種識人、見人的能力，也會倒逼我們的同行——那些布局相對靠后的基金，很愿意給我們介紹這樣的早期項目，因為他們沒有見過早期的陳建宇老師（星動紀元創始人）是什么樣的，他們希望我們先看一看、判斷一下。這也就導致我們有機會，能夠投中那些后面可能發展得比較好的項目。所以，對于我們基金的生態位來說，永遠是見人、識人，這是我們投到好項目的核心邏輯。

魯智高：謝謝劉總的分享，總結下來就是“人很重要，錢也很重要”，投不進去的時候，錢還得再漲一漲。劉總，您一開始已經分享了投資邏輯，還有沒有補充的？

劉斌：前面幾位嘉賓已經分享得非常全面了。我們作為CVC機構，從產業視角出發，不管是面對具身智能這樣的熱門賽道還是其他熱門項目，核心思路并不是靠高估值去爭搶項目。說實話，我們確實開不出過高的估值，但我們的核心優勢在于開放自身的產業場景——大家都知道，具身智能的發展必然離不開場景、數據與模型的閉環，而這正是我們能為項目提供的核心價值。

我們的邏輯很簡單：如果看好一個賽道的長期潛力，就盡早布局、深度綁定；如果這個賽道已經熱到白熱化，我們也不會盲目跟風抬估值，而是選擇與項目方洽談合作，憑借我們的產業資源敲開合作的大門。說到底，比拼估值高低，從來都不是CVC該做的事，我們更看重的是產業協同的長期價值。

具身智能市場有望達到“兆億”

魯智高：劉總也有自己的經驗和見解。接下來，我會針對性地選一些嘉賓，或者嘉賓如果愿意，也可以主動回答我接下來的問題，主要是關于商業化以及估值變化的情況。

目前來看，哪怕是頭部的宇樹和智元，從去年公開的營收數據來看，宇樹十幾億，智元超過十億，但他們的估值目前已經是百億級別，投資人給到的估值可能會更高，尤其是在已經有一些IPO預期的情況下。問題就在于，目前具身智能的資本進程是遠高于商業化進程的。我想請問各位，現階段這個賽道有沒有泡沫？如果有，泡沫有多大？如果我們談終局，會有幾家公司能活下來？先請熙誠致遠的許總分享一下。

許峻銘：我特別認可潘總的一句話，具身智能不一定非要是人形的，我們以史為鑒，看看這個行業的鼻祖，波士頓動力經歷了幾輪轉手，從Darpa（美國國防高級研究計劃局）到谷歌，后來還經歷了軟銀，后來賣給了韓國，技術也改為性價比更高的電驅。說得露骨一點，就是向市場和資本妥協，也同時向需求妥協，向成本妥協。這其實就是一個很現實的問題，我們投資，投的是赤裸裸的、殘酷的商業，我們投的不是研究機構，也不是單純的一個團隊，所以看市場、看商業化，是非常重要的。

我提供一個樂觀的想法和一個悲觀的想法。樂觀的想法，是潘總啟發了我，自動駕駛領域不到十年前，一顆激光雷達要幾十萬美元，而中國的企業，把它的價格干到了幾千塊人民幣。中國的制造業實力非常強，我覺得只要大規模進入這個市場，把成本打下來，把具身智能從B端或者G端的“炫技”，變成C端的實際應用，這個邏輯是通的。

但悲觀來看，如果把具身智能僅僅定義為制造業，那它就是悲劇，肯定會陷入內卷。所有的制造業，比如以汽車為例，我們都希望下一代汽車更智能化、更電動化，里程數比上一代高，但成本要更低，這一定是一個倒掛的邏輯，所以只能通過技術躍遷來解決這個問題。

怎么在這兩者之間取得最大公約數？我沒有很好的想法。就像鄭總提到的，我們目前覺得這個事情是“不可證偽”的。但有一點，抱著產業方，帶著我們的“嫁妝”（產業資源）去合作，至少在可控范圍內，可以看到這不是一個純粹的泡沫。所以，我們投資人要做的事情，是保住下限——人是靠譜的，團隊是靠譜的，未來的方向、戰略路徑是可證偽的；而對于上限，就如同去年的GPU和最近的商業航天一樣，是宏觀敘事的邏輯，我們可以“靠天吃飯”。

當下，我認為估值方面肯定會有矛盾，因為大家的估值錨不一樣，但這個賽道肯定是有結構性機會的。供各位參考，謝謝。

魯智高：謝謝許總。許總剛才提到了三位嘉賓，潘總、鄭總、王總，三位想回答一下這個問題嗎？就是現在具身智能的資本化進程，遠高于它的商業化進程，現階段判斷有沒有泡沫？如果有，泡沫有多大？以及談終局，可能會有幾家公司能活下來？

王鑫：我來補充一下。“有幾家公司能活下來”，這個肯定不敢斷言，但我覺得許總的分享啟發了我。可以從這樣一個邏輯來講：長期來說，大家都覺得人形機器人應該進入家庭，成為保姆，作為陪伴，人手一個，這是一個長期敘事。站在這個時點，看這個長期敘事，肯定是沒有泡沫的。我覺得這是一個無比大的市場，千億、萬億、兆億都可以說。

但短期的實際情況是什么樣的呢？我覺得，進入家庭或者商業場景，是第二步；第一步，我依然覺得應該是“工廠實習生”。為什么是這樣？這和核心的數據相關。自動駕駛在積累了100萬小時的數據之后，實現了技術的躍升，達到了L2、L3級別的自動駕駛。而具身智能要復雜得多，它不是平面的路面，而是各種各樣的場景，簡單乘以10，也應該需要1000萬小時的數據。但現在，有用的數據才多少？

為什么是工廠？進入工廠這個半閉環的場景，任務邊界清晰，變量相對可控，數據需求可以從1000萬小時大幅壓縮回100萬小時的量級，這是最快能實現落地的路徑，所以它肯定是第一步。但大家又會覺得，進工廠干個活，不性感，而直接進入家庭或泛商業場景的故事更容易激發想象。這種預期錯位催生了泡沫。我覺得，這就是長期和短期的矛盾，長期沒有泡沫，短期可能存在高估的情況。

魯智高：謝謝王總的分享。接下來，鄭總。

鄭凱還：我再補充一點。剛才我提到了門檻問題。第一，對標自動駕駛，我們當年在自動駕駛領域投了多少錢？反過來，具身智能的想象空間，應該比自動駕駛更大。當年自動駕駛那么多公司，也投了非常多的錢，如果按照10倍或者100倍的想象空間來看，我覺得具身智能目前的投入可能并不大，還沒有到泡沫的階段。

另外，和自動駕駛相比，自動駕駛的數據，特別是在數據采集這一塊，其實是可以被動獲取的。剛才王總也提到了，我們現在通往具身AGI，最重要的就是數據，而目前數據的采集成本是非常高的。一方面是數據采集成本高，另一方面是模型還在不斷迭代。

第三點，現在這個領域的人才非常貴。所以，這不一定是泡沫。要做通用的具身AGI，門檻就是你至少要先融10億元人民幣，才能拿到進入這個賽道的“船票”，這是針對做大的通用本體而言的。

另外，在一些具體的場景里面，把一些泛化能力用進去，并且實現落地的創業公司，它們的估值并沒有想象中的那么高。所以我剛才提到，“夢想無限大，短期無法證偽”，導致這個賽道的“船票”門檻非常高。我們要從這個角度來看泡沫，做通用本體的公司，門檻高，估值高，不一定是泡沫；而在具體場景中走出PMF的公司，還有很多“掘金”的機會，這些公司并不存在泡沫。

魯智高：謝謝鄭總。想請問一下清流的劉總，因為您長期之前關注消費，現在聚焦在AI和具身智能領域，您經歷了好幾個行業周期，不管是消費，還是目前的具身智能，您的感受是什么樣的？比如說，這個賽道有沒有存在泡沫？如果有的話，泡沫有多大？如果看終局，有幾家公司能夠活下來？

劉博：我特別簡單地回答這個問題。我們早期看移動互聯網的時候，曾經投過很多類似社交類、社區類的移動互聯網產品。每一次董事會上，當CEO跟我們討論要不要變現的時候，那次董事會都會開得格外長。因為基本上，當一個流量產品開始變現的時候，所有的想象力就被揭開了，這也是為什么過去很多廣告類型的商業模式，估值都不高。

我非常同意前面嘉賓說到的，現在投資人的心理是，希望投的是壁壘比較高、需要長期延時滿足才能變現的生意，這樣的生意才是一個有價值的資產。

回到語言模型領域，大家很著急地做Post-Training（后訓練）的垂類模型，其實出來的非常少；但我們看到，更多的是投入很多資源做Pre-Training（預訓練），去長期布局、迎接通用智能的兩家大模型公司，其實是走在前面的。反過來，當他們實現變現的時候，他們的收割能力也是非常強的。我覺得，在具身智能領域，也是一樣的道理。

最后說終局，橫向來看，那些拿到資源、拿到資本、拿到數據，并且能集結人才的本體廠商，我們覺得肯定會在20家范圍內。但同時，會有很多垂類場景，因為數據的私密性，會誕生一些新的機會，所以這個行業能容得下更多的資本進來。

從“炫技”到“干活”需要多久？

魯智高：謝謝劉總的分享。最后一個問題，想請各位嘉賓用一句話分享一下自己的預測和判斷。最近，北京機器人半馬非常火熱，也受到了很多關注，但同時，因為它是一個跑步的場景，也有一些聲音提到，機器人現在跑步沒有多大的意義，以及“從炫技到干活需要多久”的問題。想請在座的各位嘉賓，判斷一下機器人從“炫技”到“干活”，還需要多久的時間。只說時間，簡單說一下原因。

劉斌：這個問題我想引用不久前參加智元年度大會時，稚輝君給出的答案——兩年。核心原因是現在正是具身智能提前部署的元年，預計兩年后機器人就能進入工廠投入實際作業。

劉博：我覺得今年就可以。我們看到了很多場景，因為有很多后訓練的方式，在這些場景下，機器人可以做事，但旁邊還是需要有人。所以，它還沒有辦法邁過商業效能的門檻。但今年，確實就可以有機器人干活了。

聶晨煒：我也覺得，工業里面的一些小場景，在今年就可以落地了，大概在今年四季度。明年，我覺得在家庭端，可能會有一些“萬元級”的機器人，能夠幫你撿撿垃圾，這也是有可能的。但這和大家理想中的狀態，還有不小的距離。如果要成為“保姆級”的機器人，我估計五年打底。

魯智高：好的，謝謝聶總。接下來，潘總。

潘海峰：我比較悲觀，具體要看什么樣的落地。工業機器人已經在工業界用了幾十年了，但如果說要具備很強的泛化能力，我不知道工業上能實現什么樣的落地。我對比一下人類，技工原來分一級到八級，八級最高，還有鉗工、車工，人要學好多年才能成為高級技工。我記得我們上大學的時候，班里有兩個同學，花了一個學期，才拿到了二級工的證書。現在的機器人，不知道要多長時間才能達到這樣的水平。當然，現在技工等級好像反過來了，五級是最低，一級是最高。

我的意思是，對于工業機器人，原來的機械臂在工業上用了很多年了，關鍵看它怎么實現泛化。我們投的項目當中，原來汽車行業一條生產線是固定的，只能做一個車型。后來實現了柔性化，一條生產線能做三四個車型，但它依然是原來意義上的機器人。未來，這條生產線可能能做十幾個車型，甚至更多車型，這肯定是一個逐漸變化的過程。至于說進入家庭，實現個人陪伴，我覺得起碼需要十年以上的時間，這是我的觀點，僅供參考。

魯智高：謝謝潘總。接下來，王總。

王鑫：沿著潘總說的工廠場景。最近有一家公司在汽車場景布局，汽車行業現在有兩個用人比較多的場景，一個是總裝，另一個是線束。線束裝配的自動化環節，是之前硬機器人沒有解決的問題，現在這家公司正在解決這個問題，在工廠落地線束相關的機器人應用。

一個特別有意思的事是，人的錯誤和機器人的錯誤，是兩種不同的錯誤。人的錯誤，是因為線束有幾百根，會插錯線束；機器人的錯誤，是它插不進去，但不會插錯。所以，我覺得這兩種錯誤不一樣。這說明上一波自動化浪潮沒能覆蓋的長尾場景，其實還藏著大量機會。而新一代具身智能的價值，正在于它能真正處理這些柔性、復雜的任務。所以，我個人還是充滿期待的。

魯智高：麻煩您判斷一下大概的時間點。

王鑫：我覺得不要糾結于具體的時間點，還是要先做“工廠實習生”，然后再做商場服務員、超市服務員，最后才是家庭保姆，這是一個逐步精進的過程。

魯智高：謝謝王總。接下來，許總。

許峻銘：我的理解是，機器人從炫技到干活，就是慢慢地人性化一點點，從“神性”變成“人性”。我可能稍微悲觀一點點，目前，包括我們投的一些制造業企業，工廠已經開始用一些智能化的手段和產品，這些產品不一定是人形機器人，甚至不一定是具身智能，可能通過別的替代品，就能把任務完成得很好，流程也很順暢。現在已經有一些地方在這么做了，而有些具身智能也已經深度參與制造業流程中，尤其是特定場景，不用多贅述了。

但對于一些生活類場景，我也是悲觀的態度。不一定是技術達不到，而是在法律和倫理范圍內，阻力還是很大的。這是我的觀點。如果說時間，我認為當下五年起步，這是需要慢慢培養使用習慣的。謝謝。

鄭凱還：To B類的場景，類似于插拔、巡檢這樣的場景，會逐步一個個從小場景泛化出來，或者從特定工種泛化，對于工業和商業的To B場景，我是非常有信心的。而To C場景，涉及到的場景極度復雜，和To B不是一個維度，所以我認為，To C場景的落地，至少需要五年以上的時間。

魯智高：好，謝謝鄭總。由于時間原因，本場論壇就到這里結束了。最后，請各位嘉賓用桌前的筆和紙，寫上您認為本場發言最棒的嘉賓。結果已經出來了，熙誠致遠的許總獲得本場的MVP，恭喜您！我們最后合影留念，謝謝各位嘉賓，謝謝大家！