編者按：

具身智能并非單一技術的突破，而是一場由資本、工程與場景合力推動的全球浪潮。這正如五百年前的地理大發現，我們正在智能的驅動下，重新繪制物理世界的邊界。

星河頻率特別策劃「具身智能大航海」系列文章，立足全球視野，錨定通用機器人、陪伴機器人、機器狗、機器人大模型等核心賽道，深度剖析行業內的頭號玩家們。

以「大航海」為名，記錄探索者們如何駕馭算法、硬件與資本的浪潮，尋找屬于自己的新大陸。

正如每一次大航海都重塑世界格局，具身智能的征程也在重新定義機器與人的關系、技術與社會的關系。在這個系列里，我們不僅關注誰能率先靠岸，更關心誰在指引航向、如何穿越泡沫、何處才有真正值得登陸的未來。

作者 | 毛心如

一家去年年初成立的美國具身智能公司 Physical Intelligence，平地丟出來了兩個王炸。

先是月初開源了 4 月份發布的π0.5——首次實現在開放世界家庭環境中的長周期任務泛化能力的 VLA 模型。

后有外媒報道，Physical Intelligence 正以 50 億美元估值洽談新一輪融資，這次估值較去年 11 月 4 億美元融資后的 24 億美元，直接翻了一倍。

這并非個例，而是全球具身智能賽道進入爆發期的縮影。美國的 Figure AI 成立 3 年估值已達 395 億美元，中國的智元也在成立兩年時間內，估值迅猛增長至約 150 億元人民幣。

而在去年展會上，還是被人評價「不太認識」的宇樹，也將以 120 億元人民幣的估值，在今年四季度提交 IPO 申請。

剛結束的外灘大會上，星海圖聯創許華哲把業內老生常談的一個觀點又擺了出來，從行業收入和估值水平來看，人形機器人行業無疑存在泡沫。

但在這一堆泡沫之下，顯然行業已經有了隱形的梯隊之分。從公司估值這一維度來看，全球已有 10 家初創具身智能公司突破百億估值大關，中美兩地正沿著不同的路徑向前狂奔。

十位玩家的四種路徑

在具身智能的估值版圖上，一條清晰的「貨幣分界線」已然形成。國外六位玩家以美元估值為核心，頭部企業甚至邁入「百億美金俱樂部」，而國內四家公司則以人民幣估值為基準，整體處于「百億人民幣梯隊」。

這種差異不僅是數字的差距，更折射出兩地產業階段與資本預期的分野。

從估值規模來看，美國企業明顯領先。除了 Figure AI 的絕對領先外，Physical Intelligence 以 50 億美元估值緊隨其后，并與 Skild AI、Agility Robotics、Apptronik 和 Field AI 共同組成了美國陣營的中堅力量。

中國方面，宇樹在 7 月完成 C 輪交割后估值來到 120 億，銀河通用和梅卡曼德機器人則以約 100 億元人民幣估值卡位入局。

拋開估值光環，從技術路徑和商業模式看，這十家公司有四大運營路徑，分別是軟硬件全棧派、重硬件「身體派」、重軟件「大腦派」以及純軟件「機器人大腦派」。

軟硬件全棧式發展，被 Figure AI 與智元機器人視為破局關鍵。這種模式的核心在于從 AI 大腦到硬件軀體的全自主研發，通過技術閉環實現協同效率。

Figure AI 已經完成第三代機器人 F.03 的設計，預計今年量產，4 年內量產 10 萬臺。

其自研端到端模型 Helix，是首個由「系統 1，系統 2」架構組成的 VLA 模型，可以實現人形機器人上半身的高速精確控制。目前 F.02 已展示包裹分揀、疊毛巾、用洗碗機等功能。

智元同樣采用這一運營路徑，硬件端其已擁有遠征、靈犀、精靈三系列，大模型方面也推出了通用具身基座大模型 GO-1 和世界模型 GenieEnvisioner。

硬件本體優先的「身體派」包括宇樹、Agility Robotics 和 Apptronik。它們的核心優勢在于機器人本體設計、運動控制算法、關節電機等硬件技術。宇樹憑借超 90% 核心零部件自研和運動控制算法，其產品在成本控制、運動性能和可靠性方面表現出色。

Agility 的雙足機器人 Digit 專注于物流場景，已與亞馬遜、日本 ABICO 集團等巨頭展開合作。Apptronik 的人形機器人 Apollo 則與奔馳等公司合作，應用于制造業、汽車裝配等領域。

軟件與 AI 優先的「大腦派」以銀河通用、Skild AI 和梅卡曼德機器人為代表。這類公司的核心價值在于其 AI 模型、算法及解決方案。

Skild AI 的技術路徑和特斯拉 FSD 異曲同工，其通用機器人模型 Skild Brain，通過攝像頭圖像和關節反饋直接控制機器人動作。梅卡曼德從工業視覺起家，逐步擴展到提供機器人「眼腦手」全棧式解決方案。

銀河通用則聚焦大模型與場景泛化能力，技術路徑依賴仿真數據驅動和端到端模型優化，其推出的全球首個十億級仿真數據預訓練模型 GraspVLA，突破了零樣本泛化能力。

純軟件「機器人大腦」提供商包括 Physical Intelligence 和 Field AI。它們專注于開發通用機器人基礎模型，旨在成為所有機器人的「操作系統」，自己不制造硬件。

Physical Intelligence 專注于構建具身智能的基礎模型，其開源模型π0 曾被稱為開源領域最強的 VLA 模型之一；Field AI 則開發風險感知基礎模型，即 FFMs，強調機器人在動態環境中的自適應能力，目前已落地建筑、能源、制造、城市配送等行業。

中美資本：兩種邏輯，兩個未來

同樣擁有百億估值，中美資本的評判標尺卻大相徑庭。

這種差異不僅源于結算貨幣的不同，更多的是根植于兩地產業環境、市場需求與投資邏輯的深層分歧，這些分歧不僅影響著企業的融資節奏，更塑造了中外公司的發展策略。

在國外資本眼中，具身智能公司的價值不在于當下盈利，而在于技術能否定義行業標準，更多的是為「夢想和天花板」買單。

美國風投機構 Align Ventures 在投資 Figure AI 時曾表示，投資 Figure AI 的核心邏輯是其 Helix 模型可能成為人形機器人領域的「安卓系統」。即使當前硬件尚未完全成熟，但軟件架構和數據積累已經展現出定義行業標準的潛力

投資人們愿意為長期的、革命性的技術突破下注，容忍更長的研發周期。他們更傾向于那些有潛力定義未來、建立行業標準的公司，即使這些公司目前還沒有成熟的硬件演示或明確的商業化路徑。

例如 Figure AI 除了與寶馬簽下了「試點型」商業合作，并沒有實現明顯的商業化閉環，甚至機器人的量產也還是在計劃狀態，但依舊在估值方面一騎絕塵。

而不做硬件的 Physical Intelligence 也靠押注 VLA 大模型作為機器人大腦同樣拿下 50 億美元的高估值。

相反中國資本會更務實，對能量產、能控制成本的公司認可度更高，會看重「落地和地板」。它們更關注技術在產品化過程中的可行性和經濟性，要求看到清晰的技術路線圖和商業化前景。

所以，中國的投資常伴隨著產業資源整合的預期，資方希望被投企業能夠快速實現技術轉化，產生實際效益。這種偏好使得中國機器人公司大多在工程化、量產化和成本控制方面表現更為出色。

像宇樹，從 2020 年以來持續保持盈利狀態，2024 年年度營收更是來到 10 億元，其機器人 G1 售價 9.9 萬元，R1 售價 3.99 萬元正在不斷試探行業成本下限。同樣，銀河通用 100 億元估值的背后是 100 家智慧藥店簽約后帶來的裂變效應。

從目前的落地情況來看，中美兩方也呈現出不同的戰略落腳點，美國更多的押在「全球通用平臺」，而中國落在了「規模化本地供給」。

以 Agility 為例，亞馬遜、GXO、舍弗勒集團等重倉庫物流或工業制造的合作方，已經讓 Agility 實現在美國、歐洲等地的商業化應用，甚至今年在 GXO 工廠實現配送超 30 萬件商品。

下一步 Agility 將與日本 ABICO 集團達成戰略合作，進軍亞洲工廠。這些合作背后的錨點在于「覆蓋全球化場景，才能攤薄研發成本、擴大收入規模，支撐高估值」。

中國更看重「本土化優勢」，這種優勢既包括供應鏈與政策支持，也涵蓋本土特色場景的挖掘。從智元拿下的訂單來看，無論是中國移動、富臨精工還是湖北人形機器人創新中心，都是國內特色化工業、科研場景。

這些特色化場景帶來的不僅是訂單，還能提供：

更短、更快的「產品-市場」迭代周期，以便把現場反饋轉化到工程優化

豐富且強相關的場景理解和數據資源

本土化產品帶來的更高的用戶粘性

特色場景驅動下的商業化可復制性

同樣，智元的訂單也并不簡單停留在資金和產品的交換，更多在于占據數據采集與測試入口，以及尋找核心零部件的合作伙伴，進一步降低成本。

這種差異形成了有趣的中美互補格局：

中國憑借完備的制造體系和供應鏈優勢，在量產、成本控制和特定場景落地方面領先

美國則更專注于基礎算法、核心模型以及尖端技術創新

這種「你中有我，我中有你」的競爭格局正在塑造全球具身智能產業的發展路徑。

誰會拿到終局之戰的話語權

當下的具身智能競爭，技術研發不是唯一標的，場景落地的權重也在逐步上升。中外公司均聚焦「高需求、高附加值」場景，正在加速技術路徑的融合速度，以進一步推動商業化進度。

「身體派」正在大力補足 AI 能力，「大腦派」則需要硬件載體來驗證其價值。軟硬一體無疑是終極方向，但對任何公司都是巨大挑戰。

宇樹、Agility 這類公司，一直以來都是以硬件作為最大優勢，軟件這塊稍顯薄弱，并沒有發布性能超前的自研大模型。

純軟件公司如 Physical Intelligence 和 Field AI，雖然不制造硬件，但仍需要與硬件廠商深度合作來驗證和優化其算法。這種合作中的技術適配和數據共享挑戰不小，但也創造了新的產業生態可能性。

從長期來看，中美公司的優勢互補也將成為趨勢，零和博弈的思維不適應具身智能的發展需求。例如 Physical Intelligence 與國內的智元、星塵智能、廣和通均有達成合作。

當資本市場為具身智能公司的估值歡呼時，一個更值得關注的問題浮出水面：這些數字背后，真正支撐行業長期發展的核心是什么？

目前來看，這個答案是，信心。

投資者和創業者們相信，能夠解決勞動力短缺、提升生產效率、真正服務到人的通用機器人將創造萬億級市場。

雖然當下估值仍存在大量泡沫，但隨著技術挑戰的真實難度逐漸顯現，市場也可能會經歷一輪估值調整。

Figure AI 從 2024 年 2 月的 26 億美元估值到 2025 年 2 月的 395 億美元估值只用了一年時間，但是其并未產生實質營收。其與寶馬的合作僅限測試階段，簽約的第二個客戶同樣處于試點部署期，尚未進入付費環節。

高估值固然是對各家公司當前成就的認可，但如果美國公司不能解決「成本高、量產難」的問題，再高的估值也只是空中樓閣；如果中國公司始終無法突破核心技術，僅靠「低成本、快落地」，終將陷入「價格內卷」。

但在復雜討論背后，可以確定的一點是，中國的供應鏈優勢正在重新定義游戲規則。

銀河通用創始人王鶴在最近的一次采訪中提到，從「零部件供應-硬件量產設計-具身數據獲取-形成產品部署」這條全鏈路來看，中國是體系性地超越美國。

這種制造優勢不僅保障了中國企業的發展，也是全球機器人行業不可或缺的基礎。

此外，他也提到中國可提供的場景也比美國更多，中國的態度會更加的支持和嚴肅，不像美國有得天獨厚的金融環境，有非常充沛的風險投資。

而在這百花齊放的局面下，行業也仍需一些理性思考。短期來看，融資，尤其是大額融資，一定會是保證企業持續發展的底座。眾擎的趙同陽曾表示，現在的人形機器人公司，賬面上沒有 50 億元，都應該擔心。

長期來看，建立絕對的技術、成本、人才、資金及場景落地能力的護城河，才能保證不會被洗牌出局。

每個行業都會最終呈現「頭部集中」的格局，具身智能也不例外，或許最后只會有 5-10 個具備全鏈路能力的玩家站在終局里。

無論最終誰能勝出，這場由中美兩國主導的具身智能競賽，已經加速推進一個全新的機器人時代的到來。

而具身智能的終極目標，從來不是創造高估值公司，是讓機器人走進千家萬戶，成為人類的助手。

       原文標題 : 具身智能百億俱樂部，全球已有10位玩家