机器人跑半马，具身智能开跑“淘汰赛”

来源：市场资讯

（来源：商业评论零售现场）

作 者 | 江 月 编 辑 | 小 鱼

图 源|宇树科技官方微博

2026年才过去四个月，具身智能行业就屡创新纪录。

先是它石智航在近期完成4.55亿美元pre-A轮融资，创下中国具身智能领域最高单轮融资纪录；星动纪元更是在近期内完成超2亿美元融资，两个月内累计完成超20亿元人民币的融资。

再是4月19日开跑的北京亦庄半程马拉松，105支人形机器人队伍参赛，其中荣耀旗下“闪电”机器人夺魁，用时50分26秒，正式超越人类男子半马纪录。要知道，一年前的同一条赛道，成绩最好的机器人也用了超过2小时40分钟。

进步神速。

实际上，从2025年开始，具身智能被视为AI大模型硬件产品落地的重要场景，在资本积累和技术迭代上都已是“热辣滚烫”；进入2026年后，因为四家具身智能企业登上春晚，这股热潮已经变成全行业的“烈火烹油”。

不过，在热钱涌动之下，荣耀以“低调之姿”在半马比赛中击败宇树、松延动力等“知名”选手，似乎也预示着2026年具身智能行业的残酷淘汰赛正式“开跑”。

观察它石智航、星动纪元这两笔融资细节，其投资者名单已经包罗万象，涵盖风投、战投、国资和产业资本中的头部机构。

它石智航这一轮融资的投资者名单就很典型，风投侧有高瓴创投和红杉中国罕见联合领投；战投侧有美团作为大厂代表；产业资本有TCL、首程控股；国资层面更是有两大经济重镇的核心基金（北京机器人产业发展投资基金、上海国投先导）首次联合入局。

超豪华阵容，这是对目前具身智能头部企业主要投资者的最佳形容；这同时也反映出当下具身智能投资的典型现象：资金全面向头部聚集。

数据层面也印证了这一现象：2025年下半年，国内具身智能行业的融资事件数量同比下降31.7%，但单笔融资额均值同比上涨46.8%。

热钱如泉涌般流动，但终归是流向最大的河床之一。

不难理解，投资方在面对新兴的科技趋势时，总伴随着强烈弥漫的FOMO（害怕错过）情绪，这在决定下一个时代关键科技场景的具身智能领域中，更甚一筹。

所以，有投资人赶在台风登陆前夕飞赴深圳，只为拜访一家具身智能创业公司；还有投资机构为推进融资进度，同时也保护被投方的信息安全，直接派团队驻场到一家具身智能公司，还经常工作到深夜。

热钱正在催生行业的“合理”泡沫，但更关键的是，巨额资金向头部企业的聚拢过程，往往也会迅速形成资源壁垒。

逻辑很简单，当具身智能企业的资本弹药基本处于“无限开火”状态之际，其必将用重金搜罗行业内的顶尖人才，甚至直接从大学乃至高中阶段直招人才，与之相对应地就是企业更有实力在科研基建、前沿技术探索等方面加大投入，深耕技术实力。

因此，资本向头部企业的聚集，实际也是人才、技术实力和产品力正在向头部集中，并且让头部企业进一步拉开与腰尾部企业的差距，从而加速行业淘汰赛。

对于腰尾部企业，甚至是刚上牌桌的头部企业，2026年可能会发生的一种情况是：如果有一笔融资未达预期，缺乏自我造血能力的具身智能企业或许就会直接下牌桌。

硅谷已经发生类似的事情。今年2月，曾在成立一年内推出两款人形机器人的Cartwheel Robotics，最后一笔融资仅到账15万美元，最终也因为资金链断裂而倒下。

这并非耸人听闻，而是资本在短时间内已经重塑了具身智能行业的“入场券”，当一批相对“年轻”的具身智能创业公司，在成立后不久通过巨量融资达到百亿估值，迅速跻身独角兽行列。

比如今年2月完成超10亿元融资的智平方，一年内完成12轮融资；还有它石智航，成立仅14个月累计融资近7亿美元（约合48亿元人民币），估值约130亿元人民币。

在未来一段时间内，100亿的估值门槛，也可能就是入局具身智能的“门票”。

但资本塑造的行业竞争“入场券”仅仅是第一步，也是相对更浅的一步，技术、产品商用和盈利都是更严峻的拷问。

这次亦庄半马第一名的荣耀机器人，其实并非具身智能领域的绝对“新军”，而且技术硬实力也“够格”。

夺冠幕后，荣耀在2025年启动五年投入100亿美元的“阿尔法战略”，人形机器人正是核心板块；而荣耀机器人胜出的一大技术细节，就是在背后加装的“小书包”，集成了航天级的散热系统，让机器人既能高效散热，也不影响步伐频率。

让具身智能“上牌桌”需要资本，让机器人跑得快、表现好还得靠技术，而关于具身智能的技术力竞争，也会像马拉松一样成为长期主义的持久战。

综合各类专业观点及企业动向来看，现阶段具身智能企业面临的技术挑战主要集中在两点：第一，训练机器人所需的数据量极大、但收集难度极高；第二，具身智能的大模型能不能足够泛化、以解决更多实际问题。

打个比方，你输入指令让机器人擦桌子，机器人学会了擦圆桌，但如果是简易可折叠的桌子，机器人会不会打开桌子后再擦；如果桌子上有一本书，机器人会不会暂停挪开书本再继续擦。

因此，要让机器人做好“擦桌子”这项工作，就需要收集大量的真实行为数据来训练机器人，包括“如何擦”“如何打开可折叠桌子”“如何挪开书本”等。然后，通过可泛化的具身智能大模型，让机器人模拟人的行为决策，并在行动时将以上行动有机结合起来，比如“挪开书本+擦桌子”，就能擦干净一张放着书本的桌子。

数据训练和泛化大模型，这也是当下具身智能企业持续探索并且必须攻克的挑战。

在数据训练层面，为了让机器人更像人，整个行业的数据训练规模都在指数级提升，它石智航创始人陈亦伦认为至少需要1000万小时级的数量，银河通用团队的给出的判断是，真正的“智能”，所需数据量将达到万亿级。

泛化大模型则直接涉及到机器人能不能有一个更智能的大脑，让它在工作中具备更强的泛化能力，比如擦桌子时会主动规避障碍物、知道要先打开折叠桌后再擦，这些跨场景的工作必须得有一个“聪明的大脑”才能实现。

当下头部具身智能企业都在突破“自研大模型”这一关，它石智航、银河通用等都有自研的通用大模型，宇树科技的王兴兴更是直言：谁能率先做出真正适配机器人的大模型，谁就会成为全球顶尖的AI和机器人公司。

“这份突破的价值，甚至完全够得上诺贝尔奖的高度。”王兴兴如是说。

当然，技术力升级过程中的每一步，都需要真金白银的投入，这也关系到一家企业能通过资本筑起多高的商业壁垒；比如最近实现10000台量产的智元机器人，两年前就在寸土寸金的上海自建起一座4000平方米的数据采集工厂，支持上百台机器人共同作业。

结合技术和资本两大层面来看，为什么说热钱涌动下的具身智能行业仍身处残酷淘汰赛中，正是因为具身智能需要持续在研发层面进行ROI暂时较低的投入，但新兴创业公司又普遍缺乏自我造血能力，这是市场竞争和产品场景有限所共同造就的结果，所以具身智能企业现阶段更依靠外部“输血”，这进一步加剧了行业的淘汰速度。

因此，具身智能企业能继续留在牌桌上的重要一关，还是商用落地和盈利。

从本质上理解企业盈利的问题，具身智能行业也必须从两个环节来解决：开源和节流。

关于开源，实际上关乎于人形机器人能在多少商用场景中落地并带来可持续的收益，使其真正成为解决实际问题、满足真实需求的硬件产品。

但现实的突破并不容易，即使是行业头部宇树科技，旗下机器人产品在科研教育的应用占比超过七成（2025年前三季度），真正的行业应用仅占9%左右。

2026年，具身智能公司所要面对的集体现实是：人形机器人不能只是“炫技概念”，也不是“昂贵的大玩具”，企业要向资本和市场证明，具身智能可以在日常生活和工业制造中找到更多可实际应用的商业场景，并且能为购买方提供更多增量价值。

很简单，如果机器人产品短期内无法在商用场景中广泛落地，前端无法通过规模效应来驱动成本优化和订单增长，最终企业也无法实现更高良率的规模化量产并持续产生收益，这一批具身智能公司很快也会被淘汰。

好在，依托于新质生产力的快速崛起，头部的具身智能公司正在进入更多的工业场景，比如优必选拿下蔚来汽车的订单、银河通用拿下宁德时代的订单。

但更进一步，人形机器人能否进入“寻常百姓家”，在日常生活消费的关键场景中得到普及，比如让机器人“开店”卖咖啡奶茶、让机器人上门做家务，这些对消费市场的规模化布局，也是接下来决出具身智能企业格局分野的关键市场。

不过，具身智能能否得到更多消费者青睐，定价是一个关键因素，如果机器人还是动辄数十万乃至上百万元一台，那么它还是很难被大众消费者接受。

实际上，产品定价和企业的“节流”也息息相关。

在“节流”方面的典型代表正是宇树科技，从这家公司最新的招股书中不难看出，其已经走出一条通过核心零部件自研与规模效应共同压缩成本的路径。

在2023年，宇树科技的平均售价近60万元，到2025年前三季度，这一数字变成了16.76万元，同期宇树科技共卖出3551台人形机器人，2025年全年共量产超6500台机器人。

最终，宇树科技在2025年赚了6亿元（扣非净利润），同比增长6倍之多。

就连硅谷的创业公司也感叹宇树的成绩，已经倒下的机器人公司K-Scale曾表示：如果无法像宇树一样通过规模化摊薄成本，我们就无法让产品跑通。

除了规模效应的作用外，宇树机器人所用的高性能电机、减速器、编码器等核心零部件均已实现自研自产，这也大幅降低了产品成本，同时保证了产品良率和效能。

最终体现在售价上，宇树旗下Unitree G1的起步价仅有9.9万元人民币，是美国同类产品的五分之一，妥妥的“价格屠夫”。

当然，助推宇树科技实现国产化的关键土壤，正是国内日趋成熟完善且逐渐向产业集群整合的具身智能供应链，这不仅能带动国产公司降本增效、提升竞争力，其产业链红利已经向海外市场溢出，特斯拉Optimus灵巧手电机的供应商就是国内的鸣志电器。

所以，盈利和商用落地背后，具身智能公司还是应该回到智能硬件行业的本质问题：能否从供应链到运营、营销实现更好的降本增效，同时持续提供好产品和好技术，让消费者从“听说”到“了解”再到“认可”，最终带来持续的购买。

这也是具身智能行业淘汰赛的关键：持续证明自己的技术能力、产品能力和商业化能力，并“熬”过之后的资本冷静期和更漫长的技术周期。

在今年的亚布力的论坛上，王兴兴曾给出过一个行业判断：具身智能距离迎来真正的“ChatGPT时刻”还需要2-3年，核心挑战在于泛化能力不足。

那么，又有多少家企业能熬到最终的“ChatGPT时刻”？