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      2025具身智能融資風云:歲末年關,搶囤冬糧

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      大數據文摘受權轉載自AI科技評論

      作者丨文俐亭

      編輯丨馬曉寧

      “具身智能的資本熱會在何時步入寒冬?”

      站在2025年末觀望,這似乎是一個煞風景的問題。

      過去不到一年里,超過200億元的巨量金錢砸進了行業里,這個數字是去年的4倍。資本洪流下,四五家本土公司已徘徊在百億估值的門檻上,而太平洋彼岸的對標者?Figure AI估值已逼近390億美元(約合2700億元人民幣)。具身智能的融資派對還在繼續。

      但不少人已在心中默默開啟倒計時。 AI 科技評論詢問了多位投資人,他們不約而同的答案是:明年下半年。盡管不充分確定,但至少在熱浪中傳遞了一些冷靜的聲音。

      “到明年4月左右,一些產業鏈公司上一年度財報出來后,如果財報不好看,二級市場降溫傳導到一級市場,融資就會變得很困難起來。”東方富海投資經理徐明哲認為,所以很多企業在拼命籌集過冬錢,等把這些錢“熬死”,行業才會開始洗牌。

      照這樣算下來,留給機器人公司們的時間也許只剩半年多了。

      與此同時,有關AI泡沫的預警越來越多,從達闥、一星機器人,到硅谷的K-Scale Labs,最早一批退場的玩家已經出現。倘使寒冬真的“如約而至”,在最后半年里,屯多少糧草才夠過冬?怎樣才算坐穩牌桌?這些已成為不得不思考的問題。

      01 誰拿到了百億估值入場券?

      年初,一家深圳的投資機構看中了靈心巧手,對方當時報4億元;這家機構稍稍猶豫了一個月后,報價翻了一番,變成8億;又過了一個月再問,8億直接漲到了十幾億。最終,這筆錢也沒投出去。這位投資人也曾給兄弟機構介紹過一些標的,“一開始嫌貴,結果越等越貴,錯過第一個機會,之后的就更投不上了”。

      零部件公司尚且如此,更不用說整機。站在投資人的視角來看,2025年具身智能賽道如烈火烹油,各家機構都在搶項目,既要搶頭部又想搶“便宜”。

      直觀的反映是主流公司不斷加密的融資頻率和如同做了火箭一樣的估值增速。

      根據IT桔子,2025年“人形機器人”標簽賽道共發生融資事件一百多起,涉及金額214億元。資本大水漫灌下,智元、宇樹的估值已被堆到百億以上,智元甚至直逼200億元;云深處、樂聚、傅利葉幾家公司也來到了百億估值的門前。

      AI 科技評論梳理出了目前估值最高的幾家具身智能公司,它們中的大多數今年都進行了兩到四輪融資。其中,樂聚在Pre-IPO輪拿下了今年的單筆最大融資——15億元。


      數據來源IT桔子,AI 科技評論梳理

      很多人將具身智能比作十年前的自動駕駛,機器人無非是更高自由度的車,但并不盡然。

      從行業發展周期來看,其總體融資規模已接近自動駕駛2020年時的水平,但商業化進度卻滯后多年,資本熱潮與行業熟度不相對稱

      早在2007年,美國DARPA組織了一場名為Urban Challenge的自動駕駛挑戰賽,包括卡內基梅隆大學(CMU)在內的多支完賽隊伍已實現在開放的城市道路連續行駛數小時無人接管。當時,藍馳創投合伙人曹巍正在CMU攻讀博士學位,他表示,“對于今天的機器人來說,距離開放場景的自主作業,實際還十分更加遙遠。”

      此外,從投資周期看,自動駕駛即便在融資高峰的2021年,也僅發生融資事件40余起,產生的金額卻高于今年具身智能領域的上百起。這意味著,具身智能的玩家更雜,融資更加碎片,盡管資本的大餅看上去可觀,但攤到每家公司頭上,錢并不算多。

      即便是頭部公司,一個融資輪也被不斷拆分,“少量多次”地注入資本。投資方試圖以此控制風險,驗證資金是否在持續產出預期的結果;被投方也期望通過持續的融資新聞保持項目的熱度和聲量、維系投資界的關注。

      如果同去年的大模型風口比,具身智能公司拿到的錢就更少了——2024年,僅“六小虎”就融了至少200億元。有投資人開玩笑,“補了一年的課,大佬們的錢已不那么好騙了。”

      在BV百度風投投資副總裁崔軻迪看來,這同樣與產業發展周期相關。他解釋道,大語言模型的投資熱潮發生在中國,是在 GPT 3.5 之后;類比大語言模型的進展,保守地說,具身智能行業還處在GPT 1,一個核心標志是,物理世界智能理解與交互能力尚未形成規模化突破,且行業用于訓練、技術研發的整體資本投入,遠低于大語言模型與多模態模型的同期水平,尚未進入爆發期。

      02智能比具身價更高?

      盡管仍處在早期,但技術進化的速度肉眼可見,推動投資風向標悄然轉向。

      去年,機器人會跑會跳就是個好故事,但到今年,越來越多公司已逐漸在運動智能方面迅速追平,聚光燈隨之轉向操作智能——這也意味著機器人需要更進一步的規劃與決策能力。在運控派與大腦派的對壘中,后者正在獲得更多擁躉。

      如果粗略按照運控、大腦的標簽給頭部公司劃分陣營,在估值已踏過50億元的11家整機公司中,除了宇樹、眾擎兩家,其余都將重點放在了VLA等具身大模型的開發方面。

      尤其是自變量和星海圖兩家公司,今年前三季度分別完成了4、3輪融資,且每筆金額都在數億元到10億元區間內,二者估值均從年初的10億元上下一路沖破了50億元,漲幅達三四倍,這也是今年最大的兩批黑馬。

      “天花板肯定是做腦的,因為同下游應用直接關聯。”徐明哲覺得,而運控公司的價值還看不清,這取決于未來的本體形態是不是雙足。但按照他的預估,“輪足+雙臂”是更可能的構型,若真如此,人形機器人本體運控公司的存在將變得尷尬起來,具身智能不可能僅僅靠著跳舞、表演活下去,這樣的應用場景也撐不起它們的估值。

      對于一些更嚴格的投資人而言,部分本體公司其實已經脫離了AI敘事。

      比如崔軻迪,在他看來,具身智能和人形機器人不是一個產業,“具身智能的核心是解決‘AI 如何理解并作用于物理世界’的智能問題”。隨后他補充到,產業沒有高低之分,但是大家要解決的問題不同,當然最后很可能會從不同方向匯聚到一個點。

      大腦比本體更值錢,但這是否意味著具身智能公司可以拋開本體來做?

      答案顯然也是否定的。

      在美國,PI 堅定不做本體;而到了國內的土壤,立志對標PI的自變量已經開始做硬件了。該公司有員工告訴 AI 科技評論,從今年初,本體團隊的規模已經超過了模型團隊。

      雖然AI能力的重要性已是共識,可遺憾的是,整個生態仍然更愿意為看得見的東西買單。至少在現階段,具身智無法像自動駕駛一樣軟硬件解耦,只有全做才能好好融資,無論缺失了哪一個,都會被投資人視為想象力不夠。

      從另一個角度而言,這也證明生態還遠不完善。深圳一名投資經理劉毅覺得,理想狀態本應該是“硬件千篇一律,軟件百花齊放”,但現在行業走反了,當然,這也是一切智能終端產品必須走過的一段路。未來,收斂的動作一定會出現,因為算法方案、數據快速迭代的前提是一套成熟且統一的硬件。

      但矛盾的是,資本——尤其是美元資本——仍不相信,一個領先的模型架構會在中國做出來。劉毅有時向這些同行推薦了國內某家廠商,對方的第一反應是“不可能”,“本質上,他們仍然信仰硅谷,當然,我希望時間能證明他們是錯的。”

      03 已經到了場景定價的階段嗎?

      “模型定義機器人”的時代已經來臨,然而要看懂模型仍然是一道極高的門檻,特別是具身大模型技術路線遠未收斂的背景下,投向大腦公司的錢往往只是跟風追頭部。

      此外,新一代前臺投資人越來越多有著理工科背景,他們和老一輩文科出身的從業者之間愈發產生分歧。一名投資人早早盯上了自變量,卻最終因為老板不感興趣而“失之交臂”,他感慨,“其實大部分人不太愿意研究模型,技術要求很高,即便看明白了,也很難跟老板講清楚;即便跟老板講清楚了,基模架構這些東西也難以找到商業化的驗證。”

      在這樣的情況下,投資機構們會選擇一個更容易看得懂的指標——訂單量。

      2025年是具身智能的“千臺量產元年”,頭部公司基本都已經有大額訂單在手(盡管這些訂單大多只是一個框架協議,兌現路徑仍不清晰),行業的融資敘事從講故事階段走到了算賬階段,資本邏輯轉也隨之從“看Demo”轉向“看量產”。

      相應地,頭部公司在挑選投資機構時,也越來越青睞有產業背景的資方,后者能夠給它們帶來現階段急迫渴求的訂單,實現商業閉環,純財務投資已不是優先選擇。不止一家機器人公司告訴 AI 科技評論,在接受新近融資時會優先考慮下游潛在客戶。今年以來,汽車、3C和互聯網背景的資方頻頻出手且尤為闊綽,比如吉利、聯想、阿里、美團等。

      “現在不是靠技術定融資的時候,目前得場景者得天下。”徐明哲表示,技術差異還不足以影響對公司的評估,甚至可以說完全不影響,走什么技術路線都好,只要能把場景拿下就行,否則就是自嗨,無論是發paper還是出Demo,最后還是要回到賺錢上來。

      僅就這一點而言,有美元背景的資本機構和人民幣資本的態度迥異。

      崔軻迪團隊便認為,當前階段更應聚焦“智能技術的突破與場景適配性驗證”,此時談論大規模訂單尚早,這并非認為量產不重要,只是在看一件事的時候,如果把所有因素都擺在同等位置,就會看不清。

      這種投資理念也和百度風投對早期項目的偏好有關。2023年夏天,崔軻迪開始同高繼揚接觸的時候,“星海圖”這個名字還沒成型,同年9月這家公司才正式成立,次年1月,百度風投已參與到其天使輪融資中。

      他回憶,當時大家并沒有過多談論技術理念之外的話題,“投資不能既要又要,我們選擇把智能放在考慮的第一位。他們想用智能化解決問題,在解決問題的過程中,抽象的東西自然而然會逐漸清晰、務實,每清晰一步,估值就會漲一點。”

      這種差異也是 AI 科技評論同多數投資人交流的感受。

      相比之下,人民幣資本偏好穩健,想象力要弱一些,在有一定確定性后才會跟進。有人民幣機構的投資人開玩笑稱,“我們的胃比較小,太大的餅吃不下去”。也正因如此,中國的AI泡沫遠比美國小得多,折算匯率之后,兩國的頭部公司估值仍相差十萬八千里

      11月初,K-Scale成為硅谷最新一家倒下機器人公司,在最后的郵件中,他們復盤,“如果無法像Unitree那樣通過規模化攤薄成本,我們就無法讓產品跑通”。這家估值一度達到5000萬美元的明星創企,在倒下前賬面僅剩40萬美金,在原計劃的A輪融資失敗后,只能遺憾退場。這也警示著缺失商業能力而完全依賴資本的風險。

      04 新的百億玩家還可能誕生嗎?

      頭部公司“輕舟已過萬重山”并開始沖刺規模量產,剛剛入場的新玩家還有機會嘛?

      對于這個問題,主流看法是悲觀的。

      從量產進度上看,對與機器人這種還需要部分“手搓”的產品而言,千臺量產是一個標志性的門檻,它意味著更為嚴苛的可靠性、一致性以及成本控制能力,這涉及到供應鏈管理、生產和測試多個環節,僅就這一點而言,彌合與頭部公司的差距至少需要一年

      從融資上看,頭部的11家公司拿走了今年賽道上超過一半的錢。資源已經在向頭部收斂,伴隨著寒冬預警,接下來投資人也更加謹慎。

      徐明哲直言,今年新成立的創業公司希望可能就不太大了,因為子彈是有限的,而且子彈只會往頭部打,投成長期的機構肯定更愿意追投頭部;人也一樣,人才只會往頭部走。現在新成立的具身智能公司只能拿到非常碎片化的金額了。

      當然,也有個別不同的聲音。這樣的聲音往往來自更年輕的投資者。

      比如95后的崔軻迪。早些時候,新玩家的機會問題也一度困擾著崔軻迪,但今年之后這種焦慮感已經大大緩解。他認為,如果我們相信具身智能會是一個巨量級賽道,那么總會有新的公司出現,總會有更年輕的創始人出現,行業會不停迭代發展。他相信00后甚至更年輕的創始人也會有自己的時代。

      再加上技術還沒收斂。回看歷史,模型架構從ResNet到CNN、RNN,再到后來的Transformer,計算機技術以驚人的速度迭代,也許未來還會出現一個超越Transformer的架構,那么所有看似收斂的技術又會重新不再收斂,而這個奇點一定會由新玩家創造

      但崔軻迪很警惕“跟風型”的創業團隊,因為跟風創業大概率是定力不足的。在接觸過程中,他能夠明顯感受到,這樣的團隊對行業核心問題理解不夠深刻,在技術路徑與場景選擇上,也較難形成清晰的差異化競爭力。

      但反過來,越晚進入賽道的玩家,跟風創業的概率越高。

      晚期的鳥兒沒蟲吃,這對投資人也是一樣的。一些中小投資機構在搶標的時感覺越發困難,為了在這個火熱的賽道上分一杯羹,他們將熾熱的目光轉向了上游關鍵部件。已經發展了一段時間的下游整機公司也在各環節部件方面遭遇了瓶頸,這也滋生了更多需求,具身智能將逐漸形成產業鏈的概念,一個標志性特征就是行業生態開始“分工”

      因此,盡管今年才入局做整機的機會不大了,但機會大門反而朝著上游打開了。

      傳感器、靈巧手、關節模組、數據采集等都成為當下大熱的賽道。以靈巧手為例,僅10—11月兩個月里,就有舞肌科技、傲意、靈心巧手、星際光年等專業靈巧手公司宣布新融資;數據方面也有光輪智能、樞途科技新獲得大筆融資。

      05 估值百億就等于坐穩牌桌了嗎?

      隨著新公司機遇縮減,資源向頭部收斂,洗牌期可能也不遠了。

      當然,目前所談論的洗牌并非是因為技術路線已見分曉、賽道過飽和導致的,而是在技術層面距離通用智能還有很長一段距離,在此之間可能會發生行業信心冷卻、資本退潮,除了幾家囤夠了糧草的頭部公司能蟄伏到下一次熱潮,其他玩家將逐漸撤退。

      在正式入冬前,行業都在為此做準備,加緊籌措冬糧。除了已上市港股的優必選,宇樹、智元、樂聚都在瞄準A股,預計到今年年底宇樹便會提交上市申請。

      在不少投資人看來,資本寒冬會在明年降臨,當機器人公司們聲稱的東西兌現不了,市場就會潑一潑冷水了。多位投資人都認為表示,在此之前,這些公司需要多融些錢,保證有兩三年的現金儲備,并且接下來謹慎地花錢

      那么,他們需要囤積多少糧草才夠過冬?

      這取決于公司方向。“如果要做預訓練,需要更持續、巨量的投入,這也是多數頭部公司的方向。”崔軻迪認為;但如果是做應用,1億元差不多就夠起步了,若僅依賴持續投入卻未形成商業化閉環,反而證明商業化的方向與市場需求的適配性出現了偏差。

      除了數據成本、算力成本,人才也是燒錢的大頭。整個行業內成熟的算法人才還不夠用,頭部公司之間圍繞優質人才的爭奪十分激烈。

      徐明哲算了一筆賬,按照現在的平均市場價,具身領域一個能用的人才至少要150萬/年,而頭部一點的公司也就百十來人,那么一年下來少說也要幾千萬,大部分公司還要蹭高校的在讀博士勞動力。因此,投資人們在現階段不太看好團隊規模太大的創企,“燒錢太狠,投資一筆都是杯水車薪,而且其實站在純粹投資回報的角度來講,投出去的錢最好不是用來做研發的,而是擴產賺錢。最理想的投資應該發生在生產的拐點。”

      提前倒下的達闥便是前車之鑒,其在巔峰時期曾有員工800多人,先后歷經7輪融資,估值一度沖到170億元;而一般具身智能公司也就兩百人左右。盤子鋪得太大,是這家昔日”頂流“沒能等到風口來臨的原因之一,至今,達闥仍有大筆欠薪未能還清。

      總體而言,多數投資人認為,最頭部的兩家公司差不多已經安全上岸了。他們中的一家已連續四年實現盈利;另一家則“廣撒網”式投資上下游,“買”到“大而不倒”。“他們已經被蓋上了政府的戳,所以一定能長久。”有投資人認為,反過來,這兩家也已經被資本架起來推著走了,整個行業也需要他們繼續把賽道燒熱,下面的公司才能拿到更多融資。

      對具身智能公司們而言,現在不怕砸錢,怕的是成不了龍頭、下了牌桌。只有持續續著柴火,燒著熱炕,把自己燒成龍頭,才能持續的活著。

      但一批投資人已經開始蟄伏。

      早在2023 年,徐明哲就給一家“頂流”機器人公司發過郵件,收到的回復是“不接受融資,謝謝”。他感慨,太早投資沒有外部機構的份,太晚投資搶不上份額,不過好在,還有機會,“投不到早期可以投成熟期,可以先埋伏著,等現在的公司死上一批,第二波風口來了再上”。而下一次的風口,大概率會在落地場景更清晰一些后才會出現。

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