“今年我们观察到行业内出现极具特殊性的发展态势分红派息，也是从业者多年从业历程中较为罕见的现象：多路资本在具身智能与机器人赛道形成高度统一的投资共识。”深耕科技赛道数十年，曾主导投资智元机器人、银河通用、优艾智合等明星项目的早期投资老兵曹巍近日在接受《每日经济新闻》记者采访时如是感慨。
2026年开年以来，具身智能赛道持续领跑一级市场。热潮之下，行业泡沫与落地难题同步凸显，赛道正从技术叙事时代迈入商业化兑现时代。
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“早年我们看机器人项目，只要团队年轻、学习能力强、愿意深耕场景就具备投资价值。但如今行业水位全面提升，理想、小鹏等具备体系化工程能力的产业团队批量入场，行业竞争激烈度大幅提升。”曹巍坦言，当下资本的核心考核指标已经全面切换，从看重前沿技术、实验室Demo（演示样品），转向看重工程化交付、规模化落地与持续复购能力。
伴随一级市场投资逻辑趋于务实，产业商业化落地提速，2026年成为具身智能行业资本化与商业化兑现的双重关键节点。
估值与投资逻辑已重构
6月29日，优艾智合正式发布全系具身智能新品，包含全球首款可规模化落地的工业具身智能大模型“智合”（FabriX）与工业原生人形机器人“隙锋”，其中，“隙锋”机器人首批意向签约订单已达4000台。
就在同日（6月29日），具身智能机器人企业自变量宣布继4月下旬完成小米战投领投的B轮融资后，又连续完成B+、B++和C轮融资，并全部完成交割，投后估值超过200亿元；同日，智平方也宣布完成新一轮融资，总金额近50亿元，估值超过200亿元。
此外，银河通用、千寻智能等一众明星项目在2026年上半年接连斩获十亿元级大额融资，优艾智合、云深处、珞石机器人等企业则纷纷向二级市场发起冲刺。赛道估值一时水涨船高，各路资本扎堆入场。
相较于AI（人工智能）大模型赛道的短期“内卷”、格局快速固化，具身智能凭借超长产业周期，成为一级市场最具确定性的长期赛道。
“技术是人类对自身欲望的极致表达，机器人代表了整个人类文明进化的方向。”曹巍直言，不同于电商等3年即可定格局的短期互联网赛道，具身智能与机器人产业是一场没有终点的“无限游戏”。
长期产业红利支撑下，2026年以来，具身智能一级市场投融资热度持续走高，美元基金、人民币创投、国家级科创基金、产业战略投资形成全方位布局态势，大额融资密集落地。
但曹巍强调，当前资本扎堆并非盲目跟风，而是对产业硬核价值的认可，中国团队在软硬件结合、智能制造领域的全球优势，将持续孵化垂直赛道龙头企业。
赛道热度飙升的同时，行业泡沫快速滋生，大量学术团队、跨界创业者扎堆入场，重技术研发，轻场景落地，依赖概念叙事融资，导致行业同质化“内卷”严重。
在曹巍的投资框架中，具身智能企业的成长分为3个核心层级，也是资本评判项目价值的核心标准。
第一是硬件本体稳定，具身智能是先要有稳定的“身体”，量产都做不稳定，这批机器人和下一批机器人参数不一、适配不同，何来智能？
第二是体系化工程能力，能够用确定性的流程、软硬件协同体系，约束大模型的随机不确定性，适配复杂的真实产业场景。
第三是数据闭环迭代能力，依托场景交互持续采集真实数据，通过模仿学习、强化学习实现模型持续优化，形成正向成长循环。
当被记者问及当下大量无落地经验的学术型创业团队融资困境时，曹巍表示，实盘配资交易，股票配资门户，线上配资网站具身智能与大模型赛道存在本质区别。
大模型从技术突破到产品落地链条极短，单点技术突破即可快速兑现价值；但具身智能产业链极长，涵盖硬件量产、工程交付、场景适配、数据迭代多重环节。“单点技术领先、无工程化落地经验的团队，很难跑通商业闭环，融资难度会持续加大。”
商业化落地、客户复购、正向ROI（投资回报率），已经成为资本衡量企业价值的终极标尺。
在曹巍看来，2026年已是具身智能投资的核心分水岭，一级市场估值与投资逻辑已发生根本性重构，彻底告别早年“重团队、重Demo”的粗放式评判标准。
曹巍强调，工业场景没有所谓的情绪价值，只有硬核指标。“客户不会为概念买单，只看3个核心指标——回本周期、系统鲁棒性、任务完成率，只有这些指标达标，才会有持续批量复购和口碑传播，这也是企业可持续发展的核心。”
泛化性是核心优势
在资本重构评判标准、行业加速出清的背景下，工业具身智能凭借刚需场景、可量化价值、清晰的ROI，成为赛道最具有确定性的落地方向之一，也是资本择优布局的核心领域。
优艾智合联合创始人兼首席技术官边旭在接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体记者采访时表示，工业赛道的效率、泛化、可靠性均可量化，ROI清晰可算，是撬动万亿元市场的核心支点，也是具身智能最扎实的落地根基。
边旭告诉记者，泛化性是工业具身智能最大的核心优势，也是产业的核心刚需。“工业场景留存下来的都是难啃的硬骨头，大量柔性、复杂、非标岗位仍依赖人工，传统自动化改造、产线升级成本极高。”
在他看来，客户对工业具身智能的核心期待，就是打造通用泛化的硬件平台，通过简单训练、少量数据采集，即可适配多工种、多场景作业，替代传统高成本、固定式的自动化设备。
但优势背后，行业瓶颈同样突出。
边旭总结，当前工业具身智能落地存在三大核心痛点：其一，模型算力成本错配，工业确定性场景无需超大通用模型算力，传统VLA（视觉—语言—动作）模型推理算力消耗大、成本高昂，难以适配产业规模化需求；其二，数据与模型边界模糊，工业场景数据难以量化，故障溯源难，全量训练模式效率极低；其三，集群工况适配难，工业场景多为“一脑多态”集群作业，机器人数量增加导致状态空间指数级“爆炸”，有限算力难以支撑高效协同。
展望未来，曹巍表示，具身智能不会复刻大模型极速头部集中格局，也不会重蹈新能源汽车快速洗牌的覆辙，而是呈现多场景、多龙头的差异化竞争格局。
在他看来，短期内，行业将持续出清泡沫、回调估值，纯概念企业加速出局，但长期来看，产业增长逻辑坚实。未来，具备硬件量产能力、体系化工程能力、场景数据闭环能力，深耕工业垂直赛道的企业，将持续获得资本青睐分红派息，成为具身智能产业落地的核心主力军，推动行业从技术热潮真正迈入规模化商业化时代。
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