新人来了，兑现投资人热衷描绘宏大前景，还是成为风投泡沫的一部分？
文丨李安琪
编辑丨龚方毅
今年 9 月，一位风险投资人赶在台风登陆前飞赴深圳，拜访一家具身智能创业公司。因全市停工停课，办公室几乎无人，他反而顺利见到了那位从互联网大厂辞职创业的具身智能公司创始人。当天还有另外两家机构的投资经理同样冒着风雨赶来抢项目 —— 风投追逐风口的故事年年如此，只是今年的主角换成了具身智能。
年初宇树科技的人形机器人在春晚上身穿东北花棉袄扭秧歌，一舞成名。在那之后公司很快完成了 C 轮融资，估值超百亿元。创业者们心目中，AGI（通用人工智能）的完美载体正是这样的机器人。不像人也没关系，只要能代替人类完成枯燥重复的劳动就可以：在家庭中擦桌、叠被，在工厂里搬运货物、拧紧螺丝，甚至攀爬崎岖地形巡逻或者灾害救援。
这个领域里，除了由海归高校教授创业、传统机器人企业转型而来的团队，今年又涌入一批新创业者。他们大多拥有智能驾驶产业背景和丰富的产品化经验。
一些投资人私下也对我们承认，当下具身智能领域有很多噪音和泡沫。但该投还是得投，因为游荡的热钱总要找到出口。有投资人粗略估算，目前中国活跃在 AI 和具身智能领域的投资机构起码有上百家，早期投资的资金总和超过百亿美元。
投资机构寄望这些 “智驾系” 创业公司能更接地气地解决实际问题。毕竟经过十年打磨，智能驾驶已完成了从新兴技术到标准商品/服务的 “0 到 1”。如今拥有量产和企业运营经验的人才下场创业，投资人也愿意用真金白银为他们的经验提前买单。
机器人作为一门学科与产业的起点在美国。1961 年，通用汽车的装配线上就出现了首个工业机器人 Unimate，主要任务是焊接与搬运。近半个世纪后，波士顿动力创始人马克·雷伯特从麻省理工实验室走出，让双足、四足机器人学会了动态平衡的本领。
这也影响了投资人对创业团队背景的偏好。创立星动纪元的陈建宇、联合创办千寻智能的高阳、联合创办星海图的许华哲、蚂蚁集团强化学习实验室前首席科学家吴翼——这四位均毕业于加州大学伯克利分校，被业界合称为 “伯克利四子”。除此之外，卡耐基梅隆大学（CMU）、麻省理工学院（MIT）、斯坦福大学等也是去年投资圈格外青睐的背景。
对海外名校的执念一度让资本错过了本土草根团队。宇树科技的早期投资方初心资本合伙人田江川反思曾给宇树创始人王兴兴贴过 “屌丝背景” 标签，导致初心资本没能更早投资。
去年开始，投资机构对具身智能创业者的背景有了更广的接纳：从高校教授、传统机器人产业人才，转为拥有规模产品化经验的智能驾驶产业高管，如华为、理想、小鹏、地平线等公司的人才。
华为车 BU 前首席科学家陈亦伦，和百度智能驾驶业务前总经理李震宇联合创办了它石智航，上线数月内融资超 10 亿元人民币；理想汽车前 CTO 王凯和智驾骨干贾鹏联合创办的 “至简动力” 拿到了元璟资本等机构约 5000 万美元天使轮投资，并即将获得某头部互联网大厂的注资；地平线机器人前副总裁张玉峰创立的 “无界动力” 完成了首轮 3 亿元天使融资。
再早一点，地平线前副总裁余轶楠，以及小鹏汽车和 OPPO 前首席科学家郭彦东等人先后创业，并在短时间内获得资本重注。一位投资人对我们说，智能驾驶背景的团队见过大场面、“花过大钱”，懂得调用海量算力进行大模型训练，具备调动庞大资源的经验，这是纯学院派团队难以企及的。
截至今年 7 月，特斯拉用于自动驾驶 FSD 模型训练的计算集群规模等效于约 11 万张英伟达 H100 显卡；国内智能驾驶领域头部整车厂或者供应商也各自拥有数千至上万张高性能 GPU 。据我们了解，头部车企每年用于自动驾驶模型训练的支出保守估计超过 10 亿元。
有接近理想汽车的人士告诉我们，贾鹏 2024 年末就考虑就出来创业，被说服多留大半年，其中一个原因是理想有更多算力资源训练 VLA 模型 —— VLA（视觉-语言-动作）模型目前是具身智能领域的主流模型路线。但创业团队的训练算力有限。
从技术路径上看，智能驾驶经历从依赖高精地图、基于规则工程，逐步转向 Transformer 架构、端到端训练的新路线，用海量数据和算力让车辆驾驶风格更加拟人化。随着具身智能也面临类似的路线分岔，智驾背景创业者所积累的大模型训练和数据运用经验，被认为可以有效迁移到具身智能领域。
一位猎头透露，去年有家公司创业初期甚至没设产品经理岗，但今年已经急招具有产品思维的人才。针对智能驾驶背景的工程师，各家开出的薪资涨幅普遍在 50% 左右。
有业内人士对这种跨界提出疑问，认为表面上自动驾驶和具身机器人都遵循 “感知-决策-控制” 的架构，但智驾控制的是方向盘、油门、刹车，输出的是扭矩和速度；而机器人需要控制全身超过 20 个关节电机与灵巧手，依靠力觉反馈实现精细操作。
一位投资人在调研了上百个项目后发现，敢在现场演示核心功能、稳定表现的团队屈指可数。“每家的故事都很漂亮，但量产问题是 ‘房间里的大象’。大家都看到了，但都忽视它。”
有投资人向我们明确表示更倾向押注年轻的 “少壮派” 团队，对半路转行、以整合资源为目的的资深高管创业持保留态度。其中一位投了智元机器人的投资人说 “不想再陪年纪大的、偏攒局性质的公司玩”，在他看来，如果新入局者在技术和产品上缺乏硬核差异化、商业模式又不够突出，是很难打动投资人的。
但要讲清楚技术和想象如何落地，又何止是所谓新入局者的挑战。
前述技术路径在现实中缺乏验证，其根本原因在于高质量的真实交互数据极度匮乏。成本是更现实的问题。有具身机器人公司 CEO 跟投资人算过账，他们研发的用于汽车总装车间替代工人的机器人，目前售价约 60 万元 / 台，预计 2027 年规模量产后，能降至 35 万至 40 万元，与两名工人 18 个月的薪酬及社保支出相当。
但这个模型并未计入机器人的使用寿命和故障损耗成本。以最容易损耗的灵巧手和机械臂为例，据我们了解，特斯拉机器人 Optimus 灵巧手有超过 20 个自由度，能抓取从直径 2nm 的细针到 30cm 的宽体箱，但使用寿命不超过 2 个月。规模量产的商品显然无法接受这种损耗。
具身智能的算法路线也尚未走出迷雾。基于规则的小模型能精准执行某些固定任务，但泛化能力很差。比如教会机器人按照既定程序擦桌子，但如果桌上突然出现了未见过的障碍物，小模型可能就不会绕行。VLA 模型是更主流的技术路线，能听懂 “收拾房间” 等抽象指令，但可能错误归类物品，效果相对不可控。
二级市场已经流露出悲观情绪。一位证券分析师告诉我们，他的关注重心已经不在具身创业公司上而是 Robotaxi（自动驾驶出租车）。“具身智能最好的行情已经结束了，现在进场，只有跌的份儿了。”
在今年 11 月的一场国家发改委发布会上，新闻发言人李超指出，在新资本加速入场的背景下国内人形机器人企业已超过 150 家，新动能虽能激发创新，但也要注意防范高度重复的产品扎堆上市、研发空间被挤压等风险，强调 “‘速度’ 与 ‘泡沫’ 一直是前沿产业发展过程中需要把握和平衡的问题，这对于具身智能产业来讲也是一样” 。
这是国内政策制定机构首次对具身智能发出风险提示。
有投资人保持着复杂的乐观态度，“市场总有不理性的钱，二级市场可以随时买入英伟达，但一级市场只有少数公司能投中宇树。” 他期待着特斯拉、美国具身公司 Figure AI 这些领头玩家的技术突破能拉动行业。后者在今年 9 月以 390 亿美元估值完成超 10 亿美元 C 轮融资，成为全球最贵的具身智能公司。
他们的投资逻辑高度相似：具身智能大脑（思考与决策模型）、小脑（运动与控制模型）、机器人本体是第一优先级项目，然后是触觉传感器、机械臂 / 灵巧手，以及数字采集等。“大家拿着相似度 95%，甚至 100% 的产业图谱去 pitch 创业公司，” 一位投资人坦言，“95% 的时间我们都在投共识。”
在风投的簇拥下，具身机器人公司或许能稍微靠近那个规模化的机器人未来。但有投资人提醒，如今一级市场上数百万美元级的小额 “支票” 并不少见，而真正单笔超过 2000 万美元的大额投资并不多见 —— 而后者往往才是决定创业公司能否走完后半程的关键 “粮草” —— 去兑现投资人热衷描绘宏大的市场前景，或者化作风投吹起的又一个泡沫。
题图来源：《Robot》