文章核心观点 - 具身智能被视为一场“身体”与“灵魂”深度耦合的革命，其核心在于AI赋能，使机器从预编程转向自主决策适应，当前技术拐点已至[1] - 尽管通用机器人面临“空间理解”与“数据荒”的挑战，但在特定垂类场景（如零售、物流分拣）的商业化落地已近在眼前，2025年或能实现批量项目落地[2] - 在产业早期阶段，投资决策应锚定“人”（顶尖团队）与“核心能力壁垒”（如数据管线）两大决定性要素[2][3] - 面对2025年升温的赛道热度与估值，应采取“两端投资”策略：早期介入顶尖团队长期陪跑，或后期投资已验证商业路径的成熟项目，对估值过高、商业闭环模糊的中期项目持谨慎态度[4] 行业趋势与技术研判 - 具身智能并非简单的“机器人+AI”，其未来想象空间在于让“身体”实现高动态运动和灵巧性精密操作，并能通过与物理世界交互自我提升[1] - 当前机器人浪潮的革命性内核是人工智能在物理世界的落地，视觉-语言-行动（VLA）范式的快速收敛与相关学术论文数量激增印证了技术拐点的到来[1] - 行业面临两大核心挑战：前端模型的空间理解能力较差，以及机器人运动数据在丰富程度和体量上距离实现泛化仍有较大差距[2] - 在物流分拣等场景，具身智能能实现“抓起、翻转、扫码”等泛化抓取动作，解决传统预编程自动化无法处理的形态各异的软包物体分拣问题[2] 投资策略与逻辑 - 投资布局始于2023年下半年，当时“具身智能”对公众尚属陌生，判断基于AI在物理世界落地的清晰洞察[1] - 在技术路径未完全收敛的早期阶段，将能快速理解、吸收并引领方向的顶尖团队视为最宝贵的资产[2] - 看重企业在“数据管线”建设与管理上的深度积累，例如被投企业的统一端到端基础大模型基于零样本或少样本后训练已展现出良好的模型泛化能力，能较好完成复杂长程任务[3] - 践行“两端投资”策略：要么早期介入顶尖团队长期陪跑，要么在后期投资已验证商业路径的成熟项目，避开估值过高或商业闭环模糊的中期项目[4] - 硬科技投资不应追求现象级爆款，而应从技术颠覆性创新和团队的工程化水平出发[4] 投资布局与投后赋能 - 自2023年下半年以来，已投资银河通用、星海图、自变量、微分智飞、泉智博、松延动力、宇树科技、云深处、星动纪元等明星企业[1][3] - 投资版图呈现系统性布局，在机器人“大脑、小脑、肢体”等关键节点上均有落子[3] - 针对行业“数据稀缺”与“场景难入”的痛点，通过主办赛事、对接教育及工业场景，为被投企业构建真实的数据采集环境[3] - 旗下融资租赁公司能为目前价格高昂的机器人产品探索“以租代售”的商业化路径，旨在帮助被投企业跨越从实验室到市场的难关[3]