科博会观察|机器人僧多粥少，务实者得
具身智能产业这几年可谓百花齐放，市场见证了一场场“机器人比人多”的行业盛会，也催生了众多面向大众或小众的细分赛道。 只是，入局的“僧人”越来越多，市场的“热粥”还够分吗？ 01. 务实与聚焦 在优山投资创始合伙人、董事长陈十游看来，具身智能产业的落地竞争，早已过了讲概念的阶段，如今更多是细节的比拼。
具身智能产业这几年可谓百花齐放，市场见证了一场场“机器人比人多”的行业盛会，也催生了众多面向大众或小众的细分赛道。
只是，入局的“僧人”越来越多，市场的“热粥”还够分吗？
01. 务实与聚焦
在优山投资创始合伙人、董事长陈十游看来，具身智能产业的落地竞争，早已过了讲概念的阶段，如今更多是细节的比拼。企业既要算清效率与成本的账，也要搭建与之匹配的团队，并理性选择赛道场景，这才是机器人产业扎根的根本。
落地首先要过“成本效率关”。以工厂场景为例，进入工业领域的机器人，其价值在于提升生产效率、帮助企业降本。更为关键的是，它必须满足一个现实的商业指标：投资回报周期。通常，最晚要在24个月内让企业基本收回设备投入。只有满足这一条件，才能真正激发企业的采购意愿，进而实现规模化复制与推广。
场景布局同样需要秉持务实思路。行业观察发现，近两年，工业、汽车等领域的商用机器人已率先崛起；而从今年开始，瞄准家庭服务场景的创业者和资本明显增多。
需要指出的是，家庭场景对机器人的环境理解、泛化能力及小样本学习能力要求极高，其落地难度不容小觑。
此外，另一个务实观点也值得关注：机器人未必非要追求人形形态。尤其在以提效、替代人工为核心的工业场景中，核心目标是降本增效与快速回本。只要能被市场接纳，无需刻意堆砌人形设计。行业的终极考验，终究在于能否获得大众的信任与依赖。
02. 谨慎接纳泡沫期
对于机器人产业的热度与潜在泡沫，多位与会资方代表观点趋同：产业发展既需要务实深耕，也需理性看待并包容阶段性的市场泡沫。
凯联资本硬科技行业合伙人姚宁波提出了“泡沫促产”的行业规律。他表示，光伏、新能源汽车等产业过去的发展路径，正在半导体、机器人领域复刻。行业热度催生资本泡沫，但泡沫出清之后，往往能淬炼出具备全球竞争力的产业实力。“即便从功利角度出发，也应坚持从产业基本面进行投资，并借助行业泡沫带来的价值升值实现退出，从而保障投资者利益。”姚宁波如是说。
启银资本董事长、启智具身智能科技创始人宋炎也认为，依托庞大的人口体量与积极的政策加持，产业转型具备先天优势。在房地产等传统行业增长见顶的背景下，科技已成为核心的突围抓手。
谈及行业泡沫，宋炎分析称，当前机器人产业整体处于风口期，局部存在泡沫是产业成长的必经阶段。未来1至2年，行业将进入去伪存真的洗牌期；3至4年内，有望诞生行业寡头；五年后，具身机器人的产业生态将基本成型。
宋炎表示，早期泡沫、中期震荡、后期成熟，是科技产业客观的发展周期。资本的价值，正是在周期波动中寻找确定性，通过资本运作、资源赋能和人才整合来助力企业成长。现阶段，资本更看重企业的订单、回款、交付等硬核经营指标。对于行业在2028至2030年间从泡沫期迈向成熟期，市场抱有充分信心。
03. 通用攻坚
当资本将目光聚焦于落地与商业模式时，产业端的头部企业与研发团队，则正瞄准行业最真实的痛点进行攻坚破局。
与资方看重落地能力的逻辑不谋而合，北京人形机器人创新中心将产业突围的核心，锁定在提升机器人的通用泛化能力上。
在公司CTO唐剑看来，人类能随手完成的开门、整理物品等简单动作，对机器人而言却是巨大的技术挑战。他解释道，行业普遍存在三大泛化短板：场景适配、任务执行和本体适配。传统机器人多为固定场景、专属本体定制开发，只能完成预设的单一任务，难以适应复杂多元的真实环境。
这与人工智能向AGI（通用人工智能）演进的逻辑一致。补齐通用泛化能力，正是具身智能与人形机器人产业的核心攻关方向。
放眼产业长远发展，可以借鉴个人电脑、智能手机的普及历程：通用智能设备的出现，逐步替代了功能单一的专用设备。未来，具备通用具身智能的人形机器人，也有望逐步替代各类专用机器人，真正走进千家万户，赋能千行百业。
04. 落地样本
被资方列入行业第一梯队的银河通用，也在本届科博会亮相。公司首席战略官赵于莉分享了一个堪称“失败却成功”的路演案例。
2024年公司成立初期，在一次投资人路演中，原本安排了机器人演示抓取高脚杯的动作。但因杯身纤细，且机械关节存在微小缝隙，高脚杯意外滑落，摔成碎片。
按照传统机器人的运行逻辑，预设任务失败便会导致程序停摆。但现场发生的一幕让投资人印象深刻：在没有任何额外指令的情况下，机器人自主识别了散落的玻璃碎片，并将这些形状不规则、通体透明、从未提前录入系统的碎块逐一抓取清理，完成了一场计划外的“收尾工作”。
赵于莉认为，这个意外场景恰恰体现了技术进步的关键。传统机器人依赖定制程序来适配标准化场景，一旦遭遇物品形变、位置偏移或突发干扰等未预设情况，很容易陷入任务停滞。
而真实的商业场景往往远离实验室的理想环境：手持水杯需要精准控制力度，避免捏扁杯身或液体洒出；叠衣物需要适配布料的柔软与形变；货架补货需应对商品摆放的细微差异。这些都无法依靠预设程序全覆盖。
赵于莉表示，机器人能够自主清理玻璃碎片的背后，依托的是企业构建的海量数据与合成仿真技术平台。这套技术底座让机器人能够在无预设的复杂场景中，实现自主感知、独立判断并灵活调整任务目标。
正是这种无需为单一任务反复调整参数的通用能力，使得机器人可以快速适配零售、工业等多元场景需求，为规模化商业落地提供了有力支点。据悉，银河通用在2025年已实现了超过1200台机器人的落地应用，预计2026年这一数据还将进一步增长。
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