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　　，这一增幅远超人工智能、医疗健康、集成电路和新能源等热门赛道，增幅位列所有赛道第二（第一是储能），在所有赛道中资金规模位列第五。

　　根据腾讯科技不完全统计，截止到2月14日，中国具身智能初创公司近一个季度完成了近100亿元的融资，其中包括星海图融资10亿元，自变量融资10亿元，北京人形机器人创新中心融资7亿元，银河通用融资3亿美元，逐际动力融资2亿美元等。

　　猎豹移动CEO傅盛评价机器人赛道创业氛围火爆，原因是好融钱。“你去深圳花200万搞个机器人，打上自己的Logo，找个厂做出来，走两步没问题，你就有可能拿到投资。”

　　翻看各家的融资新闻稿，里面有一个细节——多数企业融资用途依旧围绕基座模型、数据等展开，只有少部分企业开始走出概念验证，探索更多的应用场景。

　　而如果回顾Omdia和Counterpoint两个机构提供的数据，2025年头部企业的人形机器人出货量也只有5000多台。

　　多数还在做技术探索、研发，出货订单没有放量，一小部分企业却花费上亿元，带着机器人登上了春晚舞台。

　　根据春晚现场的情况，包括宇树、银河通用、魔法原子、松延动力等几家企业带着各自产品先后登台亮相。

　　作为全民舞台，春晚和春节假日可以看作一个庞大的流量池，在这个时间段，用户有大把的时间来体验产品，是广告投放和产品传播的绝佳时段，互联网红包、抖音、DeepSeek，都是在这个节点上接住了泼天的流量，最终脱颖而出。

　　此前，一位从业者透露，头部企业的人形机器人，非开发版本定价大概在10万元左右，具备完整开发能力的主流版本能到30-50万元，另外也有一些非头部企业的产品在电商平台挂出了万元左右的价格。

　　价格贵，使用有门槛，很难保证这类产品在C端获得高转化率，但将其放在一个To C的活动上，目的是什么？

　　由于相关企业年前都已经领到了投资人的“红包”，春晚成了这些企业IPO路演的训练场。在此之前，宇树、银河通用、智元都被传出了筹备上市的消息，但银河通用和智元先后否认了相关传闻。

　　2025年的世界人形机器人大会上，王兴兴曾表示，“上市是对公司过去九年多发展时间的交代，也是对股东负责的表现。”

　　动辄亿元的门票费，超过了多数企业单笔融资额的1/10，即便是按照单价10万元来计算，也相当于1000台设备的出货量，换回来2-3分钟的全国性露脸，对于现阶段头部企业也只有5000多台的人形机器人产业来说，成本不低。

　　不过也有特例，智元机器人没有抢春晚的入场券，而是提前操办了一场名为“机器人奇妙夜”的独立活动，另辟蹊径来吸引流量。

　　“晚会用了250多台机器人，参与的工程师数量不到机器人数量的1/10，人员投入不多。”一位智元人内部人士透露。

　　由于机器人跳舞都是事先编排好的，行业习惯诟病其只能在特定的环境，执行指定的任务，不够智能，泛化不好。

　　但编排舞蹈，也需要投入大量的精力和人力，最直接的方式就是动作捕捉——舞蹈演员穿上动捕服来收集动作数据进行训练。

　　也有企业提出了工具化的方案，允许用户“投喂”视频以训练模型学习掌握舞蹈动作。

　　据相关人士透露，基于工具化方案，通常训练需要2-3小时，对视频素材也没有严格要求。

　　相比动作捕捉+算法开发的形式，工具化产品有望极大地降低人形机器人的使用门槛，便利性可类比剪辑软件，能够加速舞蹈这种场景下的应用效率。

　　“节目编排只需要导演的创意和基础操作人员，才能大规模复制，也是我们成本投入低、人员投入少的原因，也说明我们具备批量大规模交付这类晚会的能力。”智元机器人邱恒此前在机器人奇妙夜活动结束后说。

　　训练的过程中，每做一次动作微调，可能就需要终止现有的任务来重新编排，就像一个频繁要求修改的甲方，调整次数越多，效率就会变得越低。

　　再有一点，现有的工具化产品依旧不能100%解决机器人动作编排问题。前述智元内部人士也强调，复杂的高难度动作，需要在代码层面调整，并且需要额外训练。

　　“不管哪种方式，现在都不是非常标准化，也要人工训练模型。”另一位人形机器人从业者说。

　　作为一个新兴产业，即便是马斯克喊出了年产100万台，但他也没有找到很好的应用场景，业内对这个新产业从来都是褒贬不一。

　　我们在此前《我们不需要100万台“跳舞机器人”》中引述了一位投资人的观点——2026年，人形机器人如果只会跳舞，结局只有死路一条。

　　不过就人形机器人跳舞这件事，英诺天使基金合伙人王晟给予了前所未有的包容度。

　　“机器人跳舞才是真正的创新，没有人能预料到，机器人比人跳得好，至少超越了95%的人。”王晟感慨，“在你没有意想到的地方，它变得非常好，它可以去伴舞、演唱会，甚至成为机器人明星，带来你想象不到的商业模式。”

　　峰瑞资本投资合伙人陈石认为现在还属于发展的早期，但他强调机器人的硬件和运动能力做的不错，“我们早期上学的时候，能让机器人站起来、走起来，即便是四条腿走都很困难，现在行走已经很好了。”

　　外界对年产100万台年产能无法形成共识，但有业内人士透露，在需求存在确定性的情况下，扩产并不是一件难事。

　　从这个角度来看，不管是机器人上春晚，还是智元的“奇妙夜”，又或者是机器人运动会、拳击赛，都是产业在向外部宣讲机器人产品应用的一种形式。

　　回想了一下，今年我们参加过很多活动，都有能看到人形机器人，包括年前的短视频里，很容易刷到大大小小的企业年会上，机器人的“身影”。

　　“各种文旅场景、博物馆、明星演唱会，我觉得100万不是一个很多的数。”王晟说，“它变得足够便宜的时候，比如一万块钱能买一个跳舞机器人，你可以像狗一样牵出去，别说100万，1000万都不够用的。”

　　不过，站在产业观察的角度，猎豹移动CEO傅盛的观点颇为尖锐，他认为人形机器人还处于非常早期的阶段，在给我转发的一条机器人表演摔倒危及周边观众的视频时说，“你看这种，真踢到小朋友咋办？”

　　“硬件原型只代表工作量的10%。做汽车，你能产出第一辆能跑的汽车和最后量产至少还有两年时间，手机也有这个规律，从能点亮的原型机到量产机之间，至少还得大半年。”

　　相比开放场地，把机器人推向舞台，安全问题要小得多，能表演多久才是关键的，散热和电池续航是两个重要影响因素。

　　为了适应各种场景，模拟人类执行复杂动作，人形机器人配备了大量的关节来提升自由度，机器人在输出高扭矩、进行高频动作时，关节电机就会产生热量。

　　智源研究院院长王仲远在此前的分享中提到过，现阶段人形机器人硬件的稳定性还停留在科研阶段，“机械臂因过热保护频繁停机，有的机器人甚至需要旁边放电扇，像给它配一个保姆。”

　　一场演唱会，不管是歌手还是伴舞，可以按照2-3个小时来编排节目，一个人形机器人未必能撑得住这个时长。

　　一位人形机器人从业者表示，“发热主要是在关节，关节主要攻克就是这个问题。”

　　在续航方面，单电池续航一般可维持2小时，也可以通过换电池来延长续航，现阶段这个问题要比散热容易解决得多。

　　过去几年的一些展会上，经常可以看到机器人展示从桌面、货架上抓取、放置物品的案例。

　　最近一段时间，我们发现颐和园内设置有一处机器人零售店，引发了大量游客围观。从测试情况来看，从支付完毕到交付商品，中间机器人的取货环节耗费了30秒，预计是普通售货机的5-10倍。

　　为什么我们要选择一个效率只有普通售货机1/5甚至是1/10的机器人产品？

　　“售卖场景，除非不仅仅是拿货，也可以提供互动、情绪价值才合理。”一位人形机器人从业者补充道。

　　星海图创始人、CEO高继扬谈到一个观点：2025年做概念验证、2026年下半年做成果验证，即特定任务的端到端人工替代，在此基础上，行业才会进入效率提升阶段。

　　不管是稳定性、效率，这些台上、台下的问题都可以通过供应链的突破来攻克，但模型层面，对机器人不够聪明，不通用，或者说智能和泛化性不足问题的解决方案，行业其实还没有形成共识。

　　我们粗略的统计了一下，包括阿里达摩院的RynnBrain，智元机器人的GO-1，谷歌Gemini Robotics ER 1.5等在内，行业至少有10款开源的具身智能基座模型，大家都想争夺“人形机器人界”的安卓。

　　只不过，安卓可以输出接近甚至是超过iOS的用户体验，实现从A到B这种端到端能力，而现阶段这些开源的具身基座模型，不论是 VLA（视觉-语言-动作）路线还是 VLM（视觉语言模型）路线，尽管都强调在各种榜单上实现SOTA，但没有一家真正能让机器人本体在通用场景下实现从A到B的能力。

　　也就是在不久之前，英伟达又发了两篇新论文，提供了一套基于视频素材学习，Zero-shot（零样本）就能泛化执行不同工作的具身模型的可能性。

　　可以说，不管是创业团队，还是行业巨头，大家都在具身智能的黑夜里摸索前进。

　　而且，从A到B的路线都还没有达成共识，这可能是具身智能领域最关键的问题，不解决这个，又何谈“人形机器人界”的安卓呢?

　　还有一个偏哲学，且没有统一答案的问题：机器人能代表具身吗，具身又一定是人形吗？