圓桌對話：具身智能投資指南：從技術到市場的跨越| 2025年36氪產業未來大會

9月10日，由36氪主辦的2025年36氪產業未來大會在中國廈門盛大啟幕。本次大會重磅攜手商務部主辦的「中國國際投資貿易洽談會」，以「精耕時代，潮湧嘉禾」為核心主題，傾力打造一場兼具國家高度、產業深度與市場熱度的高規格、高價值、高影響力產業盛典。

大會緊密錨定國家戰略導向與產業發展前沿，聚焦人工智能、低空經濟、先進製造、新能源、大消費五大核心賽道，匯聚行業頂尖力量共商發展路徑、擘畫產業未來。在為期兩天的議程中，大會以「產業協作鏈條」為邏輯主線，重點聚焦「政、資、產」三方協同機制，深入探討如何打破壁壘、整合資源，精準破解產業發展中的痛點堵點與瓶頸制約。

36氪在產業未來大會策劃了一場「具身智能投資指南：從技術到市場的跨越」的圓桌對話。36氪資深分析師【主持人】黃祝熹，光源資本合夥人、光源創新基金管理合夥人吉星，魔法原子總裁吳長征，幾位大咖共同探討具身智能的投資方向及路徑。

以下為圓桌內容，經36氪整理編輯： 

黃祝熹：大家好，我是 36 氪資深分析師黃祝熹。今天很榮幸邀請到光源資本的吉星總和魔法原子的吳總，來給我們做關於具身智能賽道的分享。首先我們來聊一個熱門話題，具身智能可謂是今年最火熱的賽道，但熱鬧也伴隨着爭議，一個略顯矛盾的現象是，行業尚未成熟、技術還在迭代，企業估值卻在一級和二級市場蹭蹭上漲，這中間似乎存在一些值得探討的不合理之處。所以首先想請教吉星總，如何看待具身智能行業目前的這些現象？

吉星：感謝主持人，也感謝36氪與主辦方。很高興能有這樣的機會，和大家分享我們對具身智能的一些看法——這確實是當下市場最熱門的賽道之一。剛纔主持人提到的「估值泡沫」問題，我想先從一組數據談起。

第一，我們所説的「熱度」是相對的。 截止到今年上半年，中國在AI及具身智能領域的總融資額大約是60多億美元。作為對比，美國同期的融資額超過了1000億美元，即便剔除OpenAI那筆鉅額融資，美國的融資額仍有600億美元，體量基本是中國的十倍。但問題在於，誰能斷言中國未來的AI市場規模和應用前景，會比美國小十倍？我相信沒有人敢下這樣的定論。因此，我認為所謂的「泡沫」或融資金額，需要放在相對維度中來看。近年來中國在具身智能領域的熱度確實在持續攀升，但從絕對金額來看，與美國仍存在一個數量級的差距。

第二，我們來談談泡沫的本質。通常來説，泡沫的形成與破裂，對應着市場對未來預期的下調乃至破滅。但在具身智能領域，我們看到的情況恰恰相反。隨着技術的成熟、成本的下降，以及應用場景的不斷拓寬、泛化能力的增強，市場對這一領域的未來預期是持續走高的。我相信，具身智能作為AI與物理世界連接的關鍵節點，在中國將是一個萬億級的市場。這背后，是中國擁有全球最完整、最複雜的供應鏈體系，以及最多元化的應用場景作為支撐。

第三，歷史經驗也為我們提供了有益參照。回看中國新能源汽車、光伏等如今已領跑全球的產業，它們在發展早期，也都經歷過被外界看作是「泡沫」的階段。但事實證明，早期的資本熱度不僅極大地推動了這些企業的快速發展，更重要的是，資本的湧入加速了整個上下游供應鏈的成熟，有效降低了綜合成本，最終促成了整個產業的快速崛起。由此可見，這筆「早期投入」是任何一個戰略新興產業走向成熟的必經之路。總的來説，只要技術持續領先、市場空間足夠廣闊，那麼當下我們所見的行業熱度，就絕非泡沫破裂的前奏，而是一個偉大產業真正的開端。

黃祝熹：光源資本在具身智能賽道投資了不少代表項目，比如樂享、光象這些炙手可熱的企業。想知道在光源看來，這些項目早期能成功融資的關鍵是什麼？或者説光源判斷項目時，什麼樣的項目會獲得青睞？

吉星：首先，在具身智能這樣一個尚處於早期的賽道上，團隊永遠是第一性的。

我們常説的「產品市場匹配」（PMF）固然重要，但在它之前，其實還有一個更早、也更容易被忽略的前提，那就是「People Mission Fit」，即創業方向與創始團隊本身高度契合。我們觀察到，那些最頂尖的團隊往往具備一種獨特的品質：他們不僅擁有世界級的「學院派」技術背景，更關鍵的是，還對產品邏輯、產業化路徑有着深刻理解，並且積累了豐富的落地經驗。

像我們投資服務過的魔法原子、銀河通用等優秀項目，其創始團隊就充分展現了這種出色的能力結構和資源多樣性。這種跨學科的「夢之隊」，能夠快速構建起真正的市場競爭壁壘，而不是僅僅停留在技術研發層面。

除了團隊本身的特質，團隊與場景、產業的深度融合能力也同樣值得關注。今年我們確實看到了很多「扭秧歌」、「跑馬拉松」的機器人，這些技術演示為具身智能賽道帶來了極高的熱度。但作為投資機構，我們最關心的，相信也應該是每個創業者需要聚焦的終極問題，其實是：誰會為你（的技術或產品）買單？

這就要求項目必須具備清晰的場景定義能力。具體來説，團隊需要精準找到一個「技術上可實現、商業上可閉環」的落地場景，並能將這個場景的核心價值清晰傳遞給投資人和市場。在我們看來，場景落地的實際驗證，永遠比資本市場的「概念包裝」更有分量、更具説服力。以銀河通用為例，這家公司從創立初期就堅定地走產業化落地路線。他們與奔馳、極氪、寧德時代等行業巨頭深度合作，在汽車、能源等工業場景中持續驗證技術與產品的價值。

最后，也想和大家聊聊資本在這個賽道中的角色，以及我們看待估值的視角。我們始終認為，具身智能領域的競爭，本質上是「技術×場景×資本」的三重耦合。資本不應該成為追逐估值膨脹的工具，而應是加速技術突破、推動場景滲透的重要動能。一個好項目的融資節奏，應與產業化突破的目標緊密綁定，每一筆資金都要用到關鍵處。還是以銀河通用為例，過去兩年他們融資超過20億，但每一輪資金的用途都高度聚焦於關鍵的技術與產業化里程碑。

從估值角度來看，目前具身智能企業的估值看似很高，但這其實也是市場對這類「技術與產業深度結合」的稀缺團隊和優質資產的價值確認。看待這類估值，我們需要用一種「終局思維」去審視，而不是隻盯着短期的數字波動。

當然，任何新興行業的發展都會有波折，但我們相信，發展具身智能一定是未來的主流趨勢。

黃祝熹：「誰來買單」的問題我們待會兒再深入探討。接着這個話題，想請教魔法原子的吳總，從 2024 年成立到現在，企業發展一年多時間里，經歷了哪些關鍵節點和挑戰，又是如何應對的？

吳長征：謝謝主持人。我是魔法原子的吳長征，魔法原子從2024年1月份成立至今，我們走過了一年半的發展歷程。這段時間里，公司確實經歷了多個關鍵點和重大決策，我簡單分享幾點：

首先是在技術路線和產品開發方面。公司剛成立，我們實現了核心產品和技術定型，涵蓋四足機器人和人形機器人兩條產品線。特別是人形機器人，是從四足延伸過來的，大概去年5月份左右實現技術定型，隨后在10月份開始啟動量產的推進。

其次，在8月份，我們開始推動人形機器人進入實際場景進行探索和應用，儘管當時機器人的場景適應能力還比較初步，但我們堅定選擇了面向垂直場景解決具體問題的戰略方向。

第三，在今年3月份，我們開始正式對外發布產品。至今已經發布了4款產品，包括全尺寸通用人形機器人、消費級四足機器人、四輪足機器人，以及一款高動態的小尺寸雙足人形機器人，初步形成了較為完整、豐富的產品矩陣。

第四，我們於今年4月份啟動了「千景共創」計劃。我們在做產業化落地的過程當中，發現除了產品和技術以外，還需要有相應的合作伙伴對我們開放相應的場景，並且共同攻克場景當中的實際應用難題。目前我們已經與一千多家企業接觸，篩選出百余個可落地場景，並與50多家企業推進深度POC項目，讓機器人在產線上做搬運、上下料、質檢、裝盤等工作。

總的來説，我們在產品豐富度、成熟度及可量產性方面取得了顯著進展，目前已經在量產出貨狀態。未來，我們將繼續深耕場景化落地，推動人形機器人及具身智能技術成為真正可用的新質生產力。

黃祝熹：創業確實是逐步推進、「關關難過關關過」的過程。剛纔聊到了場景磨合和商業化落地，第二個問題交給吉星總，從投資機構角度看，當前具身智能賽道的企業都從哪些方面進行商業化落地？你們在這個過程中觀察到什麼，能給創業公司哪些建議？

吉星：這是個很好的問題。

目前行業內有一個普遍共識，認為今年可以算是具身智能商業化的元年。這種判斷主要源於兩方面的積極信號：一方面，上游核心部件的成本正持續下降，這為商業化落地提供了可行的成本基礎，畢竟如果一套方案的BOM成本始終居高不下，商業化便無從談起；另一方面，技術本身也邁過了關鍵的成熟度門檻，讓產品真正進入真實場景、解決實際問題成為可能。也正是在這樣的背景下，我們注意到，如今不少公司正從技術演示階段，逐步轉向深入真實的工業和商業場景，探索更具體的落地路徑。對於這些創業公司，我們有兩點建議想分享：

首先，要真正以場景需求為核心驅動產品開發。

研發的出發點不應該是「實驗室里能實現什麼技術」，而必須迴歸到「客户在特定場景下需要解決什麼實際問題」這一商業本質。「誰來買單」是決定創業路徑能否走通的根本問題。因此，團隊需要先建立在具體場景中深度定製、反覆打磨產品的能力，在此基礎上，再進一步探索這種能力向更多場景泛化與遷移的可能性。

其次，必須高度重視商業模式的閉環，尤其要關注ROI（投入產出比）的實際表現。

無論一個場景的應用前景看起來多麼吸引人，如果最終的經濟賬算不過來，商業化就難以持續推進。我們的生態企業銀河通用，為美團智慧藥店提供的解決方案，就是一個很典型的正面案例：傳統24小時藥店需要三班倒的人力支撐，人力成本高昂；而一臺售價二十余萬的機器人（且后續成本還會持續下降），就能有效替代這部分人力工作，為客户帶來清晰、可量化的成本節約與收益回報。

這種能被具體量化的價值，恰恰是具身智能商業化得以成立的基石。

黃祝熹：吳總從您的角度看，整個行業的商業化主要集中在哪些領域？魔法原子目前做了哪些商業化嘗試？

吳長征：剛剛吉星總也講過，今年大家確實非常關注具身智能機器人，特別是人形機器人的落地應用情況。從魔法原子的視角來看，當前商業化仍聚焦在工業以及商用服務上。這與剛剛吉星總的觀點一致。我們採取的是三步走的路徑，先工業，再商用服務，最后進入家庭。

我們預計，三年內機器人的綜合能力將有十倍提升，五年則會實現百倍提升。待能力成熟后，纔會逐步進入到家庭場景。目前，我們更專注於一些垂類的工業場景，比如我們現在專注在工業場景，在家電製造業產線中完成搬運、上下料等任務。

為什麼會先選擇在家電製造業的產線？原因主要有兩點：一是該行業自動化率沒有那麼高，由於家電製造業2到3個月需要做產品的迭代和升級，高自動化產線的切換成本非常高，因此大量依賴人工；二是人形機器人能解決傳統自動化設備或者工業機器人不能解決的泛化問題。例如同一工件在五道工序中可能處於不同狀態，而依託數據和模型驅動的技術範式，我們的機器人可以具備端到端視覺-語言-動作（VLA）能力，可以逐步適應這類場景與任務的變化。

此外，我們目前堅持80%真機場景的數據。因為在實驗室里所採的數據跟到真實的工業場景還是有比較大的差異。例如在工業現場用的燈，跟實驗室里用的燈不一樣，它可能導致機器人看到的畫面出現頻閃。只有真實部署才能讓機器人深入理解並適應這類實際挑戰。

在商用服務方面，自2016年開始就有商用服務機器人，但並沒有大規模鋪開，主要原因在於它所能解決的任務和事情比較有限，僅能完成10%-20%的工作。但是現在的人形機器人可以提升到40%-50%，除了迎賓、引導、講解，機器人還可以進行多模態交互，更自然地理解用户意圖——這得益於大模型帶來的智能提升。同時，現在人形機器人和之前的商用服務機器人不一樣，它具備雙臂結構，可執行操作任務，比如門店貨不夠可以做貨物的盤點或補充，顯著擴展了在商業場景中的應用潛力。

黃祝熹：從工業到商用，再到個人消費場景。這個過程需要多久？行業如何看待具身智能真正進入消費級、實現陪伴等場景的可能性？

吳長征：我們在行業教育中，這個問題被反覆問到，這確實是非常有價值的問題。當前機器人處在比較早期的階段，無論是智能化程度，還是產品能力都還在積累中。正如剛纔所説，現階段，人形機器人商用落地主要集中在工業和商用服務等相對垂直、結構化的場景。要進入家庭，還必須跨過兩道門檻：一是能力能否勝任高度非標準化的家庭環境，二是價格能否降低到終端用户願意買單的水平。

首先能力方面，我們判斷五年之內機器人綜合能力會有100倍的提升，這意味着它能完成當前70%到80%人類能干的事情，應對非常多生活中非標準化的任務。每一個家庭的佈局、裝修和生活習慣都不同，這要求機器人的感知與決策模型具備極強的泛化能力。當前，基於數據和模型驅動的端到端技術範式尚未完全收斂，但我們預計在未來3到5年內，數據積累和模型演進將逐步成熟，達到可靠、近人化的水平。

成本方面，家庭用户對價格非常敏感。我們判斷，五年之后人形機器人的價格可能降到萬元級，甚至是千元級，達到大眾可廣泛接受的水平。

黃祝熹：您反覆提到3-5年內具身智能行業會有10到100倍的發展，接下來的問題是，當前賽道已有不少資金投入和估值增長，未來融資環境會如何？在這樣的環境下，判斷創業公司的標準會和以往有很大不同嗎？

吉星：關於未來的融資環境，我的判斷可能跟當前市場的主流共識存在一些差異。我認為，未來一兩年，具身智能賽道很可能會進入一個加速分化甚至重構的階段，這背后或許也意味着，會有一批公司面臨被淘汰的挑戰。

之所以有這樣的判斷，邏輯在於：具身智能想要真正走向成功，最終取決於「技術、產業、資本」三者的緊密結合與動態平衡，這三者缺一不可。而這種「缺一不可」的特性，會自然地推動行業資源向頭部項目高度集中。尤其在數據層面，真正的壁壘，其實來自於產業落地后所反哺的真實世界數據，這也是創業團隊優化模型、提升技術能力的關鍵所在。這就像我們都看NBA，但沒人能打敗喬丹一樣。從視頻里「看到」動作和在物理世界中精準地「做到」，是兩回事。而這兩者之間的巨大差距，也正是行業迎來重構的潛在機會。

再從投資階段來看，目前整個行業還處於「產品市場驗證」的早期階段，距離真正實現「規模化複製」，中間還有一道巨大的鴻溝。直到今天，大部分機器人產品仍處於「手搓」狀態，離真正意義上的產業化、規模化生產還有很大距離。要跨越這道鴻溝，未來一兩年需要投入大量資本，有些企業甚至可能需要自建工廠。所以，如何高效地實現產業化落地，將會是所有團隊必須面對的一道重要關卡。

也正是基於這樣的市場形勢，我們作為投資人的評判標準也在發生深刻變化。除了看重團隊、技術這些基礎項，我們會更關注一系列能驗證企業「后半段」潛力的新核心指標：比如單一場景下的客户復購率、跨場景的泛化能力與其對應的泛化成本、規模化的產業化成本、產品部署后的運維成本等。只有當這一整套經濟模型都能跑通，最終才能算清我們最看重的核心指標——客户ROI。

黃祝熹：您一上來就給出了犀利的觀點，認為未來三五年可能會有一大批創業公司被淘汰。吳總作為創業公司創始人，您認為要讓企業活得長久、在競爭中獲勝，需要把控哪些關鍵？最后可以用幾個關鍵詞總結嗎？

吳長征：這個問題見仁見智。對於魔法原子來説，我們目前認為從產品、服務和商業化三個方面去考量：

第一是產品。產品力是任何一家公司，無論是做人形機器人還是做其他產品的公司的立身之本。沒有過硬的產品，未來發展會面臨巨大的挑戰。

第二是服務。任何產品最終都要面向終端用户，無論是B端還是C端用户，如何做好服務、真正為用户創造價值，是永恆的關鍵。

第三是商業化。特別是具身智能這個賽道，如何讓人形機器人發揮實際價值、轉換成真正的新質生產力，需要我們深度理解場景：機器人到底能夠在哪個場景干哪些事情，哪些事情是適合它乾的，怎樣提供完整的解決方案，如何搭建整體供應鏈交付體系，都非常關鍵。

所以總結來説，一個公司要想能在當前賽道里存活下來，必須牢牢把握產品、服務以及商業化三個關鍵。

黃祝熹：我和觀眾都非常期待人機智能共存的時代。最后一個問題，想請兩位展望未來：當前大模型如何與具身智能結合落地？存在哪些關鍵卡點？如何克服這些卡點實現突破？

吉星：我先拋磚引玉，談幾點不成熟的看法。

首先，關於具身智能的大規模落地，我個人有一個比較明確的判斷：在未來新的AI範式中，人機交互的起點將發生根本性改變。過去，我們所有的人機交互幾乎都是以「屏幕」為起點，整個數字生態的構建也圍繞這一核心展開；而在未來，這個交互起點很可能會變成「機器人」，因為它將無縫融入我們生活、工作中的各類場景，成為連接數字世界與物理世界的天然接口。

基於這樣的判斷，當前行業面臨的最核心卡點，依然是機器人與真實場景、產業的深度融合問題。我們一直強調，必須從實際需求和具體場景出發，反推產品定義。這背后其實折射出一個更深層的行業現狀：許多團隊仍缺乏真正的產品化思維，還在用技術能力去主導產品設計，而不是讓場景需求來牽引技術落地。這種思維層面的偏差，是當前一個非常關鍵的挑戰。除此之外，我認為未來2-3年，具身智能賽道真正的分水嶺會落在「產業化能力」上。這或許算不上一個單純的技術卡點，但它會實實在在地篩選掉一批公司。當大家的技術逐漸收斂，真正的比拼就進入了「后半段」：如何管理好複雜的供應鏈體系，如何建立高效的規模化生產流程，如何維持健康的現金流。目前行業還遠未到規模化發展階段，誰能率先在產業化能力上建立起壁壘，誰就掌握了未來決勝的關鍵籌碼。

所以，回到「哪類企業能笑到最后」這個問題上，我認為一定是那些既能深刻洞察並理解真實場景需求，又具備卓越產業化能力的團隊。

吳長征：接下來這幾年，行業的發展主要面臨兩大核心挑戰：

第一是數據與模型的突破。當前行業共識就是數據和模型仍是關鍵瓶頸——當前技術路線還沒有收斂，數據不足，泛化能力不足。我們的終極目標和願景是讓人形機器人未來所能具備的能力逐步跟人接近，例如從50%、70%，甚至到90%。只有人形機器人綜合能力提升上去之后，才能真正實現其應用價值。畢竟，人形機器人終極的使命就是實現通用人工智能（AGI），而衡量AGI的核心標準，正是其能力在多大程度上可比擬人類。這是當前整個行業亟需聚焦的方向。

第二是構建開放協同的產業生態。具身智能行業的生態需要上游、中游、下游，包括場景方共同參與推進。很多做產品的公司是不瞭解場景的，因此需要更多真實的場景方共同參與進來，聯合共創。從供應鏈、生產製造體系，再到商業化落地，必須形成完整、可閉環、可持續的生態體系。

黃祝熹：實際上，這需要更多資金、人才和產業化過程的積累，才能逐步推進到我們期待的未來場景。今天的時間就到這里，感謝兩位的分享。