对话自变量机器人创始人王潜：国内具身智能行业的融资速度不是太快，甚至还有些慢

6月28日，“2025华映资本年度大会”于江苏扬州召开，具身智能是会议期间最受瞩目的议题之一。在大会现场，《每日经济新闻》记者对话自变量机器人创始人、CEO（首席执行官）王潜。

据介绍，自变量机器人是国内最早采用完全端到端路径实现通用具身智能大模型的公司，成立至今已完成7轮融资，累计金额超10亿元。谈及公司“小步快跑”的融资策略，王潜表示，从需求端来看，尽管具身智能没有大语言模型那么烧钱，但仍是非常需要资金支持的行业。

不过，目前具身智能投资热度不断攀升也引起市场关于“泡沫”的争议。王潜表示，作为一线从业者，他认为，相比美国市场，以及历史上机器视觉、自动驾驶和大模型等领域的投资强度，国内具身智能行业的融资速度不是太快，甚至还有些慢。在中美两国具身智能的竞争中，双方基本处于同一起跑线，但市场的支持力度与融资规模却相差一个数量级。

主办方供图

谈中美行业差异：“融资速度不是太快，甚至有些慢”

当前具身智能赛道到底有没有泡沫？

王潜用一个颇为形象的比喻来回答争议：“感觉像在喝一杯没有泡沫的咖啡，口感醇厚，风味突出。”

“适度的泡沫是需要的，而且到今天为止，行业并不存在什么泡沫。”王潜说。并且他认为，从实际来看，国内具身智能行业的融资速度不是太快，而是甚至有些慢。

王潜曾在美国顶级机器人实验室读博，研究经历涵盖Robot manipulation和家庭服务机器人相关的众多领域。他表示，具身智能是中国可以和美国站在同一起跑线角逐的大赛道，但与美国公司相比，中国公司不管是融资规模还是企业估值，都有着一个数量级的差距。

另外，在具身智能这条赛道上，中国相比美国其实有很多独特优势。王潜指出，一方面，中国的供应链更具优势，包括硬件、制造以及人才的供应生态；另一方面，国内的数据成本也更低。然而，资金方面差距仍然较大。“具身智能还是需要耐心资本的大力支持，给予企业技术迭代与场景打磨等足够的发展空间。”王潜说。

这种“热情”的差距不仅体现在资本市场，也体现在人才市场。

王潜坦言，在进行招聘时可以明显地感觉到，十几年前，刚出校门的同学们非常希望参加到最前沿的、可以改变世界的项目中去，但是今天，大家更多还是愿意求稳、更希望进入比较成熟的行业中，“这并不是一个好迹象”。

谈商业落地：工业场景与通用具身大模型并不十分匹配

与数次“破圈”展示双足能力的人形机器人本体企业不同，自变量机器人更多聚焦于机器人的“大脑”——通用具身大模型的自主研发。与此同时，在场景落地的方向上，与很多本体企业看重的工业场景不同，自变量机器人更倾向于偏商业和服务业的场景。

对此，王潜解释道，工业场景与通用具身大模型并不十分匹配。例如，一些流水线上的操作对工业节拍和准确率有非常高的要求，但对机器人实施复杂动作的能力和泛化性要求并不高，也不需要机器人进行复杂推理规划、解决长序列任务，也很少要求与人交互。

“某种意义上，（工厂场景）避开了模型最擅长的部分。”王潜表示，“当然工业场景并不是一定不能做，只是从一般性的角度来讲，服务业相对来说比较开放，有相对复杂的长序列任务。复杂场景才能真正促进模型能力有效提升，也是真正意义上存在客户需求、用户愿意买单、替代完成人类不愿意做的事情的领域”。

在机器人的形态上，王潜认为，“双足”形态在当下的必要性并不强，其公司自研的机器人本体为轮式底盘设置。“从通过性来说，轮式底盘基本能够适应绝大多数的室内环境，并且在成本、可靠性等方面相比双足有明显的优势。因此在目前的市场阶段，自变量机器人更倾向于轮式底盘。”