六月盛序，太湖之滨。由清科控股（01945.HK）、投资界主办，吴中金控集团联合主办的“2026投资界SuperLink大会”于6月10-11日举行。这场盛会覆盖“募投管退”全链条，致力于成为中国创投生态的超级枢纽。
本场《机器人热潮下的投资机遇与挑战》圆桌讨论，由天创资本管理合伙人高梅主持，对话嘉宾为：
明势创投合伙人 焦腾
祥峰投资管理合伙人 夏志进
中科创星合伙人 袁博
吴中金控集团党委书记、董事长 张军
以下为对话实录，
经投资界（ID:pedaily2012）编辑：
高梅：非常高兴主持这场圆桌论坛。今天主办方邀请到了投资界不同背景的合伙人，有的专注于硬科技，有的专注于产业落地，还有具有海外资本优势的投资人。请每位嘉宾做个简单的自我介绍。
焦腾：明势资本是一家双币种基金，2014年成立，投了200多家项目，从最早的智能电动车、机器人到现在的人工智能、大模型，都抓到了里面的头部项目。
我个人也是学自动化专业的，自己有好几项机器人领域的发明专利，很高兴今天来到苏州。
夏志进：祥峰投资从十多年前开始投资机器人领域。十年前大家讨论机器人的时候，可能更多是工业领域多轴的机械臂，最近这两年则更多是人形机器人。现在开始机器人的范围又有所扩展，有陪伴型的机器人，也有工业领域的机器人，水下、天上、空中、地面等各种各样的都有，是机器人百花齐放的时代。
袁博：中科创星有几个关键词：主要投硬科技，专注早期，聚焦科研院所及高校的科技成果的转化，目前已经投资超过600个项目。
张军：吴中金控是纯国资的投资机构，主要围绕吴中区“3+2”当中的“3”做投资，即机器人及人工智能、生物医药大健康、新能源新材料，参与规模600多亿，投了将近700个项目，整体来说相对市场化。
高梅：近期相信大家已经感受到了机器人行业的热度：宇树过会，几家明星项目单笔融资20亿元、估值超过200亿。在投资大潮涌现的当下，机器人行业的竞争格局是什么样的，科技巨头和海外资本涌入对行业竞争格局造成了什么影响？请几位嘉宾站在不同的角度分享一下机器人行业的整体竞争格局。
焦腾：这几年各种技术路线百花齐放，前几年随着模型、硬件尤其端侧芯片的成熟，小脑控制做得非常好了，尤其是具身。更让人惊喜的是，从去年开始物理世界模型进一步发展，大家看到能给机器人装上大脑，更好地理解世界。
尤其是这几年全球大厂英伟达、谷歌等快速入场，机器人开始真正与物理环境交互，真正地理解物理世界。
其次，整个基础设施变得非常便宜。不管是端侧的芯片、模型训练还是世界模型的预训练，成本相对都低了很多。尤其是世界模型的训练，伴随芯片和算力的发展成本几何量级地降低，让我们非常期待。
高梅：从本体到小脑、大脑，机器人的行业格局确实发生了很大的变化。请夏总分享一下。
夏志进：现在机器人的竞争格局还处于非常早期的阶段。很多机器人尤其是人形机器人公司过去一两年融了很多钱，其实从产业化的角度看，现在机器人主要在表演、科研等领域有比较规模化的出货量。大家一直想做的工业或者家庭服务领域，其实都处于非常初期的阶段。
机器人不可能停留在只跳舞、打拳、做科研的阶段，要更多地去像人一样操作。为什么最近半年到一年，大家都在看机器人大脑模型或者世界模型？因为没有世界模型，机器人就没法像人一样干活，或者某种程度上取代人。
从这个角度来看，不管是估值很高的百亿公司、刚刚创业的团队或者还没有创业的团队，在技术层面并没有特别明显的差异。没有谁敢说比其他人要领 先一大截，整个技术路线也很难去确定。这是所有人都有机会的阶段，尚未形成行业巨头，后来者还不是很难赶上。唯 一可能称得上门槛的就是融资门槛，有些人融了更多钱，或者期望以这种方式形成长期的门槛，但这种门槛不见得就能维持。
袁博：现在机器人特别热，创业端异常火爆，上百家世界模型公司蓄势待发。车厂、手机厂和大厂普遍处于“战略蓄力”阶段，大家都在等待属于具身智能的“ChatGPT时刻”。部分大厂全力突破物理智能，很多创业团队在做人形机器人的语言方向研发。
关键时刻还没有来，整个行业都在积蓄力量。大厂在等拐点，创业公司在抢时间，一旦拐点临近，巨头们会毫不犹豫地入局，到时候现在这几百家创业公司不可避免会面对更加残酷的竞争。
物理智能是极 具想象力的赛道，肯定会吸引全球最聪明、最有冲劲的人加入，为这个赛道积累数据和经验。目前还在刚起步的阶段，星辰大海还在后面。
高梅：谢谢袁总的分享，您认为未来空间还很大。下面有请吴中金控的张总。
张军：现在机器人和人工智能的竞争格局主要是国际博弈。国内有大量国资参与和供应链工程化的优势，赛道参与者越来越多，总体是互联网大厂和有自动驾驶的汽车整车厂团队出来做的。
整体来讲，现在人工智能与机器人已经从AI的智能数字化开始向AI的物理交互化转移。互联网大厂与做自动驾驶的汽车整车厂有先天的基因优势：互联网有底层的软件技术，大厂有成熟的自动驾驶落地的产业化经验，有助于未来机器人参与物理世界互动。
最终看的是谁能掌握整个产业链，从大脑、小脑到核心零部件、本体，再到垂类模型的开发、应用场景，最后场景的数据反哺大脑，并在整个标准化制定过程中占到先机，才可能成为行业巨头。
前面几位大咖提到，目前是一个百花齐放的年代。在未来充满不确定性的时候，无非是看谁能融到钱、烧得起钱，在技术端和应用端掌握资源。最终谁会到终点，大家现在都看不到。
高梅：感谢四位嘉宾从不同角度分享了目前机器人行业的竞争格局。从一级市场来看，去年大几百亿的资金已经投向了机器人，今年以来也有三四百亿砸向了具身智能。大家都关心行业的商业化落地前景怎么样，眼前的产业化方向是什么，投资逻辑又在哪里？请几位嘉宾做一个分享。
焦腾：首先明确一下定义，机器人不是一个新的赛道。从最早面向3C领域的工业机器人、面向汽车领域的机器人到后来的协作机器人，我们统称基于规则或预先编写程序的机器人，它们的商业化已经非常成熟了。现在不确定的其实还是具身机器人，即不仅仅基于规则，而是拥有更高智能能力的机器人，其商业化还在非常初期的阶段。
我们是理想汽车的独 家天使投资方，连投了七轮。车就是一种典型的具身机器人。我们想象一条横轴，车居于最左边、对安全的冗余最高、最不泛化，动作只有前进、倒退、左转和右转。横轴的最右端就是人形机器人，特点是最像人、最泛化，能像人一样完成各种各样的动作。
横轴当中还有各种各样形态的机器人。比如智能割草机器人，美国现在一台割草机要卖2000美金，代替了以前的手工割草，卖得非常好。还有泳池机器人、eVOTL，可能一个月一轮，融了40、50亿，都是机器人的形态。
还有一个非常典型的产品是轮椅机器人。过去人推手摇，大家先做成了电动化的轮椅，我们又孵化团队往轮椅上加了车身上的激光雷达、视觉、毫米波雷达、自动驾驶的芯片算法，变成自动驾驶的电动化轮椅，在美国也卖爆了。这些都是机器人的各种形态。
只是我们最关心的具身智能，商业化确实还有一定距离，需要更好的大脑和世界模型来支持，现在小脑的运动已经做得很好了。
夏志进：沿着焦总刚才的思路，很多人讲机器人还是盯着具身这一波，其实有各种各样的机器人。从投资的角度看，有一个大类是最近几年关注比较多的，就是那些针对具体行业的机器人。不仅仅是汽车制造、3C行业的机器人，而是很多人不愿意去做、对人比较危险的工作环境里的机器人。
比如我们投了海洋、水下机器人，人没法潜入几百米、几千米的水下去洗船。中国科学院最近发了一篇文章，印度洋水下7000米的区域发现1千万头鲸鱼的鲸落，就是通过水下机器人发现的。这些环境下人是没法操作的。我们还投了空中机器人，靠无人机和机械手臂配合去擦玻璃等。这里面有很多值得挖掘的地方。
下午第 一场论坛嘉宾也提到，很难想象现在在工厂里打工的机器人一年能卖50万台以上，目前还是比较难的。通用机器人有很多纠结的地方，将来具身机器人可能也会有不同的形态，比如在家里服务的和工厂里的机器人不需要长得一样，可能在不同的场景里有不同的机器人。
但某种程度上，现在大家讨论最多的问题就是怎么去做泛化。从投资人的角度，现在也在看各种各样新的技术，一方面希望团队对技术有真正核心的创新，另一方面则是对产业的应用有深入的理解。现在第 一个因素关注更多一点，可能再过一段时间第二个因素更多一点。
袁博：两位讲的我很认同，我们在细分领域看得少一些，具身智能投了两三家。
深入分析机器人赛道的底层逻辑，当前的核心难点在于物理世界模型，关键瓶颈是如何高效地生成与收集高质量数据。
在硬件产业链端，我们重点关注能随着机器人放量而同步爆发的核心零部件与新材料，包括电子皮肤、全身传感等。以我们两年前布局的机器人关节磁传感器为例，今年收入已达1–2亿元，表明尽管人形机器人尚未实现大面积应用，但部分核心微观零部件已率先开始放量。
今年智元机器人开始从简单场景任务向泛化应用过渡，处于数据积累期。机器人出货量应该会逐步往上走，里面能够切实解决行业痛点、攻克性能瓶颈、解决机器人某些问题的零部件供应商有一些机会。
张军：现在无非要商业化，即客户要买单。这分为两种情况：一种是情绪价值，主要是能互动、能培养情感的消费类玩具；一种是商业和工业场景，主要是能高效、长期、稳定、性价比极高地解决某些领域问题的具身智能。
现在机器人应用场景比较成熟的，一是消费类场景，比如扫地机、割草机、泳池机器人，这些我们都有涉及；二是科教文化、表演类的无人机；三是在楼宇做引导、送货的机器人，如顺丰的无人小车；四是接下来会涉及到的军工类。最终还会进入工业类和家庭陪伴类。
投资逻辑方面，工业化进程中长期可靠且性价比要高，无非是核心零部件能否与大脑、开发模型相配套。每个企业的工艺都不一样，我们会去找一些核心零部件供应商，比如汇川技术和绿的谐波。如果核心零部件参数和大脑框架不匹配，采集数据的效率就不高。然后还要开发一个基于工业领域的垂类模型，这样机器人本体能遵从大脑的指挥，看得懂东西、听得懂指令、干得了活，由此收集数据并训练大脑，让机器人更有效率、更长期地工作。
不过，机器人要想长期工作，还要解决散热、算力和能源问题。我们也在布局个人和工商业的算力。有些企业做果链，数据不能上云，如果机器人的部分算力不能上云，就只能布局在本地服务器，这就要用到算力。比如散热、液冷，这些项目我们都在做布局。
整体来讲，核心零部件、柔性皮肤传感器、算力、未来能源布局我们都在看。吴中区在这方面的产业链很完整，找项目很简单，可以基于龙头企业去找。有些企业主动找到我们要在吴中区落子，因为这里供应链成本比较低。
基于这两点，去整个产业链找能高效、长期、稳定、性价比较高地实现功能的项目，就是我们目前的投资逻辑。
高梅：听完几位嘉宾的分享，具身智能也好、机器人也罢，在不同的细分领域商业化进展有所不同，离我们最终期盼的全面泛化能力还有很远的路要走。
回到本场的主题，在机器人热潮下未来的投资机遇和挑战在哪里？如何筛选项目，有什么样的标准，未来关注什么样的细分领域？听一听几位嘉宾的分享。
焦腾：还是借鉴车的发展。特斯拉最核心的目的就是把车做得越来越便宜，以此卖更多的车，收集更多数据，打造更高的自动驾驶竞争壁垒，最后形成卖更多车的闭环。车是一个最完 美的数据闭环，因为都是用户自己买车、自己上路、自己给车加油充电。
回到机器人，我们一直试图找到能形成更好数据闭环的场景，最 好是机器人厂商不用参与过多，用户自发就能形成大量的行为和数据闭环。这需要非常大的数据量。中国电车一年卖1600万台，加上油车一年卖3300万台，全世界第 一，天然有数据优势。
又比如，外卖和物流工作是完全重复的、相对标准化的工作流程，中国外卖量高峰到过一天1亿单，平峰是8000万单，一天快递接近6亿单，背后是大量的分拣、分发、上门等重复流程，存在大规模的数据使用和闭环场景。
借鉴数字AI行业的发展，我们也是MiniMax的早期天使投资方，连投了六轮。过去一年Anthropic发展非常火，ARR已经到了500亿美金。可以将它理解为一个云端的线上机器人，其Agent和基模共同在云端、在线上、在数字化世界里解决越来越多的任务和问题。
机器人其实是一样的。如今在数字世界运行，远期就是数字世界和物理世界打通，共同解决更复杂的问题、场景。
夏志进：我们的定位是非常早期的投资人，一直相信最 好的项目还是下一个项目。现在大家讨论或看到的项目已经在你的眼前，我们反而更应该花精力去投资、去寻找那些能够引领五年、十年以后浪潮的项目。
我们六七年前就投了宇树，当时没有人关注这个领域。还是希望能够从更长远的角度去看将来可能跑出来的优秀团队，希望它有技术上的创新、有产业落地的场景，甚至要求形成一个闭环，增加自己的竞争优势。
我自己特别看重技术本身的创新，也许现在还没想好将来在什么地方落地，也许只有一个大的模糊方向。我更看好那些在技术创新上很有想法，知道怎么一步步去实现，并且过程中能一步步把技术门槛迭代到更高的团队。我们也在持续做布局。
高梅：我们很羡慕夏总早期投了宇树，马上要去敲钟了。
袁博：中科创星于2023年投资了智元机器人，此后在机器人赛道的出手节奏有所放缓，去年重点布局了智驾背景的创业团队，如王凯创立的至简动力。
我们持续关注那些具备扎实技术功底、致力于模型架构创新、专注于泛化能力提升和高质量训练数据积累的团队，遇到这样的机会我们会坚定出手。
张军：我们会在整个产业链上找适合的企业投，重点关注政府要干什么。近期工信部和国资委启动了2026年人形机器人与具身智能实景实训专项行动，国家已经把应用场景端的训练往上抬了。吴中区把去年定义为机器人发展年，今年定义为人工智能与机器人的应用年，会理清吴中区政府和企业需求的应用场景。
政府接下来要干的事，就是把相关场景和有需求的机器人企业整合起来做对接。吴中区产业链比较完整，能否从基模、本体到垂类模型来开发机器人，在场景和产业链上做布局？先租给我们，在生产线上跑通了后再卖。在这个过程中，我们也会寻求投资机会，促进吴中区机器人产业的发展。
总体而言，一方面要打造平台，另一方面要促进企业更加健康地发展。
高梅：谢谢张总。机器人行业和每个人都息息相关，通过几位嘉宾的分享，我们对整个行业的竞争格局、未来的商业化落地及投资人如何选择项目，都有了比较清晰的认识。最后一场也圆满结束了，谢谢大家！
本文来源投资界，原文：https://news.pedaily.cn/202606/565421.shtml
