行业核心观点 - 2026年是具身智能行业决定分化方向的关键一年，而非终局之年，能够进入现实世界并建立可持续演化能力闭环的公司才有资格参与下一阶段关于“通用”的讨论 [1][29] 2025年行业融资概况 - 2025年具身智能领域融资活动极为活跃，共发生329起融资事件，同比增长219.42%，融资金额高达398.9亿元人民币，同比增长超过3倍 [1] - 行业在2025年经历了从年初春晚亮相、写入政府工作报告，到年中商业订单规模化（如智元与宇树中标中国移动1.24亿元采购），再到年末国际展会“炸场”等一系列标志性事件，描绘出特殊的宏观图景 [3] 融资流向与结构分析 - 资金分布呈现明显的层级化特征，关键零部件/关键部件领域融资事件最多，达131起，占总事件的40%，总金额为97.01亿元 [4][5] - 人形/通用具身智能本体领域融资事件62起，但吸金能力最强，总金额高达178.05亿元，资金高度集中于头部企业 [5][7][8] - 具身智能软件/算法/平台（大脑、小脑）领域融资事件20起，金额23.89亿元，公司多处于早期阶段但已展现强劲吸金能力 [5][10] - 垂直场景应用融资事件86起，金额74.23亿元，主要集中在消费/服务（55起，49.91亿元）和工业/协作/机械臂（25起，16.59亿元）场景 [5][9] 关键零部件领域 - 该领域最为热闹，涉及灵巧手、关节、高密度执行器、电子皮肤等，是众多创业者的首选 [6] - 典型公司如“灵心巧手”在2025年完成了多轮密集融资，投资方涵盖互联网巨头、产业基金及头部资本 [6][7] - 零部件厂商被资本视为产业链中风险最低、确定性最高的“送水人”环节，吸引了大量中早期、偏向制造端的资金，呈现“蚂蚁雄兵”式的高频融资景观 [15] 人形/通用本体领域 - 该领域马太效应显著，单轮融资金额最高的9起事件共拿走超过100亿元资金，头部公司一年内可能进行多次大额融资 [8] - 2025年代表性大额融资包括：银河通用机器人B+轮3亿美元、乐聚机器人Pre-IPO轮15亿人民币、星动纪元A+轮10亿人民币、自变量机器人A+轮10亿人民币等 [8][9] - 一体化机器人是重资产赛道，研发投入巨大（如特斯拉Optimus累计投入超30-40亿美元），只有融资额巨大的公司才有能力建立自研产线、整合供应链并承受早期亏损 [13] 软件/算法（大脑、小脑）领域 - 该领域公司处于极早期阶段，但因其掌握核心算法与基础模型，早期即表现出惊人吸金能力 [10] - 典型公司如“星源智机器人”（通用具身大脑）一年内获两轮天使轮融资，金额达数亿元；“朗毅机器人”（具身智能小脑）一年内获三轮天使轮融资 [10][11] - 资本持续投向“大脑”和“小脑”厂商，是基于“一脑万机”的终局预判，押注的是具身智能的能力上限和可无限复用的通用底座价值 [12][15] 互联网/科技巨头投资布局 - 互联网巨头通过直接投资或战略协作锁定头部厂商，形成“站队效应”，加速资源闭环 [13][14] - 2025年，8家核心大厂全年投资次数合计达62次，估算投资总额区间为14.5-34亿元 [13][14] - 百度风投以13次投资位居首位，侧重具身智能大脑和机器人本体；联想创投/联想之星11次，侧重应用场景；国香资本（商汤）和蚂蚁集团各8次，并列第三 [14] 当前技术能力与局限 - 具身智能已完成从0到1的跨越，在工业等场景可实现：非结构化环境的初步适应、端到端控制带来的流体运动、以及语义指令的直接转化 [16][17] - 具体能力包括：在杂乱零件筐中精准识别并抓取指定零件、折叠衣物等软接触任务成功率从30%提升至85%以上、理解“容易碎的蓝色杯子”等复杂指令 [16] - 当前技术存在三大局限：缺乏对复杂多步骤任务的长期规划能力、缺乏对物理常识的真正理解、在极端精密操作上存在视觉到触觉反馈的毫秒级延迟 [18][19] - 2026年的具身智能擅长“短程、局部、可容错”的任务，但在“长程、精密、不可犯错”的场景中仍不成熟 [20] 2026年发展趋势与落地路径 - 2026年行业将聚焦于进入现实世界，承担现实任务，首选工况稳定、流程明确、容错空间可设计的场景 [24][25] - 工业操作密集的汽车制造领域将成为第一战场，物流分拣将成为效率高地 [25][26] - 行业将系统性地补充“真机数据”并使其可复用、可继承，路径包括“人类喂饭”式训练（如宇树科技的全身遥操作平台、智元机器人的Agi-Pilot数据采集平台）和具身智能“大脑”层面的开源化（如自变量开源的WALL-OSS模型） [26] - 开源化与基准建立将降低开发部署门槛，为行业提供共同技术底座，加速大规模应用落地 [27] - 政策层面也提供支持，如工信部等四部门方案明确提出推动智能机器人规模化应用并打造“具身智能示范产线” [25]