2026-01-13 13:09
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本文来自微信公众号： 小饭桌 ，作者：小饭桌，编辑：张丽娟
当资本热度与落地挑战并存，具身智能产业的核心命题已从“能否做出来”转向“如何用起来”。
过去一年，具身智能领域投融资呈现井喷式增长，融资三百多起，总金额超379亿元，是2024年的3倍左右，与此同时，机器人“进厂打工”已成明确战略方向。
当业界为巨额融资与机器人量产消息所振奋时，身处产业一线的企业家与投资人反而正在进行一场冷静而务实的“价值回归”并将讨论重心下沉至细分场景的深耕打磨：在真实世界中解决具体问题并从中赚到钱。
“别再为‘人形而人形’作秀，能解决问题的形态才是最好的形态。”他们发出清醒而锋利的声音，机械性能只是入场券，真正的胜负手在于机器人是否具备与场景深度契合的“具身大脑”。
就在此前具身智能小饭局沙龙中，5位产业界与2位投资界的嘉宾就机器人行业的现状与趋势展开了深度探讨。
更有嘉宾直言，当前行业充斥着巨大的期望落差，许多被热炒的落地场景实则是“伪命题”，而真实世界中“能否在确定性的场景里，完成确定性的任务，赚到确定性的钱”才是当务之急。这种务实共识正推动行业从“万能幻想”进入“专用先行”阶段，毕竟“通用还太远，深耕垂直场景才是活下去的关键”。
资本层面同样传递出紧迫信号，行业处在理想与现实的交织期：一方面底层技术仍需突破，另一方面资本已迫切要求看到商业化进展。压力之下，一些公司甚至采取“生态化布局”的激进策略，只为在不确定性中抢夺生存权，而“没有营收的技术，不过是昂贵的玩具。”
这是一场集体性的价值回归。当喧嚣褪去，具身智能的故事不再关于“像人”，而关于“有用”，在工厂与账本之间，一条属于机器人的务实之路正徐徐展开。
技术路径从“万能幻想”到“务实演进”
与会嘉宾们不约而同地指出，机器人产业的价值核心正经历一场深刻迁移。INDEMIND联合创始人姜文就强调，机器人产业链的话语权正在从过去的芯片硬件转向决定机器人是否聪明的“具身大脑”。
在姜文看来，这标志着行业价值曲线向上游的“智慧”环节攀升，产品的竞争力公式已被改写，机械性能成为基础门槛，真正的差异化在于机器人的智能水平。
深度智元当下也正在开发智能营销机器人，且在深度探索线下商业营销场景。其首席产品官李伟也从更宏观的视角呼应了这一判断，认为业界正从“生成式AI”时代进入“交互式AI（智能体）”时代，AI具备了主动性、记忆连续性和环境认知能力，结合物理躯体后，AI得以与真实世界闭环互动进入“物理AI”时代。
然而，面对这一宏大愿景，大家都表现出高度的技术务实主义。
国际上最早的机器人竞赛-FIRA机器人世界杯中国区主席、菲锐芯机器人创始人张超以“悲催”二字犀利地剖析了行业现状，指出当前人形机器人领域存在巨大的期望落差，技术层面普遍受困于数据匮乏、大小脑协调下的控制延时和硬件部稳定。
张超指出，许多被追逐的落地场景可能是“伪命题”，例如简单的搬运工作，成熟的轮式机器人能以更低成本、更高可靠性完成。
这种对技术现状的清醒认知得到了中科慧灵投融资负责人黄志鹏的共鸣：反对“为人形而人形”的技术虚荣，并指出“能解决问题的形态，就是最好的形态”，比如在工业场景中，轮式、履带式等特种构型往往比双足人形更具实用优势。
而在推进技术演进的具体路径上，大家都强调了高质量数据与合理技术架构的关键作用。青瞳视觉副总经理刘雪飞指出了当前制约发展的最隐秘却最关键的一环：高质量训练数据的极端匮乏，而这也正是张超和姜文所重点指出的。
此外，姜文还分享了在技术路径上的务实选择：没有盲目追求负担沉重的大模型，而是创新采用“云端协同”架构，在设备端部署轻量化感知模型，在云端完成复杂推理，从而在算力成本、技术成熟度与市场需求之间找到平衡点。
商业回归从场景出发的生存逻辑
当技术理想遭遇商业现实，所有嘉宾的论述都指向一个核心：商业化落地始于精准的场景，并遵循清晰的生存逻辑。
在姜文看来，技术的落地聚焦精准场景，其在消费级市场优先选择家庭清洁、儿童陪伴等需求明确、痛点清晰的领域，让技术在有限边界内先创造不可替代的价值。
李伟则提出了更加鲜明的商业化逻辑：“通用尚早，专用先行”，并预测市场将摒弃对“通用”的幻想，转向“场景化与专业化”的深耕，最具商业价值的是在垂直场景中提供端到端的解决方案。
李伟这种“从场景出发”的务实在黄志鹏的阐述中也得到了体现。黄志鹏介绍了其“从场景反推技术”的商业核心，比如深入矿山、工厂等一线，发现那些存在“刚需替代”的痛点，确认真实需求和付费意愿后，才启动匹配的技术研发。
而在实现规模化的路线上，黄志鹏还勾勒出“由点及面”的路线图：先在一个具体场景中将解决方案做深做透，抽象出通用技术模块，再复制到相似场景。
从投资视角观察，水木清华校友种子基金投资总监陈程卓就认为行业处于一种“交织状态”：一方面，端到端模型等技术仍需突破泛化性等根本难题；另一方面，投入巨资的资本迫切希望看到阶段性的商业化成果来维系信心。
这种来自资本的压力传导至创业公司，便形成了第二位投资人所描述的一家头部公司“生态化布局”的激进策略：以最终交付和营收为目标，通过投资、自研、甚至采购竞争对手部件的方式，快速拼凑产业能力，本质上是一种在不确定性中确保生存与增长的现实选择。
与此同时，企业界和投资界嘉宾也都认为商业瓶颈是一个“系统性挑战”，但他们侧重点略有不同：
黄志鹏强调了数据标准化的产业基础意义：当前各家公司数据格式不一，难以互通，并呼吁行业推动数据标准建立，使其未来能成为可交易、可资本化的资产，驱动整体产业效率提升。
而在陈程卓看来，当前阻碍规模化的风险在于“技术”和“Know-How”。同时，另一位投资人还指出，单点技术突破无法解决所有问题，瓶颈来自整个产业链：核心零部件成本、算法泛化能力、场景接受度需共同进步。而近期最关键的突破点仍在于AI算法（特别是世界模型）的演进，这决定了机器人的实用价值上限。
对于市场环境与未来机会，与会投资人也分享了自己的投资观察，当前融资环境表面热闹，实则“冰火两重天”，资金高度集中于头部少数公司，多数公司融资困难，这并非市场自然生长，更多是政策与资本定向推动的结果。
随后，他给出了更为明确的投资方向判断：看好“物理AI”与智能硬件。在邓总看来，纯软件AI应用盈利困难，而凭借国内强大的供应链，智能硬件更容易实现“出货-赚钱”的正循环。
基于此，投资人也建议创业者应避免盲目追求“All in One”入口的执念，创业必须更加务实，选择那些即使在融资困难时也能依靠自身产品产生现金流、具备自我造血能力的细分硬件品类。
对此，陈程卓则感受到自2025年下半年以来投资环境明显转好，表现为招聘活跃、投资节奏加快甚至出现“抢项目”现象，他将其归因于二级市场回暖传导至一级市场、AI带来的时代性机遇以及机构的FOMO情绪。
展望未来，陈程卓观察到创业背景更加多元，技术的“可落地性”正取代“前沿性”成为优先指标，并预见中国在产业链和特定场景应用上的优势将催生越来越多的出海机会。同时，消费级具身智能家庭场景或许是2026年的另一重点。
透过7位嘉宾的深度阐述，可以清晰地看到，具身智能行业正经历一场集体性的思维转向：从追逐通用人形的技术浪漫主义回归到解决具体问题的商业现实主义。
尽管前路仍需跨越算法、数据和核心硬件等多重门槛，但这条建立在务实、专注与深度场景理解之上的道路才是行业穿越周期、迈向真正成熟的基石。
