热热闹闹的世界人工智能大会(WAIC)前不久在上海落下帷幕,纵览这场大会,最具热度的当属具身智能机器人,相关参展企业达200多家,独占世博展览馆一整层。
在7月20日举办的大会闭幕式上,包含具身智能在内的32个重点项目集中签约,同步还启动了“2026国际具身智能技能大赛”,让具身智能加快走向产业一线。同时,上海物理智能与机器人研究院还在闭幕式上揭牌成立。
一派热闹景象下,多位业内人士从经济的角度抛出冷思考:展馆内机器人本体差异化不大,谁能笑到最后?近年来,具身智能投资热度持续走高,是否需要关注行业中存在的泡沫风险?一场关于具身智能的榜位争夺赛或许才刚刚开始。

世界人工智能大会上,参展观众围观机器人表演。
家用服务机器人投资增长迅速,一季度有所回落
和WAIC大会上所展现的情形一样,“今年在资本市场上,机器人赛道的投资热得超乎想象。”上海麟碳管理咨询有限公司创始人、资深硬科技投资人刘瑶对南都记者说。
毕马威出具的一份研究报告——《跨越奇点:世界模型如何重塑具身智能产业与商业新范式》(以下简称《报告》)显示,具身智能作为大模型应用的主要发展方向,在2025年以来实现快速增长。具身智能2025年的融资额达111.7亿美元,同比增长152%;融资数量670笔,同比增长81%。2026年一季度融资额达50.3亿美元,同比增长182.9%;融资数量203笔,同比增长55%。

毕马威的一份研究报告。
毕马威分析认为,融资金额和数量的不断走高一方面反映出赛道的火爆,另一方面“大模型+机器人躯体”的技术路线在此时逐步趋于收窄。相比于软件,具身智能涉及复杂的机械硬件、传感器和产线建设,属于典型的高门槛、重资产赛道。一旦技术可行性被验证,就需要大量的资金投入,这也直接推高了融资金额上限。
除了投融资总量持续攀升,机器人赛道的投资结构也在发生变化。从WAIC大会的情况来看,厂家今年开始注重机器人的应用场景,让机器人干活,比如做饭、做家务、迎宾、零售、分拣快递等。
《报告》显示,根据下游应用场景的不同,具身智能企业主要分布在工业机器人、特种机器人、个人/家用服务机器人、公共服务机器人等赛道。值得一提的是,家用服务机器人在2025年投资增长迅速,融资额达16.9亿美元,较2024年大幅增长19倍,但2026年一季度有所回落,融资额仅1.6亿美元。目前,工业及特种机器人占据主导地位。
企业如何警惕泡沫风险?专家建议找准自身定位
大额的投融资下,机器人赛道是否存在泡沫?从多位业内人士的回答来看,答案是肯定的。
刘瑶对南都记者表示:“无论是非常早期的种子轮机器人,还是目前第一梯队的、明星赛道的机器人,泡沫确实是有的。”
“举例子来说,有些机器人公司可能已经上市了,它在上市后的一段时间内都处于高位,但是它能不能保持两年三年还处在高位,甚至说保证不裁员、不调整方向,这些都还是有变数的。”刘瑶说。
但在未来学家、《连线》杂志创始主编凯文·凯利看来,在新技术的发展过程中,泡沫不可避免。他在WAIC大会上谈到,对于投资热潮,AI领域存在泡沫,但基础设施投入将促进科学创新与生产力提升,因此这属于具有长期社会价值的“必要泡沫”。
刘瑶也认为,泡沫从某种角度来看也并非坏事,更多的参与者、资金进入机器人赛道后,将推动这个行业不断进行技术研发等,实现规模经济,机器人的性能会越来越好,价格也会越来越便宜。
另一个现实的问题是:泡沫之下的企业存亡。
对此,清华大学交叉信息学院长聘副教授、北极雄芯创始人马恺声在WAIC大会上谈到,我国目前机器人相关企业数量是较为庞大的(企查查数据显示,截至2026年3月23日,我国现存110.9万家机器人相关企业),因此每家企业找准自己的定位很重要。如果不是头部企业,建议做垂类产品,看自己适合哪个细分赛道,比如本体、电机、触觉模块等。

在2026世界人工智能大会上,一台机器人从货架上取出一瓶饮料。 新华社记者黄晓勇摄
资本看重机器人能否在现实场景“真干活儿”
从WAIC的现场情况来看,机器人要真正进入现实生活,还有很长的一段路要走。比如:有的机器人虽然能够冲咖啡,但动作完成缓慢,不能干急活;有的机器人面对嘈杂的环境,不能精准识别“主人”的指令;有的人形机器人尚不能完成独立行走……
上述问题出现的背后是,当AI进入物理世界,其缺乏人类三维立体的数据。
《报告》指出,具身智能目前面临的瓶颈之一就是,真实机器人数据采集成本高、场景覆盖窄,难以穷尽不同物体、动作、环境和机器人形态。
因此,过去半年,资本开始密集流向数据公司。据公开报道,光轮智能短短两个月内连续完成两轮融资,估值超20亿美元,成为全球首个具身数据领域独角兽;2025年成立的简智机器人,获蚂蚁、滴滴、德联领投;觅蜂科技从智元孵化独立后,迅速完成数亿元融资。
大量资金的涌入,也让具身数据领域出现泡沫。形芯智能副总裁朱军对媒体谈到,现在具身数据领域最大的泡沫信号是三重错位:行业人人高喊数据是核心,但客户普遍压低预算、不愿为高质量真机数据支付合理溢价;赛道玩家扎堆做同质化仿真数据,靠低价内卷;资本疯狂追捧,可行业整体客户复购率偏低,多数团队仅靠融资维持,稳定商业化订单很少。
刘瑶表示,从资本的视角看,更看重机器人到真实的应用场景中能否真“干活儿”,如果机器人只能在实验室场景中完成相关动作,这样的公司未来将很难拿到融资。