優必選陳建泉：特斯拉是具身智能大領導者，幫助塑造中國人形機器人產業鏈

專題：2025中國高新技術論壇

　　由深圳市人民政府主辦的第二十七屆高交會於2025年11月14日-16日在深圳舉行。作為高交會的重要論壇「中國高新技術論壇」於11月14日舉辦，論壇主題為：人工智能賦能未來產業發展」。優必選科技投關負責人陳建泉在演講中提到，具身智能的本體還位於發展階段，處在產業化試驗落地的階段。

　　他認為，一級市場供應鏈上游可能會有更大的機會，因為它的估值相對於本體公司不會這麼大。但在投供應鏈上，公司也在尋找一些潛在合作伙伴。「我們會更看重供應鏈持續研發技術的能力，是否有對具身智能行業的理解，是否還停留在原來純硬件代工製造的思維里，以及在技術人員的投入過程，和人形機器人產業鏈的配合程度。「

　　從二級市場角度看，更多從財報信息體現，看一個公司技術落地的訂單能不能有持續性，未來在此行業的格局中，是否有比同類企業更有力的護城河。

　　創業者如何抓住風口？陳建泉強調，一定要有自己的技術特色，並且為之堅持。「不要因為一時的挫折或者大家不看好的一些情況就放棄了一些你原來堅定認為的技術路線。「

　　他表示，「船到橋頭自然直，我們在疫情期間也經歷過非常困難的時間，但特斯拉的出現幫助了我們。我們認為它在整個行業是非常大的領導者，它幫助塑造了中國人形機器人的產業鏈。因為特斯拉的出現，大家看到人形機器人有機會作為一個潛在新出現的產業，像新能源汽車一樣蓬勃發展。如果有比較堅定的技術發展路線，一定要持之以恆的去發展。」

以下為對話實錄：

　　姚寧波：各位來賓大家下午好！我是凱聯資本董事總經理 姚寧波。 很高興主持本場「具身智能產業投資發展圓桌會議」。

　　當前，具身智能機器人正邁入「技術突破-資本湧入-場景落地」的螺旋上升關鍵期——AI大模型的多模態能力突破「智腦」瓶頸，人形機器人硬件成本持續下探打通「具身」載體，生成式 AI 則為產業鏈協同注入新變量，三者跨界融合正開啟人機共生的智能新時代。這一變革中，資本如何平衡技術理想與商業現實、產業如何實現「智腦賦能+具身破界」，成為行業破局的核心命題。

　　今天，我們有幸邀請到了各位業界代表，他們將從不同角度、不同層面，分享他們的實踐經驗和獨到見解。

　　下面，有請參與本場圓桌對話的嘉賓上臺就坐：

　　融創投資創始合夥人  趙俊峰 先生

　　達晨財智主管合夥人 傅忠紅 先生

　　優必選科技投關負責人  陳建泉 先生

　　讓我們以熱烈的掌聲歡迎各位嘉賓的蒞臨！

　　由於時間有限，我們的討論會盡量言簡意賅。

　　首先有請三位嘉賓做一下自我介紹，也同時介紹一下大家最關注或者正在做的投資業務是什麼。

　　陳建泉：各位嘉賓大家好！我是來自優必選科技的投關負責人陳建泉，我在優必選八年了，今天看到很多產業同行。優必選在產業發展過程中，從人形機器人從無到有，我們是比較早期的參與者和行業發展的見證者。這里面有很多早前的天使基金，A輪、B輪、C輪包括IPO，在公司不同發展階段有不同投向的基金都加入我們，為整個行業的發展起了很大的作用。公司上市后，我們更多面向產業上下游做投資佈局，相信今天可以給大家做一些小小的分享，給大家一些建議參考。

　　姚寧波：我叫姚寧波，來自凱聯資本，我主要負責凱聯資本的硬科技投資，包括人工智能、半導體、具身智能、航空航天等等，我之前一直在IT行業工作，之前在英特爾工作五年，主要做英特爾芯片和本地電子設備製造商的合作。十年前我們和小米生態鏈的九號公司已經開發了一款智能機器人，但當時因為人工智能還在上一代做CV，發展得不像現在這麼火熱，后來我做了人工智能早期投資，當時我們投了智譜AI、文遠知行等相關企業。上半年剛剛投了智元機器人，目前有幾個早期的機器人項目正在進行中。

　　目前對於具身智能行業投資的一些觀點，不少媒體講具身智能目前融資非常火爆，已經出現了泡沫。也有人講這個賽道目前格局基本確定了，尤其是本體方面。大家怎麼看？這個行業還有沒有相關投資機會？

　　陳建泉：我非常認同傅總和趙總的説法，在本體的發展階段，處在現在這個節點説還是處在早期的行為，哪怕是優必選在人形機器人已經有了相近8個億的在手訂單，並且都是來自比較大的企業。但我們仍然認為還是處在相對早期產業化試驗落地的階段，包括在工業場景，正在邁向往更大測試規模的方向努力。如果是投資本體公司，我們認為可能大家要更聚焦在要麼是特別初創階段的技術體系，如果已經相對有了一定成熟量的，大家可能要關注這個階段它技術落地的情況，技術、工程樣機、實驗室產品通過工程化落地成產品交付出去的訂單質量。如果它在研發過程中沒辦法進行工程化的轉化，技術落不了地，就會發生像十年前波士頓動力的情況一樣，它的動態能力很時尚，十年前就能跑酷、空翻等等，但十年后它自己把液壓方案屏除了，轉而投向電動方向。特別認同趙總説的，一級市場供應鏈上游可能會有更大的機會，因為它的估值相對於本體公司不會這麼大。但在投供應鏈上，我們也在尋找一些潛在的合作伙伴，會更看重供應鏈持續研發技術的能力，它有沒有對具身智能行業的理解，是不是還停留在原來純硬件代工製造的思維里。它在技術人員的投入過程，對於人形機器人產業鏈的配合程度，是我們會考慮的。

　　從二級市場角度看，更多從財報信息體現，它技術落地的訂單能不能有持續性。未來在這個行業的格局上，能不能比同類企業有更有力的護城河。

　　姚寧波：陳總的觀點，這樣一個企業首先得有生存能力，有盈利能力，是真正解決產業的問題，纔有投資價值。

　　時間有限，快速切到第二個話題，現在很多人形機器人或者具身智能還是通過遙操方式和觀眾互動，包括社交媒體上也有很多人提出詬病，説這不是具身智能，更多像一個遙控玩具。今天很多分享的嘉賓也在説他們已經在用大模型或者把大模型泛化能力讓具身智能或者機器人產生智能，能更加智能化。大家覺得目前的技術路線是不是已經明確了，它是不是未來沿着這條路一定能達到我們講的具身智能的狀態，在這個技術路線上會不會出現類似DeepSeek時刻這樣的事件

　　姚寧波：具身智能真的具有智能，是一個非常大的投資機會。陳總，你們是從業人員，怎麼看這個問題？

　　陳建泉：通用智能非常大，從現階段的發展看，不太可能脱離應用場景談智能化，無論是芯片技術、大模型技術還是硬件技術，包括垂直領域的模型，還不太支持短期內實現各個場景的通用智能。我們在這個場景里作為本體的公司，更多考慮的是技術轉化落地時我的技術能應用於哪些場景，脱離場景講技術體系我們認為沒有太大意義。因為世界模型也好，VLA也好，短期內很難實現高準確率的語言理解、任務執行。

　　技術的問題，前面幾個大佬都說了，我們不重複太多。

　　在落地場景里，人形機器人面向服務人的元素，有些簡單的場景有機會用人去實現。這些簡單的場景一定不是通過預編程做的，像工業場景，我們把人形機器人作為第一個落地的場景，它是去跟原有的自動化工業機器人做配合，在這里面是把原來已經做到90%甚至95%的自動化流程提升到99%甚至100%。我們本身就有智能物流的業務，比亞迪是我們最大的客户，有AGV、無人插車，我們提供的無人物流方案里，非人形已經做到自動化的90%，需要的人很少。但這些人是起到銜接的作用，短期內沒有辦法被預編程的機械臂或者AGV替代，這時候就可以嘗試用人形機器人，無論是雙足的還是輪式的，做簡單的泛化。但現階段泛化的場景非常有限制，不可能做太大的場景泛化，這顯然不現實。如果是DeepSeek時刻，那我們認為一定是人形機器人在這些能夠落地的場景有了一定的真實場景數據積累后量變才能引起的質變。如果沒有真實場景數據，單靠視頻數據、合成數據學習，很難有一個大的突破。

　　姚寧波：您的觀點是現在的合成數據可能不足以讓機器人解決現實世界中的大部分問題。機器人本身也要變成一個採集數據的工具，才能量變引起質變。

　　陳建泉：就像自動駕駛一樣，必須要有更多車實際跑，模仿老司機或者選擇最優路線，每天產生有效的數據集，給模型做訓練。

　　姚寧波：您有關於時間的大概估計嗎？什麼時候能解決呢？

　　陳建泉：我們認為這個還是跟場景相關，我們現在落地的場景拆碼垛。在這個小場景里可能500-1000臺機器人就能有機會實現泛化。在更高更復雜的場景，機器人對應採集數據的量更多，如果全場景，比如工業場景、汽車場景，可能需要十年左右的時間去完成。

　　姚寧波：在一些細分場景里會率先突破。今天現場有很多創業者，最后大家也總結一下，給創業者一些相關建議，具身智能應該怎麼做，他們應該做些什麼才能抓住這一波的風口。

　　陳建泉：從我們公司發展的過程出發，現在的風口比我們當時還是幸運很多。我給同行的建議是一定要有自己的技術特色，並且為之堅持，不要因為一時的挫折或者大家不看好的一些情況就放棄了一些你原來堅定認為的技術路線。我們覺得船到橋頭自然直，我們在疫情期間也經歷過非常困難的時間，但因為特斯拉的出現，可以説幫助了我們。我們認為它在整個行業是非常大的領導者，它幫助塑造了中國人形機器人的產業鏈，包括政府強力的對產業的支持，很大的先機或者觸發點，因為特斯拉的出現大家看到人形機器人有機會作為一個潛在新出現的產業，像新能源汽車一樣蓬勃發展。如果有比較堅定的技術發展路線，一定要持之以恆的去發展。

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