在
2024
“中国最具投资潜力机器人公司
TOP20
”
评选中，人形具身赛道表现抢眼，宇树科技、银河通用、星海图、逐际动力、星尘智能、智元机器人、穹彻智能、星动纪元等
8
家企业入选，占据榜单近半壁江山，再次印证了资本市场对具身智能的追逐热度。
8月23日，
中国机器人创投巅峰论坛现场的
“投资局”圆桌
，
首程控股执委、首程资本总裁叶芊
领衔，
无限基金SEE Fund管理合伙人马麟
、
清水湾二期基金投资总经理段誉
、
蓝驰创投合伙人曹巍
共同梳理了当下的投资逻辑和产业推演，展开“具身智能投资热潮下的冷思考”话题探讨。
·
具身智能的竞争烈度
·
万台销量的时点预期
·
Gartner曲线推演
·
投资判断逻辑&“下注”企业画像
无限基金SEE Fund团队源自清华大学，是一支专注于早期科技成果转化的基金。过去一年多，我们投资了银河通用、星海图、穹彻、松延、智平方等机器人本体公司，也布局了无问芯穹（算力）、光轮智能（合成数据）、灵宇宙（人机交互），以及上游的坤维科技（六维力传感器）等。
我们看好大模型对物理世界的赋能，特别是在机器人领域。
我们专注投早投小、投硬科技，所以挖掘了行业顶尖科学家和老兵，在他们最早期创业阶段参与其中，长期赋能。
清水湾基金由香港科技大学李泽湘教授、高秉强教授，长江商学院甘洁教授共同发起的早期基金，专注于硬科技赛道。我们参与投资了消费科技领域的云鲸、大疆，工业领域的海柔创新等，近期还有餐饮领域的不停科技、智慧农业领域的维尔科技、传感器领域的爱感等。
我们的投资思路是从具体问题出发
，看它解决了怎样的市场需求，以及能不能在早期跑通PMF。我们在全国六个地方有自己的孵化平台，超过一半的项目由自己从零孵化，这是与大多数基金不一样的地方。
蓝驰创投是一家源自硅谷的早期投资基金，已经深耕国内16年，目前资金管理规模约200亿元。我们从2016年逐步布局早期机器人领域，投资了商业清洁机器人高仙，工业机器人领域的优艾智合、蓝芯科技，康复和外骨骼领域的程天科技，软体领域的万勋科技，这一波具身智能与大模型结合的浪潮中投资了银河通用和智元。
我们有两个思路，一是技术导向
，积极布局具身方向由大模型带来创新机会和头部项目；
二是产业导向
，从产业趋势出发，关注垂直领域的专业机器人，比如电商平台出海热潮就为海外的快递物流生态带来了巨大的末端压力，因此我们会布局小楠科技等围绕末端物流分拣这种创新场景的专业机器人企业。
泡沫是好事，要“卷”出新“卷”法
叶芊：前面“创业局”圆桌提到，目前全球大约有
170
家人形机器人宣布融资或开始创业，中国约
70
家。现在，这个数据还在增加中。我们应该怎么看具身赛道的竞争强度？本体的价格会无限下探吗？
马麟
：
这个问题不止出现在具身领域。
回顾中国创投历史，从半导体到新能源汽车，到人工智能，都出现过。
我认为这并不是不好的现象。
中国现在在世界上占有领导地位的行业都经历过这样的周期，用泡沫催生一个行业的繁荣、从中厮杀并且存活下来的企业，它的国际竞争力是非常强的。所以从国家角度看这是一个好事。
回到投资机构视角，我们则要谨慎看待几个问题。其一就是这么的企业分散了本就不多的人才，也分散了支持他们做场景的下游客户，此外，还有政府、资本资源都被分散了。
从现在起，
如何商业化落地会成为行业关注的核心。
即便做不到正向现金流，即便不是大家期待的那个万能的机器人，但至少要找到一个市场认可点。这是行业成熟必经的一个阶段。
具身智能的终局一定是很绚丽的，但一定会经过泡沫、冷静、再泡沫、再冷静的反复震荡。
段誉
：从消费科技到toB领域的垂直赛带，
几乎很难举出“不卷”的例子
。2021年的割草机器人、2022年的泳池机器人、AMR(自主移动机器人)，每一个都是白热化的竞争。但最后一定会有人杀出来，并建立自己的护城河。
今天聊“冷思考”，那我们就来看它有没有解决一些真实问题和实现PMF。泳池机器人领域，有的企业做到了水线的清洁，或实现了自动回充，做出了差异化。再看双足机器人，它在
很多领域还没有达到客户的需求门槛
，还在寻找优化方向。这个过程中的“死亡率”可能会更高。
曹巍
：我今年的直观感受是，这个生态的参与度、丰富性、供应链的纵深，都比往年有了大幅提升。作为投资人，看到这一点是非常开心的，因为这代表大量的优秀人才、社会资本、产业资源、政策关注聚集到了这个方向上。这是一件非常好的事情。
对于“卷”，首先要看是向上卷还是向下卷。
我认为投资人和从业者都应该具备一种更高维度的方法论视角。比如，我刚才提到的高仙机器人就选择不在国内卷，而是去海外市场卷，把竞争对手打得很惨的同时，实现了50%以上的毛利和50%的年均增速。
还有一种
技术维度的向上卷
。我们投资的万勋科技是全球首家真正实现软体机器人产业化落地的。同样是做机械臂，传统的小六轴或协作臂可能只有15%-20%毛利，而万勋的毛利水平在70%以上，并且成为大疆的官方指定合作伙伴。
总而言之，一定要在方向和能力上进行差异化建设，这也是为整个生态提出了更高的目标。
如果没有能力往上卷，就往下卷，去减成本；如果有能力，就去全球市场卷
，做出中国原创、全球领先的差异化产品。
叶芊：用三五年或更长时间维度看，本体产品的价格推演怎样才是合理的？
曹巍
：
产业发展的早期，客户侧是非常强势的。
我刚见了一位产业侧的大牛，下面有四五家上市公司、50多亿营收规模、75%的海外业务占比。他们选择机器人合作伙伴的逻辑是成本定价法，就是看工人一年的工资是多少，最多给机器人两年回本，少则一年半，以此向供应商征集报价。
这其实是一种非常残忍的定价策略。
你的机器人多少钱我不关心，有本事就来合作。
在产品不成熟、没有头部玩家出来之前，大家就是面临这样一个从0到1的起步阶段。这个时候，企业定价的能力一是源自产品差异化能力，二是整个业务体量，三是资金储备。有些特别有实力的公司，早期项目就接受亏着做。
现在的定价经常会出现低毛利或负毛利，我觉得这个阶段会持续两到三年。优秀的企业跑出来后，有了定价能力和顶级产品，伴随着规模效应和成本侧下降，
毛利区间会回归到30%-50%。
我们看A股的智能制造上市公司，毛利基本在30%左右，然后8个点的营销费用，8-10个点的研发费用，5个点的管理费用，剩下10个点左右的净利润。
长期来看，机器人也是这么一个生意。
段誉
：
如果又辛苦又不赚钱，那肯定是somewhere be wrong。
我们投的炒菜机器人自己研发一整套软硬件系统，出海后卖3万美金，并实现几千台出货；棉花采摘机器人卖价也在30万。
所以，如果很难实现盈利，应该思考需求切入是否准确，而不是再融点钱的问题。
马麟
：
很多新的技术进入行业的时候，早期毛利是非常分散的。
从不挣钱、或低毛利，甚至乱定价的情况都有，但最终会在良性或非良性竞争中收敛到一个稳定的值。
当创新性不足的时候，就会出现大量企业同质化竞争。
其中，一旦有一家企业很好地实现技术与市场结合，往往能吃到最高的毛利。我的感受是，这样的公司在中国越来越多地出现。大家都在聚焦创新、把技术做好，让别人追不上。以前彩电和VCD单纯打价格战的情形已经没有了。
未来，在前沿行业里，我相信中国企业的毛利结构会更加健康，向欧美产业结构追赶和靠近。
真正的泛化智能距离万台销量还有多远？
叶芊：就商业化落地而言，我们现在处在具身智能的什么时点、万台销量目标何时会实现、
B
端和
C
端场景哪个更容易实现？
马麟
：所有人都在关注落地的问题。我们的理念是从社会和产业角度分别思考。
一个好的技术要对社会产生正向影响，不是说卖一台机器人就淘汰一个人，那是零和博弈。我们希望的是卖一台机器人的同时让两个人增收，这才是良性循环。未来几年，AI和具身智能对社会的冲击可能会超过大家的想象，会非常猛烈地淘汰一些岗位，替代很多人的动作，产生社会结构的变化。这是每一个有责任的机构应该去思考的问题。
从产业角度看，企业应该追求做两类机器人，
一种做人类做不到的事
，比如汽车生产车间的机械臂，速度更快、节奏更高、负载更重、精度更高；
另一种是人类不愿意去做的场景
，比如一些特种机器人。
这些领域一定能吃到更高毛利——因为没有人类跟它竞争，同时不会对现有的社会结构和产业产生大的冲击，或至少给社会带来适应的窗口期。这是我更期望看到的，也更符合市场化的企业生存逻辑。
至于什么时候到
1万台的量，我认为至少要到2026年
，才能看到真正的具有泛化能力的具身智能产品实现这一突破。这个行业还处在非常非常早期，需要足够的耐心和善意。
段誉
：我特别同意马总的观点，
要为社会做增量，让社会变得更幸福
。
对销量的定义取决于我们认为的具身智能是什么样的。湖泊里面清草的智能船舶算不算具身智能呢，如果是的话，过几年就会实现几万台；有的大型轮船焊接机器人，也能移动，也有自己的视觉，当年就达到百台量级，未来三五年会能够实现上万台。
如果我们一定把它想象成带胳膊带腿、能够走来走去的形态，那可能就会非常远。
曹巍
：这是一个非常好的问题，我们内部做行业推演的时候就反复讨论过。
高仙机器人所有产品矩阵加起来过万台用了5年时间。这里有个前提，就是产品形态的确定性和最关键的PMF。当下的人形、半人形具身智能都在探索PMF，没有一家企业敢说已经100%想清楚了。而且即便找到了PMF，还要考虑供应链能力、与传统制造业的互补能力等复杂的系统问题。
我的看法略保守，我认为至少5年才能实现万台。
叶芊：很多投资机构在制定投资策略的时候，往往会提炼出三个关键词：本体、算法、数据。不同的机构基于不同的商业策略选择了不同的标的。在座的三家机构也有不同的投资组合，在策略制定中是如何对这三个维度进行排序的？
马麟
：
本体、算法、数据
这三个因素是互相耦合的，本体决定了数据的维度，数据又在一定程度上决定了算法的选择，算法和本体又有一定互联度。所以，我们更多地是要
在不同的时点做不同的事情，而不是说哪件事情更重要
。
我们的布局从本体开始，这也是一个行业的开端；之后就布局了模型和数据。现在，我们在本体上的策略基本在收缩，更多的精力放在了数据上。我们关注数据怎样对企业产生更大的赋能，产生更多的增量的社会效应。
曹巍
：我们现在看到的行业状态是本体形态百花齐放。感知和控制方案如何部署、灵巧手要多少自由度、自由度和鲁棒性优先级如何排序，这些问题都未形成行业共识。在起步阶段，本体的重要性会更高一些。一旦行业出现单品类销量过万台的头部公司，
行业对本体的标准形成共识，本体的重要性可能就会下降。
随着本体的成熟和行业需求打开，数据能力的重要性就会上升。
数据能力既包括产业资源整合能力，也代表了清洗、规划、标注、使用能力。
算法层面，最新的研究论文也是百花齐放，层出不穷。算法其实是基于数据和场景收敛的一个依托，没有明确的场景思考，没有成形的数据中台系统，就很难把算法迭代到可商用的阶段。算法只有起点，没有终点，可以无穷无尽优化。只有可商业化的算法，才是有产业价值的算法。
所以，产业发展的不同周期，本体、算法、数据的优先级会不断切换。
“泡沫来临的时候，享受它就可以了”
叶芊：具身智能是否会遵循其他行业通用的Gartner曲线？如果是，我们处在什么阶段，是否会迎来泡沫的破灭和随后的繁荣？
