進入2026年，資本市場的熱情持續(xù)升溫。IT桔子數(shù)據(jù)顯示，僅2026年1-3月，中國機器人賽道就發(fā)生207起融資，其中人形機器人融資133起，115家公司拿到錢。銀河通用完成25億元B+輪融資，投后估值225億元；松延動力B輪近10億元；靈初智能Pre-A輪20億元，估值80億元；帕西尼B輪10億元，星動紀元戰(zhàn)略融資10億元。智元機器人第10000臺通用具身機器人已量產(chǎn)下線，從5000臺到10000臺僅用三個多月。

在美國，資本的瘋狂程度同樣驚人。Figure AI在2025年9月完成10億美元融資，估值達到390億美元——一年內(nèi)翻了15倍，投資方包括英偉達、高通、英特爾、OpenAI等幾乎半個硅谷。1X Technologies正在尋求10億美元融資，估值目標超100億美元。Apptronik目標新一輪5億美元融資。特斯拉Optimus預(yù)計2026年年底前量產(chǎn)，馬斯克的計劃是未來年產(chǎn)100萬臺。

但冰同樣刺骨。

翻看各家的財報，營收數(shù)字確實好看。優(yōu)必選2025年營收20.01億元，同比增長53.3%；極智嘉2025年營收31.71億元，首次實現(xiàn)盈利4382萬元；宇樹科技2025年營收17.08億元，凈利潤2.88億元；臥安機器人2025年營收9億元，經(jīng)調(diào)整凈利潤1276萬元。從增速看，這是一個正在高速增長的賽道。

然而，大多數(shù)企業(yè)仍在虧損。優(yōu)必選全年虧損7.9億元，越疆虧損8404萬元，云跡虧損2.95億元。更值得關(guān)注的是應(yīng)收賬款的隱憂——優(yōu)必選應(yīng)收賬款高達18.42億元，占營收的92%，壞賬準備5.39億元，計提比例接近29%。

這并非中國企業(yè)獨有的困境。硅谷同樣在經(jīng)歷洗牌。Arrivo放棄商業(yè)化尋求收購，Realtime Robotics申請破產(chǎn)保護，更多初創(chuàng)公司在融資失敗后悄悄解散團隊。

如果只看到中國市場的融資熱潮，就會忽視一個關(guān)鍵事實：拿到錢的只是極少數(shù)玩家。中國已有人形機器人整機企業(yè)超140家，發(fā)布產(chǎn)品超330款，但真正拿到融資的不過115家。換言之，超過20家企業(yè)顆粒無收。

這些沒融到資的企業(yè)在做什么？大部分在從事低技術(shù)含量的競爭——四足機器狗、簡單的教育機器人、玩具級的消費產(chǎn)品。它們的存在讓市場看起來熱鬧，但并沒有真正觸及行業(yè)核心的技術(shù)突破。

如果只看到美國一些公司倒下，就斷言行業(yè)遇冷，也是一種誤讀。Figure AI的390億美元估值、1X的家庭機器人預(yù)售、Apptronik的7.77億美元融資——這些數(shù)字背后是資本市場對具身智能賽道長期價值的認可，只是這份認可目前集中于少數(shù)頭部企業(yè)。

行業(yè)正在經(jīng)歷的不是"冷或熱"，而是"分化"。

翻看頭部企業(yè)的財報，結(jié)構(gòu)問題比總量更值得關(guān)注。

先看中國企業(yè)。宇樹科技2025年營收17.08億元，同比增長335%，扣非凈利潤6億元，毛利率60.27%——這是目前行業(yè)唯一真正盈利的企業(yè)。但盈利建立在特殊結(jié)構(gòu)上——科研教育客戶占七成以上，產(chǎn)品單價從2023年的59.34萬元降至16.76萬元。極智嘉首次盈利4382萬元，高度依賴海外高毛利市場（收入占比75.3%，毛利率46.6%）。優(yōu)必選的1079臺全尺寸人形機器人交付看似亮眼，但年化產(chǎn)能已超6000臺，產(chǎn)能利用率僅18%——賣不出去的問題比產(chǎn)能不足更嚴重。

再看美國企業(yè)。Figure AI的營收數(shù)據(jù)并不好看——年營收約130萬美元，與390億估值之間隔著巨大的鴻溝。但這家公司拿到的是10億美元級別的融資，投資人買的不是當下的收入，而是Helix模型展示的端到端訓(xùn)練能力和通用機器人前景。1X的Neo家用機器人定價2萬美元預(yù)售，2026年預(yù)期交付。

這揭示了一個根本性的差異：中國企業(yè)在硬件和工程化上領(lǐng)先，美國企業(yè)在AI模型和軟件層更強。

過去一年，中國機器人企業(yè)在硬件上取得了顯著進步。宇樹的G1、Unitree H1等產(chǎn)品，在運動能力、續(xù)航、負載等指標上已經(jīng)做到全球領(lǐng)先。極智嘉的倉儲機器人、優(yōu)必選的Walker系列，在硬件規(guī)格上與國際巨頭難分伯仲。供應(yīng)鏈端，中國企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)了核心零部件的國產(chǎn)化替代，成本控制能力遠超海外對手。

硬件的天花板正在顯現(xiàn)。一個最直觀的例子：目前主流人形機器人的硬件規(guī)格已經(jīng)足夠支撐絕大部分應(yīng)用場景，但軟件能力卻嚴重滯后。機器人可以完成預(yù)設(shè)的固定動作，卻無法自主理解任務(wù)、規(guī)劃路徑、處理意外。一個簡單的"把桌子上的水杯拿到廚房"任務(wù)，需要人類提前完成復(fù)雜的編程和環(huán)境配置，機器人本身無法理解這個任務(wù)。

這背后反映的是一個根本性瓶頸：具身智能與通用人工智能之間，還橫亙著巨大的鴻溝。

所謂具身智能（Embodied AI），是指智能體通過身體與環(huán)境交互而產(chǎn)生的智能。當前的技術(shù)路線讓機器人具備了"身體"——可以行走、抓取、執(zhí)行動作——但"智能"部分仍然停留在弱人工智能階段。

問題是數(shù)據(jù)。全行業(yè)有價值的物理交互數(shù)據(jù)不足3萬小時。這個數(shù)字聽起來可能不夠直觀，但對比一下就明白問題所在：大語言模型在互聯(lián)網(wǎng)上的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以萬億token計，自動駕駛領(lǐng)域的corner case數(shù)據(jù)以百萬公里計，而機器人領(lǐng)域的物理交互數(shù)據(jù)，迄今為止積累的可用樣本不超過3萬小時。

數(shù)據(jù)不足的直接后果是泛化能力差。機器人在實驗室環(huán)境下可以完成的任務(wù)，一旦轉(zhuǎn)移到真實場景，往往表現(xiàn)急劇下降。一個在春晚舞臺上完美表演的機器人，到了工廠流水線可能連基本的質(zhì)檢動作都做不好。

企業(yè)已經(jīng)開始轉(zhuǎn)向。宇樹科技IPO募資42億元，其中20.22億元投入具身大模型研發(fā)，占比接近一半。優(yōu)必選2026年研發(fā)預(yù)算預(yù)計7億元，重點方向也是AI大腦和運動控制算法。Figure AI的Helix模型正是通過端到端訓(xùn)練展示了更強的泛化能力，這也是投資人愿意給出390億估值的核心原因。

未來兩到三年的競爭，本質(zhì)上是一場數(shù)據(jù)資產(chǎn)的爭奪戰(zhàn)。

誰能積累更多高質(zhì)量的物理交互數(shù)據(jù)，誰能把"小腦"和"大腦"真正融合，誰就能在這一輪洗牌中活下來。

問題是，這場等待智能降臨的時間，會是三年，五年，還是更長？

越疆管理層在財報溝通中判斷：做世界模型所需的數(shù)據(jù)量需要千萬乃至過億級別，需要拉開3~5年的時間來看。優(yōu)必選的判斷類似：2026-2028年將是商業(yè)化的關(guān)鍵期，行業(yè)將進入"淘汰賽"階段。

對投資人和從業(yè)者來說，這意味著：Robot（機器人）≠Roi（投資回報）。

過去兩年市場給予的高估值，很大程度上建立在對技術(shù)奇點的樂觀預(yù)期上。但如果這個預(yù)期被證偽，或者需要更長時間才能實現(xiàn)，估值泡沫就會破裂。從財報數(shù)據(jù)來看，大部分機器人企業(yè)還遠未達到自我造血的程度，一旦融資環(huán)境收緊，行業(yè)洗牌將不可避免。

但行業(yè)仍有希望。正因為問題足夠清晰，方向足夠明確，那些真正在數(shù)據(jù)和算法上建立壁壘的企業(yè)，反而會獲得更大的競爭優(yōu)勢。

在這場馬拉松中，比拼的不是誰跑得更快，而是誰更能熬。