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18小时前亿估值企业的集体视野：具身智能不存在竞争

来源：高工人形机器人

估值还是太低了

作者：lvy 出品：高工人形机器人

前9个月，具身智能还在资本狂欢中狂飙吸金；10月底，“投资机构不再投具身智能”的声音却骤然传开。从热潮到寒意，几乎一夜转向，反差强烈。

据高工人形机器人不完全统计显示，2026年前9个月，具身智能行业累计发生437起融资事件，累计完成约2032亿人民币。相较于2025年同期，融资事件的数量同比增长146.07％，累计金额同比增长317.39％。

高融资之下，一批高估值企业被快速催生。

据高工人形机器人不完全统计，排除优必选、宇树等已经上市的企业，目前国内已有29家估值超过百亿人民币的企业。

其中，地瓜机器人、极佳视界、酷哇科技、灵心巧手、千寻智能、sharpa、苏度科技、小鹏机器人、星海图、星动纪元、银河通用、原力灵机、智平方、自变量机器人等14家企业已加入200亿估值阵营。

这样的好景并没有一直持续下去，对于10月的风向突转，高工咨询总经理郑利瑶在开幕式演讲《2026人形机器人的真实进展与冷思考》中提醒了两个值得警惕的信号。

高工咨询总经理郑利瑶

其一，行业热度虽高，但从量产出货到场景落地，2026年与2025年相比，除入局者更多外，并无本质变化，说明风口之下行业一年内有原地踏步的嫌疑。

其二，工信部预测2026年中国人形机器人整机产量为10万台，这可能源自于对市场需求的判断，换言之，2026年人形机器人市场需求大致为10万台。截至目前，行业已大致完成这一规模的60%。需求侧空间有限、供给侧进度已过六成，供需对比之下，这或许正是人形机器人价格快速下调的原因之一，企业希望通过低价抢先锁定有限订单，这可能会影响很长一段时间内人形机器人的价格。

类似的，在高工机器人产业研究所（GGII）、京东零售（JD）联合发布的《2026年具身智能进展研究报告》中提到，在具身智能机器人产业从技术原型向规模化落地跨越的关键周期内，行业竞争格局将加速分化洗牌。并预计，未来3年，国内具身智能赛道约 15%以上的初创企业将面临倒闭或被并购的出清结果。

在风险与机遇边界日益模糊的当下，初创企业尚且前途未卜。基于此，高工人形机器人邀请它石智航联合创始人陈同庆、星海图联合创始人李天威、灵心巧手联合创始人兼首席AI架构师苏洋、酷哇科技联合创始人彭湃、千寻智能副总裁蔡辉煌、灵初智能首席科学家温颖，共同参与圆桌【开幕智见】百亿独角兽的战略定调，促成这次具身智能行业中百亿估值企业的圆桌聚首。

面对渐近的“融资寒冬”，真正站在百亿估值光环下的具身智能企业，如何看待“泡沫”标签？如何回应“投资机构不再投具身智能”的说法？百亿估值对他们究竟意味着什么，是否真如表面看上去那般风光？

从百亿估值企业的视角出发，给具身智能行业找一找方向。

百亿估值意味着什么？

温颖、蔡辉煌、彭湃并未否认寒冬的降临，且都强调技术本身在一级市场的重要性有所提升；换言之，确定性技术有助于防御性融资。

温颖承认，目前外界在传的“融资寒冬”的确在逼近，抗风险能力和意识变得重要。

其表示，“如果明年上半年没有特别爆点的事情出现，我们认为整个资本市场，特别是针对具身智能的资本市场，已经呈现出寒冬趋势。因此我们提前尽快完成几笔融资，希望尽可能储备更多过冬资源。

灵初智能首席科学家温颖

对我们来说，融资的目标不是达到百亿或多少亿估值，估值只是中间过程；真正的目标还是设立正确目标，即拥有足够资源，以通过具身智能实现人类意图的愿景。就像当前大语言模型基本可以在数字空间实现人的任意意图一样，我们也希望在物理空间做到这一点。完成这件事，一方面可能需要更多数据和算力投入，需要足够资金；另一方面，钱也不能乱花，提前储备足够资源过冬。”

蔡辉煌也有类似的观点，充足资金十分重要，为公司提供了开展长周期技术投入的空间。

其补充道，投资人投资千寻智能，一方面源于对具身智能行业长期价值的共识，另一方面也源于对千寻智能坚持通用大脑路线的信任。

千寻智能副总裁蔡辉煌

作为一家以大模型起家的具身智能企业，千寻智能曾思考模型企业是否要做本体这一问题。蔡辉煌并未否认大模型公司的必要性，但仍存疑虑。他表示，当前产业链环节众多且尚未充分收敛，各家企业定位背后均有自身逻辑；若只做纯模型，不做硬件的企业能够具备足够优秀的模型能力，仍有可能存活。

但问题回到此前所述，企业仍需拿出确定性的技术，以对冲当前面临的一级市场波动。

彭湃表示，对酷哇科技而言，无论一级市场或外界如何看待具身智能，这本身就是时代洪流；在已有技术基础上，跟随趋势并持续进步本身就是一种能力，公司有足够能力陪伴具身智能行业熬过“融资寒冬期”。

陈同庆、李天威则是认为目前行业估值水平并没有超过合理范围，公司的定位和估值水平有着很大的关联。

今年下半年整体的融资节奏趋缓，不管是投资机构还是企业本身都对这个融资周期有预知。更因为具身智能的机会足够大，所以一级市场的颓势不足以吓退企业，下半年，行业的重心将会放在如何解决生产问题上。

星海图联合创始人李天威

从整体来看，具身智能行业是在变好的。过去12个月，全球有100多款具身模型发布，模型层面有着长足进步，明显看到具身智能的核心驱动力还是基础模型。同时，不同的模型也在面向不同的场景，有的主打重载、20分钟节拍；有的进入偏汽车链、1分钟节拍；有的进入物流、几秒钟节拍；也有做线束柔性的。大家都在各施所长。

苏洋则持有更乐观的态度，并表示高估值下企业同样承受了高压力。

苏洋直言不讳道，具身智能的故事才刚刚开始，百亿可能太低了。估值这个事是由下过单的客户说了算，是工厂的老板说了算。所以，并不存在外界口中的估值虚高一说。

高估值通常伴随高压力。以当前常被提及的软硬一体来说，其涉及供应链等一系列环节，还需要明确哪些环节由公司自行生产，同时要进行成本核算，把成本算清楚，而不是有钱就可以乱花。

团队规模也是压力来源之一。苏洋直指，灵心巧手在同场圆桌企业中人员规模最大，但规模大未必是优势，同样会带来管理压力；其积极面则在于研发迭代更快。上半年还能两三周推出一款新品，如今周期已被大幅压缩，内部竞争十分激烈。

具身智能行业最大的担忧是什么？

那么，在充满争议的11月初，这6家百亿估值企业看到了具身智能怎么样的危机？有意思的是，6家企业给出的答案竟指向6个不同方向。这似乎从侧面印证，具身智能行业仍需相当长一段时间，才能真正走出迷雾。

陈同庆表现出的担忧并不在于短期竞争，而在于行业对这些企业的检验标准正在发生变化。

前两年，企业通过较好的Demo或运动展示，便能赢得较多掌声与资金；但今年开始，尤其到明年，资本市场、政府和企业都逐步回归理性，共同追问一件事：产品到底有没有价值。因此，至少对很多企业而言，大家已不再过多强调单点能力，而更关注能否在场景中真正实现效果、发挥作用。

此前，行业讨论世界模型、VLA等各种方案，但无论何种方案，关键在于能否在场景中落地生效。截至目前，行业内真正能够规模化使用的机器非常少，达到两位数部署规模的案例亦属少数，这也是此前过度预期所造成的当前较为严峻的局面。

从2027年开始，行业需要扭转这一局面：能够在多种场景中成规模部署并发挥效果，企业愿意付费使用，甚至愿意复购。这些才是检验所有具身智能企业的关键所在。

李天威从硬件设计角度提出担忧。对产业上游合作伙伴而言，若选错供应链链条，最终交付的可能并非生产力本身。随着行业要求提高、竞争加剧，可靠性、迭代、投模等成本会持续上升。因此，产业链应选准方向，与有潜力的合作伙伴共同做生产力。

其次，不同出身背景的企业各有知识盲区。整机作为软硬件产品有其自身特性，企业也各有擅长：自动驾驶背景的企业在系统侧更强，但在机电部分或某些技术选择上可能更保守。整体上，应关注机电安全、热管理安全、电池安全及整体系统安全，避免在策略选择上被带偏。

苏洋把视野转向了国外，认为最值得担忧和提防的是海外具身智能的发展进程。

他表示，现在国内的行业竞争只能说是小打小闹。据灵心巧手观察，国外的高端制造能力毋庸置疑，但传统工业能力会稍显落后。值得注意的是，具身智能本身为他们带来了机遇，一旦模型能力有所突破，所赋予给机器人的能力，可能会进一步带动传统工业能力的回归。

灵心巧手联合创始人兼首席AI架构师苏洋

一个重要的证据，即绝大部分购买数据的主体来自海外，既有传统制造业巨头，还有硅谷新造出的具身大厂。

对于国内的具身智能企业而已，如果去到海外会展，通常会感到非常焦虑。因此，国内企业应该是合作，从本体到模型，都没有必要避讳代工。品牌方需要清晰认知到，中国具身智能企业的竞争对手不在国内，在海外，而且非常强大，给国内的时间其实不多了。

除了海外企业自身的快速发展，还有其产生的虹吸效应，会把好的人、更优秀的人才，包括企业中花很多心血培养的人才吸走。

在这种情况下，新的企业可能会越来越少。带来的连锁反应可能是，新的优秀人才认为国内可能就剩几家具身头部企业，转身投入其他领域。

这些都极有可能压缩国内具身智能行业的发展空间，虽然略显长远，但是值得担忧。

彭湃担心的是，业内可能高估了 GPT-6 Astra 这类大模型直接打穿具身智能的能力，却低估了具身智能端侧物理 AI 的重要性。

以自动驾驶作类比，DriveVLM 对应 System 1 和 System 2；放到具身智能上，System 2 偏高层认知、任务理解与规划，借助 GPT 这类大模型问题不大。但具身智能还有关键的 System 0，即底层运控、实时闭环和物理交互能力，这一层更依赖端侧物理 AI、低延时响应以及与硬件本体的深度绑定，不能简单指望大模型替代。

当前行业倾向于把 System 0 也寄希望于 VLA、世界模型等方案，但这些可能只是阶段性过渡产物，能解决部分问题，却无法替代真正的 System 0。具身智能最终面对的是 contact-rich 问题，是实时、高频、与物理世界强交互的问题，并非 GPT-6 Astra 这类模型能够简单打穿。

端侧之所以必要，除了高效调用和控制成本，还在于许多客户并不一定要求上云。过去腾讯云、阿里云的经验说明，并非所有东西都适合上云，上云本身也不能自动产生价值。海量数据看似有数十PB乃至上百PB，但其中大量可能并无实际价值；真正能够留存并发挥作用的，是上云之后经过信息化、结构化处理的高质量数据。

酷哇科技联合创始人彭湃

彭湃坦言，”因此，端侧能力既关系到客户隐私，也关系到高效调用，更关系到高频场景下的低延时处理。正因如此，我更担心行业高估 GPT-6 Astra 这类大模型直接打穿具身智能的能力，却低估端侧物理 AI 和 System 0 的积累。这些高估与低估，正是我的担忧所在。“

蔡辉煌则是则认为无需过度担忧。当前资本或处于相对冷静期，但从另一面看，具身智能行业近一两年已具备加速发展的多项条件：其一，大量优秀人才涌入；其二，资金持续进入，尽管目前仍不充足；其三，不少企业经过市场教育后，愿意开放场景共同推进落地。这些条件有望加速行业发展。因此，当前更应保持兴奋与进取，尽快把技术做出来，以应对这一周期。若必须选择一项提前布局，应是算力，且仍需更多资金投入。

温颖的担忧来自于，行业在数据和具身模型算力训练上投入大量资源，若技术方案或选题不当，可能造成巨大浪费，并对整个行业、社会以及资本对行业的信心造成严重破坏。

小结

半天会议下来，坏消息是，过去10个月，具身智能行业并未在2025年的基础上发生令人惊讶的质变，反而有越来越多待解问题逐渐浮出水面。

好消息是，无论主动还是被动，进入今年第11个月，具身智能行业已开始正视自己的未来。