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出品 | 智械島

作者 | 孟昭野（杭州）

維也納的ICRA 2026展館里，十幾家中國公司的機器人正在演示疊衣服、倒水、擰螺絲，展臺前圍滿了人。

有人舉著手機拍下機器人靈巧手捏起一枚螺絲釘的畫面，旁邊一位歐洲工程師小聲問同行：“這真的是完全自主的？”

這個問題的答案，沒有人敢百分百肯定。

過去這半年，460億人民幣涌入了具身智能賽道。這筆錢如果換成百元大鈔連起來，能從北京鋪到上海再打個來回。

但它買到的，究竟是一個即將爆發的萬億產業，還是一堆漂亮的Demo視頻和融資新聞稿，這才是所有人心里真正懸著的事。

一、達闥的教訓近在眼前

IT桔子的數據顯示，2026年上半年國內具身智能及機器人領域共發生288起融資事件，涉及226家企業，披露融資額超460億元。

把統計周期拉長到2025年7月至2026年6月，這個數字更夸張，503起融資、超960億元。

錢在變多，拿到錢的人卻在變少。

上半年，前5家公司千尋智能、曦望Sunrise、星海圖、自變量機器人、極佳視界，一共融了約171億元，占全行業37%。

前20家拿走了七成（約330億元），剩下的200多家公司只能分那不到三成的錢（約124億元）。光千尋智能一家就融了45億元，4個月完成4輪融資。

值得琢磨的是誰在出錢。傳統VC仍然活躍，高瓴出手13次，紅杉出手10次。

但10億元以上的大額融資里，主角已經換成了另外一群人，百度、字節、小米、美團、上汽、匯川，以及各地政府背景的投資平臺。產業資本和國資加起來，占比超過四成。

百度的路徑很清晰，它同時出現在智平方B輪10億元融資和北京人形機器人創新中心A輪7億元融資的名單里；美團和滴滴投了地瓜機器人；上汽半年內投了4家具身智能公司。

國資的入場方式更直接：數億元以上的大額交易里，國資參與率高達42%。地方政府的邏輯是三連環：出錢，要求企業在當地建廠，同時開放本地工廠作為第一個客戶。

2026年被行業稱為量產元年。宇樹去年賣了5500多臺人形機器人，全球排第一，營收從1.59億暴增到16.99億。智元3月下線了第1萬臺通用具身機器人。

但細看數字，細節耐人尋味，融到錢不等于活下來，這個道理正在被反復驗證。

達闥，一家曾經估值超過200億、融資超過54億的公司，2025年前7個月只賣了140萬的貨，凈虧損8425萬元。

二、模型還是個孩子

固然人形機器人賣得熱鬧，但真正走進工廠流水線的機器人少得可憐。問題不在關節不夠靈活，而在于腦子不夠聰明。

業內逐漸形成一個共識：高質量物理世界交互數據的匱乏，是具身智能真正的天花板。

全球加起來能用的真機數據大概只有50萬小時，而大語言模型訓練時消耗的文本數據是它的兩萬倍不止。星海圖的高繼揚說：“機器人學得越多越聰明，不是造得越多越便宜。”

但學會一個動作需要的數據，沒法從網上爬，只能靠機器人自己一遍遍在真實環境里試。

于是各家公司開始砸錢采數據。

星海圖在亦莊啟動了百萬小時真實數據計劃；千尋智能在全國布了30多萬個采集點；螞蟻靈波從海量原始數據里篩出了2萬小時，只為了訓練1.0版本的模型；京東說兩年內要攢夠1000萬小時。

效果卻不甚理想，智械島采訪一位算法負責人，其私下承認，花幾千萬采來的10萬小時數據，模型能力只漲了5%。在A工廠學的技能，換到B工廠大概率失靈。

技術路線同樣沒有定論。

過去一年，VLA模型和世界模型從對立走向融合。VLA的思路是讓機器人直接“看到什么就做什么”，世界模型則主張先理解物理規律再行動。

但不管哪條線，模型本身的成熟度都還在嬰兒期。有從業者打了個比方：如果終極的機器人能力是100分，現在的工業機械臂大約50分，輪式底盤40分，四足30分，雙足人形只有15分，靈巧手5分，配套的AI能力3分。

還有一個被反復提起的問題：沒有人知道怎么客觀地評價一個模型好不好。

破殼機器人的許華哲指出，行業現在流行刷榜單、比演示，但普通用戶根本沒法像試用大語言模型那樣上手體驗一款機器人。

真正有效的評判標準，應該是把機器人丟進一個新場景，看它多久能上手干活。

三、國家隊下場修路

如果把全國具身智能公司的分布畫在地圖上，會看到一條清晰的分界線。

北京拿了81筆融資、188.5億元，占全國四成。千尋、星海圖、銀河通用都扎在那里，做大腦和本體。

廣東71筆，偏向硬件、靈巧手、關節模組。江浙滬加起來117筆，更多在跑場景，工業噴涂、清潔服務、家庭陪伴。

具身智能的格局大致成形：北京出腦子，廣東出手腳，江浙滬出工位。

與此同時，城市之間的競爭在升溫。

5月8日，深圳寶安聯手前海正式發布“具身智能港”產業新地標，空間規模超500萬平方米，已吸引騰訊、銀河通用、鹿明機器人等企業入駐。

上海的目標是“十五五”期間讓10萬臺人形機器人進工廠。而今年5月1日，全國首部聚焦具身智能機器人的地方性法規已經在杭州正式施行。

政策層面的動作更大，6月9日，工信部和國資委聯合啟動了年度實景實訓專項行動，目標是年底前讓機器人在工業、服務、特種領域的真實場景里上崗干活，凝練形成百個以上高價值應用場景，帶動萬臺級規模落地能力。

國務院發展研究中心預測，這個市場2030年能到4000億，2035年破萬億。

但政策的錢沒那么好拿，國資入股的隱性代價是地理鎖定、對賭和退出限制。

光伏產業的前車之鑒不遠，2024年，24家主要光伏企業合計虧損超過286億元。具身智能當前的國資參與率已經跟光伏早期差不多了。

出海是另一條出路，宇樹境外收入常年過半。

只是歐洲市場有歐洲市場的麻煩，用戶習慣不一樣，監管門檻更高。

四、結語

回到宇樹過會的那個下午，證監會那條走廊上，審批員在文件上蓋下紅章，中國第一家A股上市的具身智能公司就此誕生。

雖然資本已經用真金白銀把賽道推到了量產元年，但真正能穩定干活、讓客戶愿意掏錢的機器人，還沒有批量出現。

樂觀的人會說，鐵路泡沫、互聯網泡沫、新能源泡沫，哪一個不是先把市場燒熱，真正的產業才跟著起來？

悲觀的人會算賬：上半年種子輪加天使輪一共不到13億元，只占全賽道3%。

一個沒有大廠背景、沒有學術頭銜的年輕人，就算腦子里裝著下一個重大突破，可能連投資人的門都摸不到。

達闥崩塌的故事在硬科技賽道從來不是孤例，每次回頭復盤，踩的坑其實都差不多，高估技術成熟的速度，低估工程化的難度，然后發現，融資能力從來不等同于生存能力。

很多公司會在路上掉隊，會消失，會成為別人復盤時被提起的案例。這不是悲觀，是每一個新興產業必經的出清。

這個行業的真正答案，不在融資新聞里，不在招商文件里，也不在榜單排名里，在那些還在跑的機器人身上。

它們能否干滿一個班次、能否被客戶主動追加訂單、能否讓圍觀的外國工程師放下手機，不是因為動作漂亮，而是因為那些動作真的能派上用場。

       原文標題 : 千億熱錢砸不出具身智能的答案： Demo 困在展廳，工廠等不來訂單