作者 | 孟昭野（杭州）

维也纳的ICRA 2026展馆之中, 好些中国公司的机器人于其内演示着叠衣服这一动作, 又演示来倒水这一行为, 还演示拧螺丝这一操作, 展台上围拢着众多的人挤满了一圈又一圈。

有人拿着手机, 拍下了机器人灵巧的手, 捏起一枚螺丝钉的景象, 与此同时, 旁边一位欧洲的工程师, 小声地询问同行: “这真的是完全自主的吗? ”。

这个问题的答案，没有人敢百分百肯定。

在过去的这半年期间, 有460亿人民币快速地涌入到了具身智能赛道之中。这一笔钱要是把它换成是百元大钞, 并且将这些百元大钞连接起来, 其长度能够从北京铺设、延伸到上海, 然后再从上海返回到北京, 走上一个来回。

然而, 它所购得的, 到底是不是一个马上就要蓬勃兴起的万亿级别的产业, 又或者只是一堆看上去很精美的Demo视频以及融资新闻稿, 而这才是在所有人内心底真正处于悬而未决状态的事情。

一、达闼的教训近在眼前

显示的数据来源于 IT桔子, 在二零二六年上半年期间, 国内具身智能以及机器人领域, 总共出现了二百八十八起融资事件, 这些事件覆盖了二百二十六家企业, 并且所披露的融资额超过了四百六十亿元。

把统计周期进行拉长, 使其达到2025年7月一直到2026年6月, 此时, 这个数字更显夸张, 出现了503起融资的情况, 且融资额度超过了960亿元。

钱在变多，拿到钱的人却在变少。

在上半年期间, 存在着前5家公司, 分别是千寻智能、曦望Sunrise、星海图、自变量机器人、极佳视界, 它们总共融得了约171亿元, 此数额占据全行业的37%。

排在前面的20家获取了七成份额（约莫3的30亿元额度）, 剩余的200多家公司仅能去分那不足三成的钱财（约摸1百24亿元）, 仅仅千寻智能这一家公司就融入了45亿元资金, 历经4个月达成了4轮融资。

关键值得深入思考的是究竟是哪一方在出资付账, 那种传统的风险投资依旧颇显活跃态势, 高瓴竟做出了十三次出手行动, 红杉也有十次出手之举。

可是, 在超过10亿元的大额融资方面, 里边的主角已然变成了另外的一群人, 这群人包括百度, 字节, 小米, 美团, 上汽, 汇川, 还有各地政府背景的投资平台。产业资本与国资合在一起, 所占比例超过了四成。

智平方B轮10亿元融资的名单中有百度, 北京人形机器人创新中心A轮7亿元融资的名单里也有百度, 其路径清晰；地瓜机器人获得了美团和滴滴的投资；上汽在半年内对4家居身智能公司进行了投资。

国资的入场途径更为径直, 于数亿元以上的大额交易之中, 国资参与的比例竟然高达42%。地方政府所秉持的逻辑乃是连续的三连环之一环是出钱, 其后进一步达成要求企业于当地建造厂子之愿, 并且伴随其间的是开放本地的工厂, 使之成为首个客户。

20次年被叫作产业化起始年行业内指为, 宇树在过去一年售出人类型机器人超5500台, 于全球范围内排名首位, 盈利额度自1.59亿急剧大涨至16 .99亿, 智元于同年3月问世了属于自身的第1万台通用具身机器人。

然而, 详细去看那些数字, 其中的细腻之处颇具意味, 能够融入资金并不等同于可以存活下来，这样的道理正处于被反复进行验证的状况。

有一家被称作达闼的公司, 它曾经有着超过200亿的估值, 融资超过了54亿, 然而到了2025年的前7个月, 其售卖货物的金额仅仅只有140万, 还出现了净亏损8425万元的情况。

二、模型还是个孩子

固然人形机器人售卖的场面显得十分热火朝天, 然而真正能够进入工厂流水线作业的机器人数量却少之又少。问题并非出在关节灵活程度不足方面, 而是在于其智能程度不够高。

在业内, 渐渐形成了这样一个共识, 高质量的物理世界交互数据存在匮乏的情况, 而这一点恰恰是具身智能所面临的真正的天花板。

全球收集起来能够实际使用的真机数据, 粗略估算大概仅有五十万小时, 然而, 在大语言模型开展训练期间所耗费的文本数据, 却是其两倍之多, 远远超过两万倍。星海图的高继扬讲道: “机器人并非制造数量越多就越便宜, 而是学习得越多才越聪明。”。

然而, 要学会一个动作所需的数据, 无法从网上进行爬取, 只能依靠机器人自身一次次在真实的环境之内去尝试。

于是各家公司开始砸钱采数据。

在亦庄, 星海图启动了百万小时真实数据计划, 千寻智能在全国布设了30多万个采集点, 蚂蚁灵波从海量原始数据里筛选出了2万小时, 目的是训练1.0版本的模型, 京东表示两年内要积攒够1000万小时。

效果然而并不是十分理想, 去智械岛采访一位算法负责人, 他私下承认, 花费几千万采集来的10万小时数据, 模型能力仅仅增长了5%, 在A工厂学到的技能, 用在B工厂大概率会失效。

技术路线同样没有定论。

经历了过去的一年, VLA模型以及世界模型, 从呈现对抗的状态渐渐迈向相互融合的态势。就VLA的思维路径而言, 是要让机器人处于直接凭借所看到的情形进而确立举动方案的这样一种方式, 而世界模型所秉持的主张却是, 先达成对于物理规律的理解之后再据此开展行动。

然而, 无论何种线路, 模型自身的成熟程度都尚处于婴儿阶段。有从业人士作了个比方, 倘若终极时期的机器人具备的能力满分为100分, 那么当下的工业机械臂大概有50分, 轮式底盘有40分, 四足的有30分, 双足人形的仅有15分, 灵巧手为5分, 与之配套的AI能力是3分。

又有一个被再三提及的问题, 没有人晓得怎样客观地评判一个模型的优劣。

破壳机器人的许华哲表明存在这样的情况, 即当下行业之中流行进行刷榜单的行为, 还流行开展比演示的活动, 但是, 普通用户根本就没有办法如同试用大语言模型那样, 去上手进而体验一款机器人的情况。

切实有效的评判标准, 应当是将机器人放置于一个全新场景之中, 观察它需要多长时间才能够着手开展工作。

三、国家队下场修路

要是把全国范围内具身智能方面公司的分布情况展现绘制于地图之上, 那便会瞧见有一条极为能清晰呈现出来的分界线。

位于北京的地方, 拿到了数量为81笔的融资, 金额总计是188.5亿元, 此金额占据全国的比例为四成 , 千寻、星海图、银河通用这些都聚集在那个地方, 进行大脑以及本体方面的相关工作。

71笔的广东部分, 偏向于硬件, 还有灵巧手以及关节模组。江浙沪总计117笔的部分, 更多的是在跑场景, 像是工业喷涂, 还有清洁服务以及家庭陪伴。

具身智能的格局差不多初步形成了, 北京负责产出脑子, 广东负责提供手脚, 江浙沪负责摆出工位。

与此同时，城市之间的竞争在升温。

5月8日, 深圳宝安联同前海正式推出“具身智能港”产业新地标, 空间规模逾500万平方米, 已引得腾讯、银河通用、鹿明机器人等企业投入。

期间目标是让上海的十五五, 10万台人形机器人进入工厂。而在今年5月1日, 全国首部聚焦具身智能机器人的地方性法规, 已经在杭州正式施行。

在政策层面, 动作更为显著, 6月9日, 工信部执行了联合启动年度实景实训专项行动的举措, 国资委会同参与其中, 其目标设定为, 截至年底之前进而达成让机器人于工业领域、服务领域、特种领域的真实可触场景中展开工作, 通过实践操作积累经验, 进而精心提炼凝聚汇聚成型达到百个以上具备高精度高质量具备高价值属性的应用场景, 凭借这些成功优秀范例, 进一步带动万台级规模的实际应用落地实施的能力得以提升。

国务院发展研究中心做出预测, 这个市场在2030年的时候能够达到4000亿, 在2035年的时候突破万亿。

但是, 政策方面的资金并非那般容易获取, 国有资产入股所存在的隐性代价在于, 存在地理锁定的情况, 还有对赌的要求, 以及有着退出限制。

光伏产业, 其不远之处有着可为鉴戒的前事, 在2024年, 存在这样的情况, 24家主要的光伏企业, 它们合计起来的亏损额度超过了286亿元。具身智能方面, 当前其国有资产的参与比率已经和光伏产业早期的情形大致相同了。

出海是另一条出路，宇树境外收入常年过半。

就只是欧洲市场而言, 此处存在着这样那样的麻烦, 用户所具有的习惯并不相同, 并且监管方面的门槛相应地更高一些。

四、结语

返回到宇树经历过的那次集会的下午时分, 在证监会的那条走廊之处, 审批人员于文件之上加盖下红色印章, 中国首个在A股上市的具身智能公司就这样产生了。

哪怕资本已然凭借实实在在的资金将赛道推进至量产元年, 然而, 真正能够稳定地开展工作、使得客户心甘情愿掏钱的机器人, 依旧未曾大批量地现身。

持乐观态度的人会讲, 铁路泡沫, 互联网泡泡, 还有新能源浮沫, 哪一样不是先将市场烧热一下, 之后真正的产业才跟着冒头兴起的呢?

具有悲观情绪的人会进行算账, 上半年的时候, 种子轮加上天使轮, 二者合起来一共不到13亿元, 仅仅只占全赛道的3%。

有个年轻人, 他没有大厂给的那样背景, 也未曾获得学术方面那般头衔, 这样的情况下, 就算其脑子里装着下一个重大突破的相关想法, 或许连投资人的门都没办法摸到。

达闼出现崩塌情况的故事, 于硬科技赛道而言, 从来都不是单独的例子, 每当回过头去进行复盘的时候, 所踩的坑实际上都大致相同, 也就是高估了技术成熟所需要的速度, 低估了工程化所存在的难度, 之后便发现, 融资的能力从来都不等同于能够生存下去的能力。

相当多的公司, 会在行进的路途之中掉队, 会就此销声匿迹, 会变成他人在进行复盘的时候被提及的事例。这并非是悲观情绪的体现, 而是每一个新兴产业必然会经历的一种出清状况。

这个行业的真正答案, 并非存在于融资新闻当中, 并非存在于招商文件当中, 也并非存在于榜单排名当中, 而是隐匿在那些依旧处于运行状态的机器人之上。

有没有可能干满一个班次，有没有可能被客户主动去追加订单, 有没有可能让围观的外国工程师把手机放下, 并非是由于动作漂亮, 而是因为那些动作确实能够派得上用场。