【汽车人】车企扎堆具身智能，远水解不了近渴

资本市场的分歧，从来不是要不要做具身智能，而是这场技术革命的兑现节奏。充满诱惑的具身智能“远水”，解不了今天中国车企的“近渴”。

作者丨卢山

上周，小鹏集团港股跌幅6.82%，市值失守900亿港元关口。

市场抛售的直接导火索是上周一小鹏披露的二季度财报——汽车交付量同比微增0.1%，近乎停滞，净亏损同比扩大近180%至13.4亿元，三季度营收指引大幅低于市场共识。

但耐人寻味的是，就在财报发布同一天，小鹏旗下人形机器人业务鹏行智能宣布完成首轮超9亿美元融资，投后估值达63亿美元，刷新中国具身智能领域单轮融资纪录，IDG、腾讯、阿里等头部资本悉数入局。

一边是母公司股价暴跌，一边是子公司估值飞升。这种撕裂的定价，恰恰是当前车企集体押注具身智能赛道的一个缩影。

资本市场的分歧，从来不是要不要做具身智能，而是这场技术革命的兑现节奏。充满诱惑的具身智能“远水”，解不了今天中国车企的“近渴”。

热情无法掩盖焦虑

具身智能已经不再是科技公司的专属游戏，车企正成为这一赛道的核心玩家。

据不完全统计，截至2026年8月，全球已有近20家车企正式布局人形机器人与物理AI赛道，累计规划投入规模超千亿元，中国车企更是本轮入局的主力阵营。

海外市场，特斯拉是最激进的押注者。2026年特斯拉将资本支出上调至250亿美元，重点投向AI芯片、Optimus人形机器人与自动驾驶三大领域。其弗里蒙特工厂已启动产线改造，目标2026年底实现Optimus年产能10万台，长期成本下探至2万美元以内。

现代汽车则联合英伟达规划近59亿美元的物理AI投资，建设配备5万台GPU的AI推理工厂，将具身智能上升为集团战略级方向。

国内阵营中，新势力率先吹响冲锋号。小鹏机器人业务不仅拿下9亿美元首轮融资，更明确2026年底量产、2027年全球交付的时间表。

理想汽车将具身智能与自动驾驶并列为两大核心研发方向，2026年研发投入预计达120亿元，人形机器人项目已正式立项。

蔚来通过战略投资智驾负责人创立的具身智能公司轻资产入局。零跑、赛力斯也相继明确机器人业务规划，其中赛力斯计划未来三年投入至少10亿元，目标2027年实现万台级量产。

主流车企方面也不甘落后。比亚迪8月发布“小迪”人形机器人，核心零部件与汽车通用率超60%，计划率先覆盖全国经销商门店。

奇瑞4月推出“墨茵M1”全尺寸人形机器人，售价28.58万元，成为国内首款面向C端开售的车企自研机器人。

广汽集团孵化慧仑科技，长安汽车成立天枢智能机器人公司，上汽、一汽均已启动相关研发与产业布局，依托整车制造能力切入赛道。

从零散试水到集体入局，车企的涌入正在将具身智能从实验室原型阶段，快速推向量产筹备与场景落地的产业化阶段。

但对具身智能的热情，无法掩盖汽车主业的焦虑。

相比于主流车企，新势力体量小、抗风险能力弱，仅靠汽车主业难以支撑长期增长，必须卡位下一代智能终端。

新势力的估值逻辑本就建立在“科技成长”而非“制造业”之上，原有“智能电动车”叙事已进入瓶颈期，具身智能成为打开估值天花板的新锚点。

花旗已将小鹏、理想的估值模型调整为分部估值法，给汽车业务1.5倍P/S，给机器人业务开出8倍P/S。这就很好理解，为什么新势力对具身智能的热情比主流车企更高、押注更狠。

新势力求突围，主流车企谋延伸

同样是押注具身智能，新势力与主流车企的底层逻辑、路径选择与资源侧重截然不同。

对于新势力而言，具身智能是穿越汽车行业价格战、打开估值天花板的核心抓手，定位为与汽车主业并行的独立第二增长曲线。

技术路径上，新势力依托全栈自研的智能驾驶技术，实现“感知-决策-执行”端到端迁移，软件算法复用率可达70%-90%。

小鹏IRON机器人直接复用XNGP的多模态感知大模型与运动控制算法，自研AI芯片也同步跨终端搭载。

特斯拉Optimus与FSD共用同一套神经网络架构，智驾数据可直接反哺机器人能力迭代。

组织机制上，新势力普遍采用独立子公司+市场化融资模式，创始人直接挂帅，决策链条极短。

何小鹏亲自兼任机器人业务CEO，将人形机器人与飞行汽车、Robotaxi并列为三大前沿AI业务。理想则重组研发架构，打通汽车与机器人的统一技术底座。

资本层面，新势力的估值逻辑建立在“科技成长”之上，具身智能成为打开估值天花板的新锚点。

小鹏机器人63亿美元的估值已接近母公司港股市值的60%，理想被曝布局机器人后股价单日上涨10%，资本叙事的边际效应显著。

主流车企则更多将具身智能定位为汽车制造的配套工具与产业链延伸，核心目标是内部产线降本、门店服务提效，而非独立的盈利板块。

技术路径上，主流车企智能驾驶多依赖供应商方案，核心算法积累薄弱，仅能实现电机、电池、电控等硬件层面的局部复用，核心算法多与外部科技公司合作开发。

奇瑞依托英伟达Jetson平台开发机器人，广汽、长安的机器人项目也多采用“硬件自研+算法合作”的模式。

落地场景上，主流车企遵循“内部封闭场景先行，逐步向外渗透”的保守路径。

赛力斯“小赛”系列机器人优先落地重庆超级工厂的底盘装配与外观质检；长安规划2026年先推出车载组件机器人，2028年才落地全尺寸人形；比亚迪“小迪”率先部署自有工厂与经销商门店，以内部需求验证产品可靠性。

相比擅长算法的新势力，主流车企的核心竞争力在于规模化制造与极致成本控制。

比亚迪依托垂直整合供应链，计划将人形机器人量产成本控制在20万元以内。吉利凭借年销200多万辆的规模效应，目标2027年将机器人成本降至15万元以内，同款电机的汽车级成本仅为机器人专用件的十分之一。

短期看算法，长期看制造

短期来看，新势力无论是在技术上还是在声量上，显然都更具优势。

在技术验证与小批量商业化阶段，新势力的算法迭代、组织效率与资本灵活性将占据上风。

一方面，通用具身AI的核心壁垒在于软件算法与数据闭环，新势力全栈自研的智驾技术可快速迁移，产品迭代速度比主流车企快6-12个月。

另一方面，新势力瞄准通用开放场景，优先落地门店导购、园区服务等ToC与商业场景，更贴近消费级市场的爆发点。

但这一阶段的风险也同样突出。新势力主业盈利基础普遍薄弱，机器人业务的投入可持续性高度依赖融资环境，一旦资本市场风向转变，研发节奏可能面临压力。

当行业进入百万级量产阶段，成本、品控与可靠性将成为核心胜负手，主流车企的优势会逐步放大。

首先，车规级品控体系是目前最严苛的民用可靠性标准，-40℃到85℃的极端环境适应性、10年以上使用寿命要求，可直接平移至机器人，这正是主流车企的积累所在。

其次，庞大的产业生态能提供更丰富的真实落地场景，主流车企的制造基地、线下门店体量是头部新势力的3-5倍，场景规模越大，数据迭代越快。

第三，稳定的主业现金流可支撑长周期研发投入，无需依赖外部融资续命。

与此同时，不同赛道的主导力量也将出现分化。通用人形机器人与开放服务场景，核心壁垒是通用AI算法、软件迭代与用户体验，新势力更具优势；而工业人形机器人与封闭场景，核心壁垒是可靠性、成本控制与工艺适配，主流车企更胜一筹。

因此，具身智能这一新兴赛道的竞争很难产生碾压格局，而是不同类型的企业在不同周期、不同细分赛道各有胜负。

无论哪一方占据短期优势，这一市场最终都将像汽车主业一样，走向技术突破与量产成本的终极博弈。

《汽车人》说：

车企集体押注具身智能，说是财务驱动的概念炒作也不为过。

中国新能源汽车渗透率已超过50%，行业增速放缓、价格战持续，整车制造环节平均利润率跌至1.5%的十年低点。车企亟需寻找新的增长曲线与估值锚点，从“制造业估值”向“科技估值”切换。

具身智能不仅提供了新的业绩增长点，更提供了重构估值体系的叙事支撑——这也是为什么一级市场愿意给小鹏机器人63亿美元估值，而二级市场仍在为汽车主业的增长乏力买单。

但从产业布局和技术趋势来看，这或许也是车企的一种必然选择。

佐证这一论断的基本点在于，智能驾驶的本质是“四个轮子的机器人”，具身智能则是“两条腿的智能体”，两者天然具备了技术上的共通性。

车企从智能驾驶延伸至具身智能，确实是AI从数字世界走向物理世界的自然延伸，也是智能终端从交通工具向通用智能体进化的必经之路。

真正的问题在于，短期的股价波动掩盖不了长期的产业趋势，但趋势的“远水”同样也解不了车企当前的“近渴”。这就是摆在车企面前最鲜血淋漓的现实。

先活下来，才有未来，才有资格谈论趋势。【版权声明】本文系《汽车人》原创，出版方所有，未经授权不得转载或部分复制，违者必究。