年初，北京国管及旗下公司、北京市引导基金联合首钢基金旗下首程控股共同发起100亿规模的北京机器人产业基金，重点投向机器人本体零部件以及应用领域。
4月29日，首钢基金参加CANPLUS邀请
AGI产业先锋营导师、北京航空航天大学教授、北航机器人研究所名誉所长、中关村智友研究院院长王田苗教授，真成投资创始合伙人李剑威以及加速进化创始人兼CEO程昊
共同参加“新周期的挑战，硬科技创投如何应对？”线上直播，就机器人相关产业趋势和投资机会展开深度讨论。
以下为精华内容整理：
人形机器人迎来创业窗口期，寒武纪大爆发已开始
参加CANPLUS：过去30年间，中国的机器人产业分别经历了哪些发展阶段？
王田苗
：曾经很长一段时间内，中国的机器人产业一直处于酝酿阶段。直到2012年开始出现迅猛发展的势头，其后10年间中国机器人销量稳居全球首位。如今，放眼全球约60万台套的机器人供货量中，
半数以上都烙印着“中国制造”的印记。
从宏观角度看，中国机器人已在全球中高端市场占据独特地位，但在
底层软件、核心部件以及产品可靠性
等方面，我们仍需与国际领先水平保持追赶与超越的态势。
李剑威
：这是一个令人激动的时代。鉴于极为庞大的工业基础，中国在机器人应用和生产方面均走在世界前列，例如服务机器人、扫地机器人等，且功能较国外同类产品更全面。基于国内发达的制造业和旺盛的降本提效需求，
机器人已经到达大规模产业化阶段。
可以预见，未来5年人形机器人将会取得非常快速的发展，尤其是与AI 相结合后，可能超出我们的想象。从投资角度观察，我们认为当前是一个不错的投资时间点。而二级市场的嗅觉更为敏锐，一旦出现人形机器人的消息，链条上的公司股价便会上涨。我们判断，
未来 5 年之内中国可能会出现整机公司
，这一个非常有吸引力的机会。
程昊
：这一次
人形机器人面临的机遇与此前都不太一样
，这次更多由AI来驱动。AI正在变得越来越强大，伴随它对物理世界的感知、影响和判断越来越强，现有的手机、PC等载体可能将无法承载其全部能力，需要新的载体或计算终端。
基于这个逻辑推演，
我们认为人形机器人的创业窗口期正在打开
。此前由于AI的限制，人形机器人在很多场景中无法实现商业落地。而今，大模型的发展、本体零部件成本的快速下降，令其商业化的可能性大大增强。如果再不入局，将为时已晚。
作为专注人形机器人的创业公司，加速进化一直专注于双足人形机器人的研发，具备20多年积累，可搭建降低开发者门槛的软件并提供机器人所需的算力。长期来看，机器人对于独有计算单元和SOC的需求可能将出现，我们已开始投入研发。
参加CANPLUS：目前，机器人+大模型的进展如何？
王田苗
：现阶段，大模型与机器人的融合大致可以“孕育”出两类机器人，分别是
咨询型具身智能机器人和劳动型具身智能机器人
，两类机器人的出现也催生出一些重要的应用前景。
比如咨询型具身智能机器人，通过对话便能理解人类语言并执行相应任务。目前这类机器人已有逐步进入普通家庭的趋势；而劳动型具身智能机器人在大模型的赋能下，已能够优化控制规律，完成如抛光、打磨，甚至自主换件等实际操作，实现一脑多机的高效协作。
但
劳动场景中的机器人仍处于探索阶段
，因为该场景对安全性、低成本和可靠性的要求非常高。目前即便是采用内部特殊控制的人形机器人Figure 01，其延迟也在1秒以上，而工业界对延时的要求却远高于此，通常需要在10毫秒、甚至3毫秒以下。
为此，学术界和工业界正致力于寻找机器人
通用基础大模型
。机器人的通用基础大模型由于涉及具身智能，需要用到行为智能空间、感知三维空间等，这与语言大模型的智能空间有所区别。但我相信随着技术的不断迭代和突破，机器人的智能水平将大幅提升，并有望出现爆发性的应用。目前，一机多脑和一脑多形等研究方向都已在应用研究的进程之中。
李剑威
：如王教授所言，
大语言模型领域已有通用的LLM，但机器人行为领域却尚未出现通用大模型
，仍处在群雄逐鹿的阶段。英伟达在 GTC发布过一些新框架，Figure等也有自己的方案，美国和中国的模型都在不断涌现，有些用开源，有些用 RTOS。
短期内，我们还没有看到一个类似于CUDA的开发环境出现，大家正各显神通。不过从终端应用角度讲，很多产品都已经足够惊艳。比如机器人已经拥有灵巧的手指，甚至可以玩魔方。现在是个很有趣的时间点，
应用百花齐放，但通用模型尚未出现。
至于未来机器人通用大模型是否会出现、何时出现，如今定论为时尚早。但有一点可以确定，
机器人竞争的核心离不开成本和普适性
。如果一家机器人公司的产品安装量足够多、价格足够便宜，它的开发环境可能就会变成标准，并吸引开发者聚集。
现在是
寒武纪大爆发阶段
，我相信接下来几年会是好戏连台。
程昊
：在商业模式的设计上，我们划分为三个阶段——
To D、To B和To C
，前两个阶段分别对应蓄力期和成长期。蓄力期主要积累机器人的可靠性、量产能力、移动算法等，希望在成长期实现大几千台、上万台的出货量。进入To C阶段，机器人的售价可能会降低至10万元以内，每个家庭都会有一两台。
之所以先做To D，是因为
整个行业尚处于非常早期的阶段
，机器人侧的本体刚刚起步，芯片侧还在复用PC的芯片，云侧的基座大模型也在初步阶段。
这种情况下，要实现机器人的标品量产，首先需要构建一个很多开发者进来做Agent的智能体生态，然后让通用机器人做各种各样的事情来支撑这个生态。其中端侧和云侧是两个支柱，前者需要机器人本体有对应的芯片和操作系统开发工具，后者需要建立基座大模型，以及更深度的学习层算法。
To B 阶段会涉及到机器人搬运、产线操作或者一些体力劳动，技术储备会更加重要。但
目前所有的人形机器人在工厂均无法实现商业落地
，所以在To D阶段，我们和开发者都在围绕To B场景探索。
到第三阶段，当To B的机会显现时，我们可以联合开发者一起冲进去，把一些场景打透。最终，机器人行业要想实现蓬勃发展，还是要To C，真正进入家庭，陪伴人类、照顾人类，创造碳基生物和硅基生物长期友好共处的机会。我们也相信，
机器人终将进入千家万户
。
参加CANPLUS：机器人能够实现最快落地的最佳场景有哪些？
王田苗
：个人认为，
物流可能是最快得以应用的场景之一。
我们在理解人形机器人的应用时，往往是在理解“将环境、设备进行改造的成本叠加人力成本后，除以机器人的购买成本、维护成本和学习训练成本”的结果。目前，
这一比值仍远远小于1，
表明在许多场景中，如训练机器人拧螺丝，其成本远高于人工操作。特别是在非结构化或者非规则的场景下，额外的搭建和适配成本可能还会进一步增加。
而从成本收益的角度考量，机器人搬运特定重量、特定大小的东西，训练快速且成本较低。尤其是在承担一些危险物品的运输任务时，考虑到对人的伤害等风险因素，使用机器人的成本会明显降低。采用前述公式计算，其成本效益比值很可能接近或大于1。
目前，物流领域的这一比值大约为0.7，这意味着其中还有很大的提升空间。此外，在
化
学药品、核工业等高风险领域，机器人同样有望展现出巨大的应用潜力与市场机遇。
李剑威
：进入具体场景，主要还是看机器人有多智能。如果能做到足够智能，很多场景都可以用。我个人认为，
开发者场景是比较现实且确定的
。因为一个机器人真正落地场景前，首先需要有人进行训练和教育。一个普适性的平台是我们目前比较看好的入口。
程昊
：未来两到三年内，
面向开发者可能是最主要的机会
，因为只有这个领域能实现一定规模的量产，商业模式能跑通、能活好。当机器人在移动能力上实现突破后，To B 领域第一个能够成熟起飞的就是物流配送或者大搬运相关场景。这一点上，不仅我们看到了机会，目前海外商业落地比较成功的机器人公司也在对此进行攻坚。
参加CANPLUS：目前机器人领域面临哪些挑战？
程昊
：
目前最大挑战是处处皆挑战。
在行业起步阶段，每一个环节都不成熟，但对创业者而言这反而是机遇，尤其是那些真正具有韧性、认知足够清晰、执行非常笃定、效率高的团队。历史上，很多伟大的公司都诞生于比较困难的环境中。
近几年的创业环境与我第一次创业时差异比较大，但机遇也和以前不一样。PC时代和互联网时代的创业，大多只能在应用层玩，但这一波具身智能，我们有机会从一开始就参与到最核心、最复杂、市场潜力最大的环节中，而且从行业开端就有一批非常优秀的创业者和投资人在其中拉齐认知、一起拼搏。
这是个千载难逢的机会，挑战与机遇并存。
李剑威
：10年前甚至5年前，硬科技领域的投资还比较冷门，方向不被理解，非共识的机会更多，估值也比较好谈。现在，之前投互联网、消费、医疗的投资人可能都会来投硬科技，竞争就变得激烈起来。对于投资人而言，
可选标的变得更多，但给你的反应时间可能会更短。
另一个阶段性的挑战是，因为退出环境有变化，公司上市的难度和速度可能也有较大差异。如果寻求短期内的快速成长，对投资人和创业者而言难度都相当大。不过，反过来看这也是件好事，对于那些真正对行业有热情的参与者非常有利。历史反复证明，
越是经济寒冬往往越容易造就伟大的公司，因为他们忠于信念、勇于坚持。
从最终回报角度讲，我们当然希望公司能够做大并IPO。前几年热钱多，资本的宽容度比较高。但如今的环境发生了变化，我们更加关注
公司的商业模型推演和商业化路径。
王田苗
：当下，整个赛道正处于震荡重构中，全球供应链和资本市场的流动也在重构。创业者作为动态环境中坚守创业的核心力量，正面临着不同以往的新范式。今天的创业，
不仅要有高门槛值的科技，还需要拥有实现技术落地的场景资源或数据支持，同时又要找到志同道合的商业合伙人
，这些都给创业带来了巨大的挑战。以机器人为例，无论是人形机器人还是工业机器人，其市场竞争力不仅源自技术的先进性和场景的适用性，也在于价格的优势。
第二个挑战是融资。
硬科技行业拥有长周期的特征，在目前优质资本相对稀缺的情况下，对创业者的融资能力提出了更高要求。如何把握好融资节奏，有智慧地洞察自己公司和市场的变化显得特别重要。
第三个挑战是核心团队。
一支意志坚定且富有冒险精神的核心团队，是克服挑战的关键。这支团队必须能够清晰判断时代的趋势，即便面临困难，也能与时俱进、辩证地分析问题，并从中看到未来的发展希望。
参加CANPLUS：我们将在6月份前往日本学习和考察工业机器人。各位对日本的机器人产业有哪些看法？
王田苗
：日本在机器人领域的技术、材料、部件制造、测量、加工、装配、可靠性以及超强寿命等方面均展现出了卓越的实力，为业界提供了宝贵的学习和借鉴经验。在过往长达20-30年的时间里，日本在基础制造和智能制造，尤其是单元零部件、传感器和材料等方面一直处于世界领先水平。值得一提的是，
其代表性企业发那科的机器人毛利率高达35%，远超我国行业平均水平不足20%的行业现状。
我很想借此机会与日本的年轻科学家以及在日留学的华人科学家们深入交流，共同探讨一些未来发展方向的问题。我们可以就机型设计、创业思路、美国在人工智能大模型和机器人具身智能领域的进展，以及中日两国在哪些方面可以实现合作共赢等问题展开探讨。
李剑威
：我们感觉大模型与机器人的结合，可能美国在这一议题上最有发言权，也是目前国内一些公司的对标方向。但日本是一个传统机器人强国，全球大量传统产线上的机器人与日本的
发那科、安川电机
等都有很深的关系。
这就牵涉到一个对于创业者和投资人很重要的话题，人形机器人看起来很美好，但我们
在
什么场景下才能够对所谓上一代的机器人形成替代？
其实未必能完全替代，因为在专业场景中专业机器人的效率更高。日本对人工智能也非常重视，OpenAI的第一个海外办公室就放在了日本。
如果能够与发那科这样的公司沟通，我会特别感兴趣他们的机器人形态是否已经优化到特别适合装备场景的机型形态。什么刚需是新的机器人能满足而老的机器人满足不了的？进一步想，特斯拉工厂的自动化水平也已经很高，那么新的机器人该从什么环节切入？
这些问题对于创业者思考后期商业化将非常有帮助。
程昊
：一个非常有意思的现象是，这一波
具身智能发展最快、热度最高的都是中国和美国的公司。
但如果往前看3-5年，全球最顶尖的足式机器人都在日本和欧洲，比如德国曾有一个非常强的机器人足球队。据我们了解，欧洲曾经有很多人形机器人实验室，踢球机器人机型做得非常好。
如果有机会前往日本，我希望了解他们如今
为何在具身智能领域表现得相对安静
。当然我更想去与国内思路相对保持同步同频的美国，希望听听他们对场景的思考、技术迭代的规划等。
新兴产业的崛起无疑将带来许多绚丽的机遇，但对于投资人和产业创造者及引领者而言，如何精准判断公司的价值、精准把握技术和产品发展的阶段和时机，仍旧是贯穿始终的考验。历史滚滚向前，悲观者永远正确，而乐观者永远前行。
参加CANPLUS：在真成资本以往的投资案例中，“非共识”是一个有趣的观点。能否分享一下我们对此的理解？
李剑威
：科技领域存在一个跨越鸿
沟的
应用曲线
，很多产品都会碰到早期困境这个难题。比如马斯克和他的几个创业公司，做电动车曾经面对很多困难，Space X的困难更多，曾经连续三次火箭发射失败。再比如低空经济，10年前如果你提出载人无人机的想法，绝大多数人都不会赞同。
放到10年前或者20年前，人形机器人创业是件非常困难的事。早期的科技投资往往都经历过这样一个非共识的阶段。大家都认为这个不靠谱的时候，你怎么度过？
马斯克的第一性原理讲得非常好，我们要从底层开始考虑一件事是否真正可行，是否能在经济模型上真正给社会和用户带来价值。
但科技创业或者投资本身是一个如履薄冰的过程。当竞争格局比较恶劣或者完全没有竞争者时，我们并不会特别强调非共识，而是全力去想怎么活下去。其中的核心点是如何尽快商业化，确保现金流为正。如果项目成功，回头看可能被认为是非共识，但当时可能并非如此。
投资人有一个重要的责任，是增加创业企业的成功率
，这是衡量一个投资方的核心标准，所以要想得更深、更清楚、颗粒度足够细。我们希望合作伙伴总是有钱的，不要只有三个月的现金流，钱越多越好、越安全。
参加CANPLUS：在选择赛道时，我们有哪些的断标准和底层逻辑？
