2026年以来，具身智能赛道迎来爆发式融资潮，一批玩家的估值集中突破百亿大关。
具身智能热潮背后，是技术突破的真实赋能，还是资本催生的估值泡沫？从“炫技”到“干活”，具身智能还需要多久，商业化落地之路该如何推进？面对巨大的风口，投资人又该如何去做......这些疑问，成为创投圈与产业界迫切需要解答的核心命题。
4月23日，在投中信息、投中网主办的“第20届中国投资年会•年度峰会”上，由投中网高级编辑鲁智高主持，长飞基金管理合伙人&总经理刘斌、清流资本合伙人刘博、盛宇投资合伙人聂晨炜、清源投资总经理潘海峰、东方富海合伙人王鑫、熙诚致远总经理许峻铭、德同资本合伙人郑凯还等VC/PE行业资深投资人，围绕“机器人产业距离曾经的想象有多远”这一议题进行了深入探讨。
对于2026年具身智能赛道爆发的核心原因，与会嘉宾结合自身观察给出了自己的答案。在刘斌看来，具身智能是人工智能时代的物理承载物，投资它就是抢滩下一代生产力，而技术进步、政策支持是赛道火热的关键。
刘博认为，机器人“小脑”的显性进步、中国制造业产业链的完整性，以及产业方的高参与度，共同助推了赛道热度。聂晨炜则提到，行业共识的形成与IPO退出机会的显现，是这波热度突然到来的重要原因。
潘海峰直言，具身智能热度背后，既有技术与政策的支撑，也存在跟风因素。王鑫指出，技术进步、成本下降、场景闭环、政策支持、退出通道打开等五大因素，共同造就了具身智能这波融资热潮。
许峻铭补充道，基础设施的完善与国资背景基金的参与，改变了具身智能的估值逻辑，进一步助推了赛道热度。对此，郑凯还提到，赛道火热的核心是——梦想无限大且短期无法证伪，再加上政策推动，才形成当前局面。
以下为现场探讨实录，由投中网整理：
鲁智高：大家好，我是投中网的鲁智高，很荣幸主持本场论坛。我们本场论坛的主题是“机器人产业距离曾经的想象有多远”，聊到这个话题的时候，我想到一部电影《终结者》，里面的机器人无所不能。但回归到现实，会发现目前的机器人产业化，离我们曾经的想象还是有不小的距离。
在开始本场论坛之前，跟大家说明一下，为了鼓励各位嘉宾多提供真知灼见，本场论坛结束时，会请各位嘉宾用桌前面的笔和纸，选择您认为本场论坛MVP的嘉宾。
开始之前，先跟大家分享一个数据。我们能够观察到，从2026年以来，整个具身智能赛道出现了非常多的融资，已经有数百起了。2026年到现在四个多月的时间里，可能有十家甚至更多的具身智能公司，在今年这个时间段突破了百亿估值，而且这个数量还在增加中。
第一个问题围绕当前的火热现象展开，请各位嘉宾分析一下，为什么具身智能在2026年最近这几个月这么火，核心原因是什么？请嘉宾们分享之前，简单介绍一下自己和所在的机构。
具身智能未来会成为支柱产业
刘斌：大家好，我是长飞基金管理合伙人、总经理刘斌。长飞基金作为一家CVC投资机构，核心聚焦人工智能时代的光解决方案。在AI应用领域，我们也已布局具身智能、智能眼镜、AI车载互联方案等方向。
2023年，我们投资了智元机器人。其实当时我们没有预判到具身智能赛道会在短期内这么火，只是智元机器人当时正寻求产业场景落地，而长飞光纤光缆作为产业方，恰好拥有一些特色场景——主要集中在线缆、柔性制造环节，智元认为这些场景能为其落地提供重要支撑。
长飞是一家成立较早的光纤光缆上市公司，早在2016年就登顶全球第一。我们能实现全球领先，核心逻辑之一就是很早就布局了工厂自动化及数字工厂领域，也正因为这一前瞻性布局，我们在全球范围内始终保持领先地位。智元主动寻求场景合作，而我们的核心考量是，长飞的工厂未来要从自动化转向智能化升级，这就是我们布局具身智能赛道的核心逻辑。
当时智元给出的估值是35亿，说实话，我们当时觉得这个估值不低，但投资之后，市场对具身智能赛道的热度，远远超出了我们产业方的预期。这笔投资也让我们获得了较多行业关注，作为产业资本，我们算是较早布局具身赛道的机构之一。
投资智元之后，2025年我们又相继投资了灵初智能、星源智。估值方面，我们也关注到，近期具身智能赛道已有企业估值突破百亿。关于这个估值是否合理，我们从产业投资人的视角，分享几点看法。
首先从产业维度来看，智元当时35亿的估值是合理的，经过两三年的发展，其估值涨到如今的百亿以上，也符合赛道发展趋势。作为产业方，我们布局具身智能的核心逻辑是：具身智能在每个时代都有其对应的物理承载物，而在人工智能时代，机器人正是这个时代的核心物理承载物，未来想象空间巨大。对我们而言，用具身智能机器人应用于工厂生产、替代人工操作，本质上就是在抢占下一代生产力的制高点，这是我们作为产业资本的核心判断。
其次从技术层面来讲，ChatGPT的出现，带动了新型人工智能卷积神经网络的发展，也为整个人工智能赛道注入了新的动力。我们当年投资智元时，机器人的技术能力还相对薄弱，但这两年的进步有目共睹——从连续两次春晚亮相，到各类商演、演唱会的应用，机器人正逐步走进大众视野。机器人能力的快速提升，核心得益于具身智能“小脑”技术的突破，这两年该技术进步显著，使得机器人能够完成更多实际工作。这也意味着，具身智能技术已进入起步阶段，随着技术的持续迭代，百亿估值具备合理性，从热门赛道的发展规律来看，这样的估值也在可接受范围内。
最后从政策层面来讲，这一赛道的快速发展离不开国家层面的重视与支持。回顾投资智元时，国家对具身智能的重视程度尚未达到当前水平，但紧接着2023年8月、10月，工信部先后出台了支持具身智能赛道的相关政策文件；更关键的是，“十五五”规划已将具身智能纳入未来产业布局，国家层面的持续加码，推动了具身智能赛道不断升温，也使得优秀企业的估值能够突破百亿。
鲁智高：谢谢刘总的精彩分享，您提到了政策、技术以及机器人能力的进展。接下来，有请清流资本的刘总分享。
刘博：大家好，我是清流资本合伙人刘博。我们是一家2013年成立的双币种基金，专门投资早期项目。在具身智能赛道，我们在早期投了星动纪元，现在是星动纪元外部第二大股东；我们也在早期投资了苏昊老师回国创业的hillbot（苏度科技）。
回答主持人的问题，具身智能最近火热，有三点原因。第一，刘总提到的，机器人“小脑”的进步在过去一年是非常显性的，这也让很多在外围观战的投资人或者产业方，线性推演后觉得，机器人“大脑”是不是也在按照这个速度向前推进。
第二个原因更重要，也是我们当时看重具身智能赛道、看重智能与物理世界交互的核心原因——整个中国制造业产业链太完整了。当智能可以和物理空间发生交互的时候，相较于原来的语言模型，产业方的参与度变得非常高。大家会发现，这和语言模型不一样。语言模型的所有数据都在网上，大家都去学习网上的语言、数据物料。而具身智能的数据，是要在真实世界里采集，这对很多产业方来说是有价值的。他们自身拥有的产业数据，对具身智能“大脑”来说也非常有价值。如果我们把语言模型和具身智能公司的投资人分开来看，会发现产业方在具身智能领域的参与度，远高于在语言模型领域的参与度。
第三个原因，过去两年，我们数了一下，有大几十家叫具身智能的公司，但你仔细数下来会发现，大部分公司是“具身”而不“智能”。从去年下半年开始，大家的认知逐渐收敛：如果只做具身，没有“大脑”能力，那么花很多钱采集来的数据，也没有办法让模型变得更聪明。这就导致，参与这个赛道的主体越来越多，但拥有“大脑”能力的公司却很少，这也让我们看到，现在很多项目的估值涨得非常快，进而造成了大家认为这个赛道非常热的印象。
鲁智高：谢谢清流的刘总，星动纪元的发展也非常快。接下来，有请盛宇投资的聂总分享。
聂晨炜：大家好，我是来自盛宇投资的聂晨炜。我们基金2003年成立，已有20多年的历史，目前我们管理着多只产业基金，基本上都是和上市公司合作，投资领域包括半导体、航空航天和医疗。我们在具身智能领域的布局还比较多，2024年到现在，已经投了四个项目。我们参与了投资智元机器人，还投了穹彻智能和大晓机器人这两家做世界模型的公司，投得比较早期；另外还投了一家做巡检场景、落地性比较强的公司。
主持人问这波行情为什么这么火，我感觉这波热度是从去年四季度开始的，来得非常突然，超出了我们的预期。因为我们在这之前已经有一些布局和落地，去年四季度的时候，我们也非常诧异。现在回头想，可能是行业形成了充分的共识。我去年也来参加了这个论坛，和去年相比，在座各位对具身智能能做什么、未来怎么发展，都比去年清楚了很多。
这个共识主要有两点：“十五五”规划将具身智能列为未来产业，国家出台这个文件之前，肯定对这个行业做了非常详实、准确的调研。国家既然将其定义为未来产业，说明对这个行业的发展趋势是完全正确的，同时也意味着这个行业现在还处于早期阶段——如果是成熟期，那它就会是支柱产业了。
第一个原因，具身智能未来有非常大的机会，国家十五五规划也给大家注入了一针强心剂。第二个原因，是IPO的情况。不管是港股还是A股，对于未盈利企业、科技企业的上市开放程度越来越高。GPU和大模型公司的上市，让大家看到了这个领域巨大的“投机”机会。有一些创业公司，现在估值突破百亿，就会说自己和大模型IPO的估值相比，未来能涨到三千亿，所以现在估值五百亿也还有空间。这是形成当前这波火热行情的第二个非常重要的原因。不同的基金有不同的投资策略，大家也会根据自己的策略做出不同的抉择。
鲁智高：谢谢聂总，总结下来就是政策的大力支持，另外还有一些赚钱的机会，哪怕是投机性的机会。接下来，有请潘总分享。
潘海峰：大家好，我是清源投资的潘海峰。我们给自己定的标签是科技类中早期投资机构，团队有两段经历：2011年之前，我们是深圳力合创投的团队，今天下午力合科创也做了相关介绍，当时我们是国有团队；后来我们团队出来，成立了清源投资，属于民营投资团队。我们的定位是科技中早期投资管理机构，认为自己是一家VC。
关于具身智能现在为什么这么热，前面几位嘉宾也都说了，我再补充几点。第一，确实是技术的进步，包括硬件技术的进步，还有AI大模型等相关技术的进步。我非常赞同聂总说的，大家看到了很快上市、IPO交易的投资机会，当然还有国家的支持。在这样的背景下，是不是也有跟风的因素在里面？我觉得有可能。
同时，我也提一个问题，对照自动驾驶，它发展了非常长的时间，但真正能落地应用的也就只有L2级别，L3级别大部分还没有实现。那么具身智能，包括人形机器人，现在是什么样的水平？首先落地的，是不是类似于自动驾驶L2层次的应用，能够真正在产业界落地？要达到L4、L5级别，我估计也需要非常长的时间，这是我想说的一点。
鲁智高：谢谢潘总，潘总也提出了自己的顾虑，同时也分享了热度背后的原因。接下来，我们请东方富海的王总分享一下。
王鑫：大家好，我是东方富海合伙人王鑫。东方富海是一家深圳的VC机构，目前管理规模在400亿左右，主要投资方向是人工智能与数字经济、半导体、生物医药、新能源与新材料等领域。我们在北京海淀还有一只重点投资人工智能的专业基金，主要聚焦在半导体、人工智能以及商业航天领域。
回到今天的主题，前面几位嘉宾分享了一些顾虑，我相对来说会乐观一点。从我自己的亲身感受来看，从春节回来之后，就感觉项目一直是被撵着走，一刻也没有停歇。从融资数据来看，我们也统计了一下，到4月10日左右，拿到10亿以上融资规模的具身智能公司应该有15家，估值上百亿的具身智能公司应该有13家，这是我们最近了解到的数据。
在具身智能领域，东方富海布局了几家具身智能整体解决方案公司，包括千寻智能、逐际动力、它石智航等，这几家也都是在这一波热潮中估值突破百亿的企业，我们也持续跟进追投了几轮。同时，我们在数据闭环领域，也投了像是光轮智能这样的公司，现在发展得也不错。另外，我们有一家控股的上市公司是光洋股份，它原来做汽车产业链相关业务，现在也切入了具身智能产业链，一方面做核心零部件，另一方面也做机器人代工业务。这是我们在具身智能领域的具体布局。
回到热点本身，我觉得要先看清，这波热度到底热在什么地方，主要有五点：
第一，技术。技术虽然还没有收敛，但一直在持续进步。
第二，成本。中国的具身智能供应链在全球占据主导地位，基本上我们能自研90%以上的关键零部件。同时，很多具身机器人的成本在持续下降，现在已经有一款8.8万一台的人形机器人问世了，可见成本下降的速度还是比较快的。
第三，场景闭环。在上一波机器人创业热潮中，大家也经历过类似的过程，但很多场景是算不过来账的，不具备商业化价值。而现在，已经有一两个场景，慢慢能够算过来账，具备了商业化可行性。
第四，政策支持。6月份将要实施具身智能相关标准，国家层面出台政策进行规范和引导，说明国家更关注这个产业的健康发展。
第五，刚才很多投资人也提到了，资本市场现在开放了退出路径。不光是宇树，还有在港股上市的越疆、极智嘉，还有一些工业领域的具身机器人企业，都成功上市，打开了退出渠道。
所以我觉得，是这五方面因素共同作用，造就了机器人行业从去年四季度到今年一季度的融资热潮。
另外，从对标海外的角度来看，我也比较乐观。海外的标杆企业是Figure，它最后一轮融资的估值是390亿美金。这样对比下来，中国机器人行业的估值其实还不高，还有很大的上升空间。
鲁智高：谢谢王总。看来中国的具身智能公司的估值，还有很大的上升空间。接下来，请许总分享一下。
许峻铭：谢谢鲁老师。简单一句话介绍一下我们熙诚致远：我们是背靠北京西城区的市场化基金管理公司，专注于硬科技领域，包括AI相关的基础设施，以及高端装备制造业，布局比较聚焦。我们也在具身智能领域布局了灵巧手、大小脑等相对比较早期的孵化项目。
回到鲁老师的问题，为什么具身智能现在这么热。前面几位前辈提到的，我就不多重复了，说几点不重复的。
第一，我们能看到，整个创业圈子的氛围非常火热。如果大家关注行业动态就会发现，过去一年，其实有很多学界、投资行业的人会唱衰这个赛道，认为存在泡沫，大家也会类比互联网泡沫时代。但大家可以想象一下，互联网时代，因为云计算的诞生，把整个创业成本降到了很低。如果各位关注政策就会知道，从2023年9月新质生产力第一次提出到现在，过去一段时间A股估值最高、涨幅最大的板块，就是算力、4G/5G、云计算、新材料，这些都是具身智能非常重要的基础设施。这些基础设施的完善，为具身智能创业提供了非常好的契机。
第二点，我们作为基金管理人，要负责募、投、管、退全流程。在募资端，现在80%-90%的LP都有国资或者地方政府基金的背景，这和过去的投资范式完全不一样，估值逻辑也发生了很大的变化。
对于很多地方政府来说，他们对项目定价有了一定影响力。某些情况下只要能完成返投任务就可以了——比如投你1个亿，要求你返投1.2亿或1.5亿，这是很正常的。至于项目的估值怎么样，反而成了一个被淡化的标准。这是我个人的一点看法，不一定正确。同时具身智能不像单纯的软件或者轻资产行业，拥有固投等实体资产，也会受到地方政府青睐。
另外一方面，从产业视角来看，我们可以从时间和空间上，找到具身智能发展的很好样板。比如刚才潘总提到的自动驾驶，我们以新能源汽车为例，十年前的新能源汽车，和今天的具身智能有很多相似之处。当时有两拨玩家：一拨是互联网企业下场，从软件转向硬件，另一拨是传统车企转型。
今天看具身智能，如果我们把本体、大小脑、灵巧手都算上，会发现这个赛道也有很多类似的地方。传统制造业企业，包括以前做传感器的，都在切入这个赛道；同时，人工智能领域的玩家，也觉得把人工智能这一轻盈的“灵魂”，赋予一个具象的“肉体”，是一个非常好的场景。
再加上中国有非常好的制造业基础。联合国分类的工业门类，中国是最齐全的，制造业每年增加值达到30万亿美元，这部分产能的供给，需要一个很好的出口，而具身智能就是一个非常好的“买家”。同时，在南方很多制造业发达城市，智能硬件一天可以迭代三次，我觉得这些都是非常好的基础。
正是这些因素，导致了整个赛道这么火热，而且大家是可以看得见、摸得着的。尤其是对于地方政府来说，具身智能是看得见、摸得着的实体项目，招引返投一个具身智能项目，他们心里会更踏实。所以，基金募资、基金成立，再加上国家政策的支持，大家心往一处使，这个赛道自然就热起来了。至于这个赛道有没有泡沫，我们可以稍后再讨论，谢谢。
鲁智高：谢谢许总，刚才您除了提到热度的原因，还分享了一些这个赛道最新的特点，包括产业视角的观察。接下来，请郑总来分享一下。
郑凯还：大家好，我是来自德同资本的郑凯还。德同资本也是一家老牌的投资机构，我们整体的投资策略是哑铃型：一方面，我们关注科技类的早期投资；另一方面，我们也会关注相对后期的Pre-IPO，甚至并购类的投资。
我主要在德同资本负责看AI、具身智能、硬科技这些领域。在具身智能领域，我们投了灵巧手领域的灵心巧手，“大脑”领域的千诀科技；另外，在一些具体场景中，我们也找到了PMF（产品市场匹配）的验证，比如物流场景，我们投了一家叫寅成智能的公司，它在大型物流客户的分拣节拍已经超过了人工，现在也在快速落地。
关于具身智能市场为什么这么热，其实前面几位嘉宾已经分享得非常完善了，我这里做一个类似总结的补充。我认为，现在具身赛道之所以这么火热，最核心的原因有两点：首先，它是一个梦想空间无限大的赛道；其次，说实话，现在的技术路径越来越多，也让我们越来越能看到，我们真的有机会实现具身AGI（通用人工智能）。简单来说，就是“梦想无限大，又不断看到进步，且短期无法证伪”。所以，这种火热就从二级市场传导到一级市场，再加上国家政策层面的共同推动，就形成了当前这种剧烈的火热局面。
当然，作为投资机构，我们自己会更加关注早期布局，从2024年开始，我们就在具身智能领域布局，相对来说会偏早期，也会更加看重PMF的验证。但在当前这种火热的环境下，我们认为，这其实是快速推动这个行业进步的非常好的契机。
另外一点，现在整个融资门槛也在快速提高。要进入这个行业，要么就是团队非常优秀，要么就要拿到大笔的融资。如果达不到这个门槛，就没有进入这个赛道的“船票”。所以，现在的热度，反而变成了一个行业门槛。再加上梦想远大、短期无法证伪，这些因素共同造就了这个行业现在的现状。大概就是这样。
“涨价”容易抢到好项目
鲁智高：谢谢郑总的分享。“无法证伪”确实会带来非常大的想象空间，因为短期内，行业确实会存在很多分歧和分化。接下来是第二个问题，关于投资逻辑。请您分享一下，在具身智能领域的投资逻辑和策略。有一个背景是，头部的好项目大家都在抢，比如我们怎么样跟别人抢，怎么样能够抢过别人。从您开始，然后依次分享。
郑凯还：我们大概从2024年开始关注具身智能领域，看了很多项目。我觉得，具身智能现在有很多方面都还没有收敛，一是模型层面没有收敛，二是数据来源到底是用仿真还是用真机，也没有收敛。在这样的情况下，我们当时选择了相对保守的策略，希望在这个大的产业里面，先把产业的核心环节，也就是“卖铲子”的角色给投了。所以刚才提到，我们先布局了具身智能里面非常重要的“大脑”环节，比如千诀；还有具身智能里面最重要的部件——未来最重要的末端执行器，也就是灵心巧手，现在它的发展也非常好。
另外一端，我们认为是“掘金人”的角色。这是我们自己的思考，我们当时觉得，具身通用AGI最终要采集数据，还是要到具体的场景里面去。所以，我们会关注在具体场景中，能够跑出PMF，或者说能够在场景中创造生产力的机会。我们一直在看物流、零售，甚至类似于打磨这样的场景。我们希望，一方面在关键零部件，布局这些能创造生产力的环节；另一方面，在具体场景中验证PMF，并且让这些场景的能力能够向外泛化，比如从物流的分拣，泛化到零售的抓取，因为物流分拣和零售抓取有一定的通用性。我们认为，能在物流这种强调节拍、强调效率的环境中跑出来的能力，一定也能用到零售分拣，甚至零售前端的销售环节中。
所以，我们的投资策略大概是：一方面往上投“卖铲子”的角色，布局核心环节；另一方面往下看具体场景中的机会，希望这些机会能够向外泛化和扩散。这基本上就是我们的投资逻辑。
鲁智高：谢谢郑总。接下来，许总，麻烦您分享一下，咱们在具身智能领域的投资逻辑和策略，以及怎么样能够抢到一些好项目。
许峻铭：首先，抢到好项目肯定是大家都希望做的事情，但我觉得，抢到一个项目和挑好一个项目的难度是一样的。我先讲一下我们几个不成熟的方法论。
这个赛道有一个非常典型的特点，就是人、财、物都非常稀缺。我们第一个方法论是发掘链条上的核心零部件，以我们的投资为例，我们布局了一家灵巧手公司，这家公司走的是腱绳技术路径。我们没有投本体而选择了灵巧手，这个投资逻辑是怎么来的呢？还是打一个不恰当的比方，比如新能源汽车。十年前，新能源汽车整机企业有400家，到现在只剩下40家，但当时很多头部的零部件公司，不管是软件还是硬件，都做得非常成功。我们之所以布局灵巧手，原因很简单：灵巧手对于整个具身智能来说，不是一个单纯的零件。零件是不能脱离本体的，而灵巧手是一个组件，组件可以独立于本体存在。说得悲观一点，极端情况下，就算具身智能赛道消失了，这个灵巧手依然有用，可以成为独立的产品，可以成为很多智能设备的末端执行器，这是我们的一个投资逻辑。
第二个是关注行业门槛，通过理解“护城河”找到好企业，我们布局了一家“大脑”类的公司。前面几位嘉宾也提到了，不管是采集数据还是做能力泛化，没有千万级的数据是做不了泛化的，而且成本极高。不管是用开源数据还是自主采集，要求都很高。我们孵化了一家来自“中关村两院”的公司，这家公司有一个特点，所有进入学院的博士、博士后，都是为了这个孵化项目服务的。现在我们在市场上看同类公司，如果是做VLA学习的博士或者博士后，起薪都是百万级（加上期权或股权）。另外，这家公司背后能获得的算力支持也非常大，很多学校或者学院会为其提供专业的配套支持，相当于有免费的“人力、物力”。另外数据也是重要的资产，我们布局的这家企业就数据采集来说，有专门的场景，他们在合作伙伴的制造业车间里，给每个工人戴一个摄像头，帮忙采集数据。如果没有这种资源，通过自我造血采集或购买数据都很艰难。
最后一点，跟技术没有关系，跟投资估值有关。不知道各位有没有看宇树的招股说明书，里面预测，到2030年左右，人形机器人市场规模大概是300亿左右。这是什么概念？十多年前，O2O最火的时候，当时预测2014年到2018年的市场规模也是300亿。我认为，这个市场规模能不能承载当前这么高的估值，是一个很大的问题，估值也是一个非常重要的考验。
不知道各位有没有统计过，2022年到2025年，A股平均并购交易规模也就4亿元人民币，2025年稍微好一点。如果大家投一家估值百亿的具身智能公司，未来并购退出的话，价格肯定会非常便宜，这里就不赘述了。即便今天这个赛道很火，有没有泡沫，我没有资格评判，但我觉得，以合理的价格，甚至低于合理价格投资，是最重要的。前面三点跟技术、产业有关，后面一点跟估值体系有关，这就是我们挑项目的逻辑。只要我们能说服对方，对方认可我们的价值观，这个项目我们就能拿到。
鲁智高：谢谢许总，您不仅分享了投资逻辑，还提到了自己的顾虑。接下来，王总，麻烦您聊一聊，咱们在具身智能领域的投资逻辑和策略，以及怎么样能够抢到一些好项目。
王鑫：其实，重要的不是抢项目，而是挑项目。现在项目太多了，你得先能挑得出来，然后再聚焦去抢。如果每个项目都去抢，回头会发现，很多都是“坑”。所以，项目判断是放在第一位。
延续许总提到的宇树招股书，还有一个信息值得关注——收入构成。宇树现在70%以上的收入，还是来自泛科研领域的展示类机器人。有一个具体数据，只有9%是行业应用收入。如果从估值角度来看，最终大家看的还是收入增长和收入质量，在我看来，这9%的行业应用收入，质量要高于那70%多的展示类收入。
从今天的时间节点来看，现在已经不是具身智能的“demo年”了——去年、前年、大前年，才属于demo年，今年我们觉得是“benchmark年”（基准年）。所以，现在看项目，我们更关注的是稳定、低成本、场景落地和交付能力。到今年这个时点，我们的投资逻辑是：子弹有限，不能每种策略都投。
之前我们也考虑过，是不是只投“大脑”类公司，因为AI才是决定这一波科技进步浪潮的核心。或者是不是只投本体公司，因为国内的供应链太好了，中国最容易在本体领域“卷”出优势。最后我们经过讨论，东方富海这边的投资，主要聚焦于本体自研、数据闭环、场景落地即交付。同时具备这三点的具身智能公司，是我们的布局方向。
从估值泡沫的角度来看，这个行业是好行业，本身没有泡沫，但现在的项目估值，肯定是有泡沫的。我常说，我们投的一些项目，一年估值涨了十倍，未来两年再翻三倍。一年十倍，确实是市场给到的泡沫性增长。但最终决胜负的，还是谁能留下来，谁是终局的胜利者，谁能真正解决场景问题、实现批量化交付、达成高质量的收入增长，这才是最重要的。
鲁智高：谢谢王总，总结下来就是“先挑项目再抢项目”，商业化能力非常重要。接下来，潘总。
潘海峰：我们投资，只能在自己的认知范围内投资。挣钱，也只能在自己的认知范围内挣钱，这是我个人的观点。首先，要分清楚具身智能和人形机器人的区别——具身智能是一个更合适的词，具身智能不一定是人形机器人，机器人也不一定是人形。科幻小说、电影里的机器人都是人形的，所以大家觉得人形机器人会更多，但原来我们说的工业机器人，就是机械臂。现在，其实就是在机械臂或者各种各样的实体基础上，加上智能，这就是具身智能的核心逻辑。
我们作为中早期机构，肯定不会去抢项目，只能在自己的认知范围内，选一些中早期的项目。比如在AI4S领域，有自动移液工作站。要实现实验室无人化，各种设备的智能化程度就要提高。原来的移液工作站，需要知道液体参数才能准确移液，移液会涉及到液体的黏度、表面张力，甚至大气压力、环境气压，这些都会影响移液的准确度。现在，我们可以给移液工作站加上自动检测黏度、自动识别参数的功能，赋予它智能，这样一来，即使不知道液体参数，也能实现准确移液，不需要人跟机器交互、输入液体参数。这样的设备，就具备了未来无人科学实验室基础设备的条件，它跟人形完全没有关系，但它是在实体上加上了智能，这是我想说的第一点。
第二点，我刚才提到了自动驾驶L1到L5的分层，具身智能的L4、L5级别未来怎么实现，我现在还看不清。所以，我们会更多地关注离落地比较近的，比如L2层次的技术和项目，这是我们的重点关注方向，谢谢。
鲁智高：谢谢潘总您的分享。接下来，聂总。
聂晨炜：投资这个行业，第一点要有非常长期的心态，做耐心资本，第二还要坚定相信——就像新能源、创新药一样，在中国举国之力的支持下，一定可以做出来。只有具备这两个基础，才能制定自己的投资策略。
对于我们来说，因为现在的行业行情，和2024年、2025年相比有比较大的变化，所以我们现在也有了更明确的投资策略，主要有三点，放在第一位的是“投新”，主要聚焦于新的技术路线，比如我们去年投了世界模型。如果展开来讲，世界模型还有不同的技术路径、不同的团队，有的是从智驾领域出来做世界模型，有的是从仿真转道来做世界模型，各家的基因和技术路径都不一样。在技术路径没有收敛的情况下，有很多选择，这些选择在我们眼里都是机会，我们不排除任何一种可能性。
第二点，“投早”。投早这件事，大家都有共识。在这样一个长期赛道里，越早进去，才能越有长期心态。当然如果抱着PE的心态，去搏Pre-IPO的机会，也没错。到今年或者明年，行业会看得更清楚，到时候再看PE的机会，仍然是比较好的选择。但如果是做VC的机构，“投早”肯定是相当重要的。
第三点，“投差异化”。差异化现在也非常重要，从中长期来看，很多百亿级别的企业，都会面临同质化竞争的阶段，不过现在不会，因为现在很多企业还没有真正落地的场景。但等到明年、后年，比如现在那些一米二、一米三左右的机器人，就会面临很大的同质化竞争。大家能干的事情差不多，都是跳舞、打拳，价格也都在往下降，最后就会开始打价格战。行业还没真正能干活，就先打价格战，这是很危险的。所以，投差异化，是我们非常重要的第三点策略。
我们之前投的穹彻，在“大脑”模型上，用的是力觉和视觉融合的方式进行研发，这就是明确的差异化。以上就是我们的三点投资策略。
鲁智高：刘总之前也分享了长飞是怎么投中智元的，聂总，麻烦您也简明扼要地分享一下，您是怎么发现和投中智元的。
聂晨炜：我们管理了好几支产业基金，我们是以产业基金的角度，去跟智元进行合作的。比如，我们用半导体封测的产业基金，和智元一起合作，在具体场景里做POC（概念验证），一起做行业垂直解决方案。基金自身的竞争力，在智元看来也是有价值的，智元也非常欢迎各种产业资本进行合作，共同推动项目发展。
鲁智高：谢谢聂总，产业资本的合作确实非常重要。接下来，有请清流刘总分享。
刘博：能挤得进好项目，永远最好用的办法就是涨价，这是我们业内抢项目非常普遍的做法，但我们做不了。我们更多的是在思考“投得到”的问题，回归到做早期VC的本质。美元VC做早期，永远最重要的能力，就是抢人、识人。
从移动互联网到今天，从产品经理圈到品牌CMO圈，前阵子是新能源+语言模型领域“混教授圈”，最近世界模型领域，是“混教授的学生圈”，上个月聊的全是00后创业者。横向聊很多这个领域的人，本身就是一个学习的过程，先让你对这个领域、对他们要做的事情有了解。更重要的是，你很快就能知道，这些人都要做这个事情，但谁更强？很多时候，我们看的是相对优势。00后的学生，可能没法和他的导师比资源、能力，但在同一个圈层里对比，就能看出谁更有能力。
反过来，这种识人、见人的能力，也会倒逼我们的同行——那些布局相对靠后的基金，很愿意给我们介绍这样的早期项目，因为他们没有见过早期的陈建宇老师（星动纪元创始人）是什么样的，他们希望我们先看一看、判断一下。这也就导致我们有机会，能够投中那些后面可能发展得比较好的项目。所以，对于我们基金的生态位来说，永远是见人、识人，这是我们投到好项目的核心逻辑。
鲁智高：谢谢刘总的分享，总结下来就是“人很重要，钱也很重要”，投不进去的时候，钱还得再涨一涨。刘总，您一开始已经分享了投资逻辑，还有没有补充的？
刘斌：前面几位嘉宾已经分享得非常全面了。我们作为CVC机构，从产业视角出发，不管是面对具身智能这样的热门赛道还是其他热门项目，核心思路并不是靠高估值去争抢项目。说实话，我们确实开不出过高的估值，但我们的核心优势在于开放自身的产业场景——大家都知道，具身智能的发展必然离不开场景、数据与模型的闭环，而这正是我们能为项目提供的核心价值。
我们的逻辑很简单：如果看好一个赛道的长期潜力，就尽早布局、深度绑定；如果这个赛道已经热到白热化，我们也不会盲目跟风抬估值，而是选择与项目方洽谈合作，凭借我们的产业资源敲开合作的大门。说到底，比拼估值高低，从来都不是CVC该做的事，我们更看重的是产业协同的长期价值。
具身智能市场有望达到“兆亿”
鲁智高：刘总也有自己的经验和见解。接下来，我会针对性地选一些嘉宾，或者嘉宾如果愿意，也可以主动回答我接下来的问题，主要是关于商业化以及估值变化的情况。
目前来看，哪怕是头部的宇树和智元，从去年公开的营收数据来看，宇树十几亿，智元超过十亿，但他们的估值目前已经是百亿级别，投资人给到的估值可能会更高，尤其是在已经有一些IPO预期的情况下。问题就在于，目前具身智能的资本进程是远高于商业化进程的。我想请问各位，现阶段这个赛道有没有泡沫？如果有，泡沫有多大？如果我们谈终局，会有几家公司能活下来？先请熙诚致远的许总分享一下。
许峻铭：我特别认可潘总的一句话，具身智能不一定非要是人形的，我们以史为鉴，看看这个行业的鼻祖，波士顿动力经历了几轮转手，从Darpa（美国国防高级研究计划局）到谷歌，后来还经历了软银，后来卖给了韩国，技术也改为性价比更高的电驱。说得露骨一点，就是向市场和资本妥协，也同时向需求妥协，向成本妥协。这其实就是一个很现实的问题，我们投资，投的是赤裸裸的、残酷的商业，我们投的不是研究机构，也不是单纯的一个团队，所以看市场、看商业化，是非常重要的。
我提供一个乐观的想法和一个悲观的想法。乐观的想法，是潘总启发了我，自动驾驶领域不到十年前，一颗激光雷达要几十万美元，而中国的企业，把它的价格干到了几千块人民币。中国的制造业实力非常强，我觉得只要大规模进入这个市场，把成本打下来，把具身智能从B端或者G端的“炫技”，变成C端的实际应用，这个逻辑是通的。
但悲观来看，如果把具身智能仅仅定义为制造业，那它就是悲剧，肯定会陷入内卷。所有的制造业，比如以汽车为例，我们都希望下一代汽车更智能化、更电动化，里程数比上一代高，但成本要更低，这一定是一个倒挂的逻辑，所以只能通过技术跃迁来解决这个问题。
怎么在这两者之间取得最大公约数？我没有很好的想法。就像郑总提到的，我们目前觉得这个事情是“不可证伪”的。但有一点，抱着产业方，带着我们的“嫁妆”（产业资源）去合作，至少在可控范围内，可以看到这不是一个纯粹的泡沫。所以，我们投资人要做的事情，是保住下限——人是靠谱的，团队是靠谱的，未来的方向、战略路径是可证伪的；而对于上限，就如同去年的GPU和最近的商业航天一样，是宏观叙事的逻辑，我们可以“靠天吃饭”。
当下，我认为估值方面肯定会有矛盾，因为大家的估值锚不一样，但这个赛道肯定是有结构性机会的。供各位参考，谢谢。
鲁智高：谢谢许总。许总刚才提到了三位嘉宾，潘总、郑总、王总，三位想回答一下这个问题吗？就是现在具身智能的资本化进程，远高于它的商业化进程，现阶段判断有没有泡沫？如果有，泡沫有多大？以及谈终局，可能会有几家公司能活下来？
王鑫：我来补充一下。“有几家公司能活下来”，这个肯定不敢断言，但我觉得许总的分享启发了我。可以从这样一个逻辑来讲：长期来说，大家都觉得人形机器人应该进入家庭，成为保姆，作为陪伴，人手一个，这是一个长期叙事。站在这个时点，看这个长期叙事，肯定是没有泡沫的。我觉得这是一个无比大的市场，千亿、万亿、兆亿都可以说。
但短期的实际情况是什么样的呢？我觉得，进入家庭或者商业场景，是第二步；第一步，我依然觉得应该是“工厂实习生”。为什么是这样？这和核心的数据相关。自动驾驶在积累了100万小时的数据之后，实现了技术的跃升，达到了L2、L3级别的自动驾驶。而具身智能要复杂得多，它不是平面的路面，而是各种各样的场景，简单乘以10，也应该需要1000万小时的数据。但现在，有用的数据才多少？
为什么是工厂？进入工厂这个半闭环的场景，任务边界清晰，变量相对可控，数据需求可以从1000万小时大幅压缩回100万小时的量级，这是最快能实现落地的路径，所以它肯定是第一步。但大家又会觉得，进工厂干个活，不性感，而直接进入家庭或泛商业场景的故事更容易激发想象。这种预期错位催生了泡沫。我觉得，这就是长期和短期的矛盾，长期没有泡沫，短期可能存在高估的情况。
鲁智高：谢谢王总的分享。接下来，郑总。
郑凯还：我再补充一点。刚才我提到了门槛问题。第一，对标自动驾驶，我们当年在自动驾驶领域投了多少钱？反过来，具身智能的想象空间，应该比自动驾驶更大。当年自动驾驶那么多公司，也投了非常多的钱，如果按照10倍或者100倍的想象空间来看，我觉得具身智能目前的投入可能并不大，还没有到泡沫的阶段。
另外，和自动驾驶相比，自动驾驶的数据，特别是在数据采集这一块，其实是可以被动获取的。刚才王总也提到了，我们现在通往具身AGI，最重要的就是数据，而目前数据的采集成本是非常高的。一方面是数据采集成本高，另一方面是模型还在不断迭代。
第三点，现在这个领域的人才非常贵。所以，这不一定是泡沫。要做通用的具身AGI，门槛就是你至少要先融10亿元人民币，才能拿到进入这个赛道的“船票”，这是针对做大的通用本体而言的。
另外，在一些具体的场景里面，把一些泛化能力用进去，并且实现落地的创业公司，它们的估值并没有想象中的那么高。所以我刚才提到，“梦想无限大，短期无法证伪”，导致这个赛道的“船票”门槛非常高。我们要从这个角度来看泡沫，做通用本体的公司，门槛高，估值高，不一定是泡沫；而在具体场景中走出PMF的公司，还有很多“掘金”的机会，这些公司并不存在泡沫。
鲁智高：谢谢郑总。想请问一下清流的刘总，因为您长期之前关注消费，现在聚焦在AI和具身智能领域，您经历了好几个行业周期，不管是消费，还是目前的具身智能，您的感受是什么样的？比如说，这个赛道有没有存在泡沫？如果有的话，泡沫有多大？如果看终局，有几家公司能够活下来？
刘博：我特别简单地回答这个问题。我们早期看移动互联网的时候，曾经投过很多类似社交类、社区类的移动互联网产品。每一次董事会上，当CEO跟我们讨论要不要变现的时候，那次董事会都会开得格外长。因为基本上，当一个流量产品开始变现的时候，所有的想象力就被揭开了，这也是为什么过去很多广告类型的商业模式，估值都不高。
我非常同意前面嘉宾说到的，现在投资人的心理是，希望投的是壁垒比较高、需要长期延时满足才能变现的生意，这样的生意才是一个有价值的资产。
回到语言模型领域，大家很着急地做Post-Training（后训练）的垂类模型，其实出来的非常少；但我们看到，更多的是投入很多资源做Pre-Training（预训练），去长期布局、迎接通用智能的两家大模型公司，其实是走在前面的。反过来，当他们实现变现的时候，他们的收割能力也是非常强的。我觉得，在具身智能领域，也是一样的道理。
最后说终局，横向来看，那些拿到资源、拿到资本、拿到数据，并且能集结人才的本体厂商，我们觉得肯定会在20家范围内。但同时，会有很多垂类场景，因为数据的私密性，会诞生一些新的机会，所以这个行业能容得下更多的资本进来。
从“炫技”到“干活”需要多久？
鲁智高：谢谢刘总的分享。最后一个问题，想请各位嘉宾用一句话分享一下自己的预测和判断。最近，北京机器人半马非常火热，也受到了很多关注，但同时，因为它是一个跑步的场景，也有一些声音提到，机器人现在跑步没有多大的意义，以及“从炫技到干活需要多久”的问题。想请在座的各位嘉宾，判断一下机器人从“炫技”到“干活”，还需要多久的时间。只说时间，简单说一下原因。
刘斌：这个问题我想引用不久前参加智元年度大会时，稚辉君给出的答案——两年。核心原因是现在正是具身智能提前部署的元年，预计两年后机器人就能进入工厂投入实际作业。
刘博：我觉得今年就可以。我们看到了很多场景，因为有很多后训练的方式，在这些场景下，机器人可以做事，但旁边还是需要有人。所以，它还没有办法迈过商业效能的门槛。但今年，确实就可以有机器人干活了。
聂晨炜：我也觉得，工业里面的一些小场景，在今年就可以落地了，大概在今年四季度。明年，我觉得在家庭端，可能会有一些“万元级”的机器人，能够帮你捡捡垃圾，这也是有可能的。但这和大家理想中的状态，还有不小的距离。如果要成为“保姆级”的机器人，我估计五年打底。
鲁智高：好的，谢谢聂总。接下来，潘总。
潘海峰：我比较悲观，具体要看什么样的落地。工业机器人已经在工业界用了几十年了，但如果说要具备很强的泛化能力，我不知道工业上能实现什么样的落地。我对比一下人类，技工原来分一级到八级，八级最高，还有钳工、车工，人要学好多年才能成为高级技工。我记得我们上大学的时候，班里有两个同学，花了一个学期，才拿到了二级工的证书。现在的机器人，不知道要多长时间才能达到这样的水平。当然，现在技工等级好像反过来了，五级是最低，一级是最高。
我的意思是，对于工业机器人，原来的机械臂在工业上用了很多年了，关键看它怎么实现泛化。我们投的项目当中，原来汽车行业一条生产线是固定的，只能做一个车型。后来实现了柔性化，一条生产线能做三四个车型，但它依然是原来意义上的机器人。未来，这条生产线可能能做十几个车型，甚至更多车型，这肯定是一个逐渐变化的过程。至于说进入家庭，实现个人陪伴，我觉得起码需要十年以上的时间，这是我的观点，仅供参考。
鲁智高：谢谢潘总。接下来，王总。
王鑫：沿着潘总说的工厂场景。最近有一家公司在汽车场景布局，汽车行业现在有两个用人比较多的场景，一个是总装，另一个是线束。线束装配的自动化环节，是之前硬机器人没有解决的问题，现在这家公司正在解决这个问题，在工厂落地线束相关的机器人应用。
一个特别有意思的事是，人的错误和机器人的错误，是两种不同的错误。人的错误，是因为线束有几百根，会插错线束；机器人的错误，是它插不进去，但不会插错。所以，我觉得这两种错误不一样。这说明上一波自动化浪潮没能覆盖的长尾场景，其实还藏着大量机会。而新一代具身智能的价值，正在于它能真正处理这些柔性、复杂的任务。所以，我个人还是充满期待的。
鲁智高：麻烦您判断一下大概的时间点。
王鑫：我觉得不要纠结于具体的时间点，还是要先做“工厂实习生”，然后再做商场服务员、超市服务员，最后才是家庭保姆，这是一个逐步精进的过程。
鲁智高：谢谢王总。接下来，许总。
许峻铭：我的理解是，机器人从炫技到干活，就是慢慢地人性化一点点，从“神性”变成“人性”。我可能稍微悲观一点点，目前，包括我们投的一些制造业企业，工厂已经开始用一些智能化的手段和产品，这些产品不一定是人形机器人，甚至不一定是具身智能，可能通过别的替代品，就能把任务完成得很好，流程也很顺畅。现在已经有一些地方在这么做了，而有些具身智能也已经深度参与制造业流程中，尤其是特定场景，不用多赘述了。
但对于一些生活类场景，我也是悲观的态度。不一定是技术达不到，而是在法律和伦理范围内，阻力还是很大的。这是我的观点。如果说时间，我认为当下五年起步，这是需要慢慢培养使用习惯的。谢谢。
郑凯还：To B类的场景，类似于插拔、巡检这样的场景，会逐步一个个从小场景泛化出来，或者从特定工种泛化，对于工业和商业的To B场景，我是非常有信心的。而To C场景，涉及到的场景极度复杂，和To B不是一个维度，所以我认为，To C场景的落地，至少需要五年以上的时间。
鲁智高：好，谢谢郑总。由于时间原因，本场论坛就到这里结束了。最后，请各位嘉宾用桌前的笔和纸，写上您认为本场发言最棒的嘉宾。结果已经出来了，熙诚致远的许总获得本场的MVP，恭喜您！我们最后合影留念，谢谢各位嘉宾，谢谢大家！