王田苗预判具身智能：狂热与分化背后，产业未来趋势的答案在哪？

“2026年具身智能赛道热度持续走高，今年1至4月行业融资总额已追平2025全年规模，融资总额突破500亿元，单笔大额融资可达数十亿元，头部项目资本扎堆、国资进一步下场持续加持；但另一面，大量中小创业项目融资或落地受阻、商业化盈利可复制的模式遥遥无期，场景验证缓慢推进、高附加值核心零部件成本居高不下，行业浮躁与内卷同步显现。站在产业浪潮的十字路口，我们不禁疑惑当下具身智能如何走不出“冰火两重天”的怪圈？

6月16日，“具身智能·链铸未来”2026张江具身智能供应链大会上，北航机器人研究所名誉所长、智友·雅瑞科创平台发起人、中关村智友研究院院长王田苗在主题分享中给出了核心思考：一边是资本疯狂加注、政策全面倾斜，一边是量产落地不及预期的规模化进程平缓、盈利模型缺失，具身智能产业这种极端分化的底层逻辑究竟是什么？站在新康波周期起点，软硬融合的具身智能会重构怎样全新的产业秩序？未来谁能走完技术收敛与商业落地的完整路径，成为该赛道最终赢家？

01.

新康波周期来临：产业撕裂的根源，是基础设施在重构吗？

王田苗认为，具身智能赛道当下冷热两极分化的局面，并非简单的短期资本炒作造成，背后是人们渐渐相信新一轮康波周期开启带来的系统性变革，中国是这样，美国也是这样。全球基础设施更新、产业链重构、国际经贸规则撕裂同步发生，传统工业体系正在迎来全面替换周期，人工智能、自动驾驶、人形机器人、低空经济、脑机接口、量子计算、可控核聚变等，共同成为本轮周期的核心增长引擎与主线。

当前，人类社会正处于撕裂分化与多种周期叠加的多重强烈冲击之下。

首当其冲的，是地缘政治和战争正在重塑主权国家对技术的重新认知。AI和具身智能的竞争，是事关国运生死的“新式战略竞赛”。由此，引发了逆全球化的发展趋势，全球供应链从过去的“发展效率第一”彻底转向“自我安全第一”。为此，各国正不计成本地将资金砸在能保障安全和效率的“新型新基建”上，加速布局主权算力超算中心、新一代量子计算、下一代核能与清洁电网架构、完全本土化的半导体全产业链以及柔性自动化智能产线等。

与此同时，当视线切入经济与阶层层面时，一场关于资产定义的剧烈碰撞也正在发生。传统资产——包括地产、缺乏技术和数据护城河的传统制造业，甚至传统金融债权等，正在快速缩水并失去生息能力。而那些拥有高壁垒的专有行业数据、底层端侧芯片的设计权、代工权，以及能自我产生闭环物理交互数据的具身智能链主，正在成为全球最核心、最抗通胀的“数字不动产”。

国际权力的底层逻辑也将彻底改变，“算力即权力（Compute is Power）”的想象正在加速演变为现实。拥有全球顶级 AGI 和顶配基础设施的国家与跨国科技巨头，形成了新的霸主，国际秩序政治表决由此可能演变为少数“算力强国”与“科技主权者”之间的非对称博弈。

具身智能，作为人类智慧从“数字世界”落地“物理场景”的必经桥梁，有望成为未来智能制造的基石，被视作新一代基础设施中不可或缺的一环。

即便多数初创企业短期内难以实现稳定盈利，资本仍持续大额加码。这背后的底层逻辑在于：工业界与资本界相信，未来十年会有“三个10倍”的价值兑现。当智力可以被低成本复制并自我迭代时，资本相信未来会有10倍的科技与产业发展速度；当生产力的边际成本可以无限趋近于零时，资本相信未来会有10倍的财富资产增加；当未来的智能基础设施被众多顶层的科技精英所占据时，资本相信未来会发生10倍速的阶层分化。

不同于美国侧重通用大模型单点突破的路径，我国更加注重布局国家的新兴基础设施完整链条建设，从底层数据、推理算力、专用芯片，到核心零部件制造、终端场景落地同步推进。国家一方面搭建基础实验室、中试平台，出台专项人才扶持政策，特别是对优秀年轻人才的支持力度；另一方面通过国资直投、产业基金以LP身份穿透投资双重方式赋能产业，投早、投小、投长，提前布局全球产业竞争高地，这也是赛道批量涌现独角兽企业的关键原因。

过去多由创业者自主构思、结合市场需求逐步迭代，如今三成独角兽由头部互联网企业或大厂、一线投资机构及海内外一流高校院所的科学家下场联合策划孵化，创造出来的，提前研判产业趋势，认真遴选C号位的核心创始人，随后一起讨论配备优势互补的团队，再对接需要的龙头客户，取得获取落地数据权，再配套多轮次资本快速成长。与此同时，七成赛道独角兽里有多半数有国资加持，依托政策、场景、资金多重资源加快技术商业化落地。

此外，从价值增长规律来看，赛道长期拥有十年十倍的增长潜力，但头部链主企业、核心供应链的格局定型周期仅3-5年，余下七八年市场参与者只能分到两到三倍的增长红利。

02.

具身智能是AI物理世界必经桥梁，技术收敛的赢家该具备什么特质？

从产业底层逻辑来看，具身智能是人工智能连接现实物理世界不可替代的载体，既是智能制造升级的核心支撑，也是全球产业竞争的核心赛道。传统机器人仅依靠单片机执行固定产线动作，而如今，相关大模型的技术迭代、多模态数据的深度融合，以及算力芯片的端侧嵌入正在加速收敛，行业已然行至破晓时分，正处于从概念验证走向规模化应用的前夜，推动工业机器人、上下料搬运机械臂与AGV、数控机床、智能家电及各类通用机电设备行业进行智能化的改造升级。

在技术进展层面，具身智能在走向技术收敛的临界点。其底层的演进是由这一轮的AI变革引发并驱动：物理世界的全量数据在被AI深度激活，人类现实的认知决策被模型全面参与，所有的硬件设备被端侧智能赋予“灵魂”，而维系其间的软件架构则有望迎来大规模重塑。

在此基础上，全球具身智能的发展也分化出两条截然不同的路线，两种研发思路直接决定企业研发重心与商业化落地效率，也是行业长期存在不确定性的核心原因。

英伟达代表的模型优先路线认为，只要完成通用大模型完整训练，各类硬件都能适配复杂物理任务，海量交互数据可以持续提升模型泛化能力。其实验数据显示，训练操作数据量与任务泛化成功率呈稳定线性正相关，遥操作、可穿戴示教、视觉徒手人类数据采集三类数据，均能持续优化模型综合表现。

而CMU（卡耐基梅隆大学）的相关研究则证实硬件存在明确性能上限：如果机器人本体自由度、灵巧手操作精度、驱动扭矩无法匹配任务需求，再强大的通用模型也难以完成穿线、高精度装配等精细作业，他们认为作为具身智能大模型，关键硬件是模型一部分，是模型的上游，并非简单的下游。分布式躯体协同控制、高速高扭矩碳化硅芯片、一体化新型传动结构，是实现复杂物理操作必不可少的硬件基础。

两条发展路线并非完全对立割裂，产业界已形成兼顾长期研发与短期变现的成熟落地思路：顶层搭建L5/L4级全栈式通用技术框架，锚定长期技术收敛目标；同步逐步从落地L2级垂直细分场景快速迭代方案，依托真实场景沉淀的物理数据反向迭代优化模型与硬件，实现技术研发与商业化落地双向赋能。

结合模型迭代速度、硬件成熟度、场景普及难度三大维度，王田苗梳理出了一条清晰的具身智能发展时间线：2027—2030年，具身智能在物流、清洁、商超零售等场景将率先实现规模化落地，工业场景紧随其后逐步铺开；2030年前后，行业有望出现统一的物理图灵测试评价标准；到了2030-2035年，通用具身智能大模型将开放标准化API，这意味着底层通用技术框架将基本成型；而到2035-2040年，物理AI产品将大规模进入家庭，养老陪护、家用服务机器人实现普及。

放眼更长远的周期，2025—2035年将是国内具身智能数字与实体融合新型基础设施建设的黄金十年，届时一套覆盖工业、商用、特种作业、家庭全场景的人形机器人完整产业配套体系将正式落地。

作为国家战略科技的核心，具身智能具备专属的缩放定律(Scaling Law)，产品性能上限由四大核心要素共同约束：大模型参数与算法体系、人类物理操作数据储备、端侧芯片实时推理算力、机器人本体硬件自由度。

在落地表现上，其任务泛化能力会随场景标准化程度呈现分层差异：通用复杂开放环境，任务综合成功率约80%，剩余操作缺口依靠人机协同补足；相对标准化工业场景任务成功率可达90%-95%；专用环境可控、任务固定的特种作业场景完成率最高，稳定维持在95%-99%。分层差异的核心来源于场景确定性、环境标准化水平、任务清晰及操作安全性与容错性与市场成本接受度的区别。

03.

具身智能赛道不会一家独大，未来将呈现百花齐放的产业生态

市场上长期存在两种主流认知。一部分观点将具身智能视作短期风口，认为一旦各类技术瓶颈集中显现，行业热度便会快速降温；还有观点对标大语言模型赛道，判定最终会出现单一通用技术平台垄断整个市场，赢者通吃、一枝独秀局面。

王田苗对此有着独特的判断，他认为具身智能产业最终一定会走向百花齐放，根源在于行业应用场景高度碎片化。不同领域对机器人硬件结构、模型性能、安全规范、成本预算的需求差异巨大，完整的产业生态将由四类无法互相替代的市场主体共同支撑。

一是全栈整机厂商是整条产业链的链主，整合算法模型、硬件设备、场景方案输出成套产品，同时主导行业标准的制定。按照发展节奏预判，2030年工业、物流、商用服务赛道将成长出二十至五十家头部企业，成熟企业的市场规模有望突破五百亿；二是底层技术平台商，如云侧大模型、开发工具、专用芯片厂商供给底层技术，英伟达、华为便是该类平台企业的典型代表；三是上游高附加值零部件企业，如深耕灵巧手、伺服电机、传感器、新型传动机构、碳化硅芯片等核心硬件，它们将占据产业链高价值环节；此外，机器人租赁运营、AI场景定制服务商等新兴业态，借鉴网约车的运营逻辑，面向中小客户推出轻量化租赁、定制化改造服务，有望持续降低行业落地门槛。

在王田苗看来，相较于B端，面向家庭的B2C人形机器人赛道虽然长期市场天花板更高，成熟龙头企业有望达成千亿市值，但这条赛道落地难度远超工业与商用市场。家庭属于无统一标准的开放环境，用户需求分散、价格敏感，入局企业必须打通全产业链，实现整机制造、通用物理大模型、场景数据积累、算力芯片研发、上游核心零部件、维护服务及商业保险一体化布局，产业链任何一环存在短板，都难以形成稳定可持续的商业模式。

04.

企业如何避开“死亡之谷”？

王田苗提出，具身智能并非普通的科技风口，其独特的演进逻辑由多方力量共同驱动。在这个高热度与高不确定性并存的赛道，厘清底层逻辑、避开致命盲区，才是企业跨越周期的唯一路径。

具身智能的创新进程由三股核心力量共同驱动。一股是底层技术周期的支撑，新一轮颠覆性技术周期带来新旧动能切换，AI与机器人的深度融合正重塑传统制造与服务业态，彻底打开了赛道的长期增长空间；第二股是创业企业需要兼具“科学家+商业老兵”的双核驱动要素，硬科技赛道极难单点突围，顶尖科研人才专攻底层技术，成熟产业管理者统筹资本、客户与供应链，成为跑通商业闭环的标配；第三股力量是政府层面的杠杆赋能，依托产业基金、科研平台与人才引进政策，政府资金大幅对冲了初创企业早期的研发与试错成本。

在这三股力量的交织下，如今的具身智能行业衍生出了四大鲜明的创新特征：国家战略逻辑前置与市场化逻辑支撑的深度融合；企业同步配备科技领军人才与产业经营管理人才；深度绑定下游行业龙头以获取真实落地场景；企业提前清晰定位发展路径，在整机链主、核心零部件厂商、垂直场景服务商三类赛道中选定方向深耕。

在王田苗的观察中，许多创业项目发展受阻，根源来自三类致命认知误区。一是需要深刻认知时代的变迁，理解具身智能技术与产业的发展规律，研究与对比全球同步布局具身智能赛道，充分发现与了解自己的优势，包括核心技术、或供应链整合、或头部客户场景与数据、融资朋友资源、迭代速度与管理能力等，找到自己战略方向的突破口，最好能够让自己优势与垂类产业需求深度融合。二是技术研发脱离真实市场需求，企业一味追求更大模型参数、更高仿真测试分数，忽视工业降本、家政陪护、养老服务等实际产业痛点，前沿技术无法落地变现，具身智能下半场不仅拼的是技术，而且也开始拼落地的商业闭环，否则前期研发投入全部付诸东流。三是忽略了在激烈竞争中创业的节奏，低估创业节点的时间价值，资本、高端人才、优质客户资源高度集中在行业上行阶段，赛道热度退去后，融资、招人、拓展场景的难度都会成倍增加。

面对行业内卷、跟风攀比、唯恐错失风口的普遍焦虑，王田苗认为企业应当回归商业本质，依靠痛点、高频、稀缺、增长的四项核心标准确立长期价值。即产品要切实解决客户真实需求，具备稳定付费基础；自研算法、硬件方案、技术体系可在同类场景复用，持续摊薄边际成本；手握核心零部件、独家场景数据、专属算法等稀缺资源，打造差异化竞争壁垒；所处细分赛道拥有持续扩容的市场空间，具备规模化扩张潜力。

企业在满足上述标准之外，更要保持长期深耕的定力，结合自身技术积累与资源优势匹配产业发展大势，不盲目跟风布局通用人形机器人赛道，也可以找准细分赛道建立专属竞争优势，方能穿越产业周期分化，持续把握行业长期发展红利。

05.

结语与未来

在新一轮康波周期的时代浪潮下，具身智能作为下一代新型基础设施的长期价值已是行业共识。但必须清醒认识到，“高热度、高投入、高试错、高不确定性”将是赛道的长期底色。

在王田苗眼中，未来的角逐不再是单一模型或某块硬件的单点拼杀，而是一场融合国家政策、产业资本、科研力量与市场主体的完整生态博弈。

对从业者而言，最大的智慧在于“不畏浮云遮望眼”——既不沉迷于资本催生的短期虚高估值，也不因阶段性的技术瓶颈而过度焦虑。看清产业分层落地的整体节奏，理顺“软硬协同”的平衡逻辑，找准自身在生态链上的生态位。唯有理解新时代内在驱动力，同时兼顾仰望星空长期主义专注追求与脚踏实地的商业落地，才能真正穿越周期，占据具身智能下半场属于自己的红利。