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来源：21 世纪经济报道在刚刚结束的智源大会上，一场名为 " 具身产业 CEO 论坛 " 的圆桌会议备受关注。台上坐着的，是当下具身赛道里最炙手可热的创始人，圆桌主持人、智源研究院院长王仲远开玩笑表示 :" 大家可以多拍几张照片，也许过几年这里面都是身家千亿以上的企业家。"2026 年将过半，中国具身智能产业的热度非但没有退烧，反而呈现出加速态势。仅 2026 年第一季度，具身智能赛道披露融资事件超 50 起，累计融资额突破 200 亿元，同比增长近 60%，创下历史新高。当互联网大厂的模型之战进入平稳期，自动驾驶的泡沫逐渐消退，资本终于找到了下一个能容纳巨额资金的出口——具身智能。破壳机器人创始人、清华大学交叉信息研究院助理教授许华哲表示：" 大家更多的是想买一张通往未来的门票。" 千寻智能创始人兼 CEO 韩峰涛认为：" 如果今年还没有搞到行业头部的资金量和估值，可能明年就很难了。"产业距离真正的成熟，究竟还有多远？几位创始人的探讨，或许能给出一些答案。2026 年上半年，具身智能领域的融资热度可以用 " 疯狂 " 来形容。千寻智能三个月内融资近 50 亿元；星源智成立不到一年，融资规模已达 10 亿元级别；灵心巧手半年内连续完成 B 轮、B+ 轮融资，近期传出寻求新一轮 400 亿元估值的融资消息；破壳机器人一个月内拿下数千万美元天使轮。这个赛道的资本密度，已经逼近当年新能源车的巅峰时期。但这场狂欢背后的逻辑，远比表象复杂。如果按照传统投资逻辑，一个连规模化场景都尚未验证的行业，不该享受如此溢价。但具身智能的特殊性在于，它正处于从 " 技术探索 " 迈入 " 大规模预训练 " 的临界点——而这个临界点，恰恰是重金投入的阶段。" 大家都在抢身位和储备弹药，如果今年你还没有搞到行业头部的资金量和估值，可能明年就很难了。" 韩峰涛表达出了当下的紧迫感，" 至少在第一波具身智能创业的浪潮里面，应该没有再做基础模型的机会了。"在这个时间窗口，谁抢到了足够的资金和估值身位，谁就有资格上桌；否则，连参与第一波创业浪潮的机会都将失去。因此，资本的狂热，并不等于商业化的成熟。星源智创始人兼 CEO 刘东认为，如果将融资用途拆解，大致呈现 " 七三开 " 的格局—— 70% 用于储备粮草，30% 尝试商业化落地。这也反映了行业的共识：少量商业化落地是为了保持对真实需求的敏感度，储备资金是为了撑过技术成熟前的 " 黑暗期 "，没有人愿意在这个时候掉队。" 具身智能和机器人，肯定是要穿越一个漫长周期，商业化肯定是有起有落。" 蚂蚁灵波科技 CEO 朱兴表示，他将当前产业的初期特征归结为技术仍处于早期阶段。所谓商业化，他认为，今年开始，特定场景、非常小规模的商业试点 " 应该可以模糊地看见 "。但资本并非盲目。灵心巧手创始人兼 CEO 周永提供了一个更宏观的视角：" 现在不是热潮，而是序章。" 他将当前的融资规模与新能源车、芯片产业对比，国内目前 " 一轮十几亿元 " 的体量，还只是起点。" 如果未来有厂商达到每年十万台出货量，资金体量应该是现在的十倍。" 周永表示。这轮融资热潮的本质，是一场筛选。未来两年，这张入场券的价格只会更高。与一级市场的烈火烹油形成鲜明对比的是，产业成熟度并不像外界想象的那么高。韩峰涛形容道，假设完美形态的人形机器人综合能力为 100 分，当前各核心部件的得分各有差别：工业机械臂、手术机器人相对成熟，能到 50 分；轮式底盘约 40 分；四足机器人 30 分；双足机器人只有 15 分；灵巧手目前仅 5 分。而配套的 AI 能力，分数更低。但真正的变量也在于 AI：大模型的出现，让那个低分的大脑有可能在短时间内跃升至 30 分甚至 50 分，进而反向定义硬件、倒逼硬件迭代。然而，AI 的跃升卡在了一个老问题上：数据。不同于 ChatGPT 可以轻易抓取互联网文本，机器人的物理交互数据几乎是从零开始构建的，行业内普遍认为，真正的瓶颈已经从 " 算力 " 转移到了 " 数据供给 "。当前行业采集到的真机数据大量重复，与自动驾驶走过的弯路如出一辙——任务场景单一，数据同质化，继续扩充的边际效益急速递减。再好的模型架构，没有物理世界的海量、多样、高质量交互数据，就无法形成物理认知。那么，模型尚未成熟，要不要急着推进场景落地？韩峰涛是明确的 " 反对派 "。他打了一个生动的比方：" 现在的模型能力只相当于一两岁的孩童，你不应该让它去打童工，而应该让它去上幼儿园、小学。"他认为，虽然可以做场景探索，但不能全面铺开。基于现有模型去做项目交付，每一个都要耗时一两个月做后训练和微调，这种成本根本支撑不起规模化。他预测，真正的规模化落地，至少还要等待两年的时间，也就是模型能力达到 " 初高中 " 水准之后。刘东则持相反意见。他引用自动驾驶的教训：" 当年大家都去冲 L4、L5，结果反而是做 L2 辅助驾驶的公司活得最好、落地最快。" 他认为，必须边训练基座模型，边在真实场景中踩坑。实验室的环境简化了太多外部条件，只有在药房拣货、物流分拣这种真实商业环境中，模型才能暴露问题、快速迭代。这场分歧的核心，其实是两种路径的博弈：一种是 " 闭门造车 " 式的基础研究，相信过早分散精力去适配场景，会拖慢模型迭代的节奏；另一种是 " 沿途下蛋 " 式的渐进改良，认为在现有技术条件下积极落地应用，才能做出真正的智能。两者没有绝对的对错，但它们决定了未来一年各家公司资源投入的方向。争论背后的共识是，具身智能产业正处在一个典型的技术成熟度曲线的爬坡期，2026 年是关键一年。对于在场的 CEO 们而言，眼下的任务是用最快的速度筹集最多的 " 粮草 "，采集最海量的真实数据，然后静待那个物理世界的 "GPT 时刻 " 降临。而现在的一切喧嚣与争议，都只是黎明前必要的序章。（作者：董静怡 编辑：包芳鸣）

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