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　　近年来，具身智能在资本与技术双重驱动下热度攀升，但伴随而来的估值泡沫与商业化迟滞，也逐渐引发投资界担忧。

　　近日，高盛报告所指出的行业“订单荒”，以及Figure对优必选相关视频涉嫌AI合成的公开质疑，进一步将行业推至舆论中心，揭示其在订单落地与技术真实性方面面临的双重考验。

　　在此背景下，蓝鲸科技记者专访了联想创投集团董事总经理梁颖，从投资人视角解析行业当前挑战与未来投资方向的变化。

　　作为在该领域深耕超十年的投资方，联想不仅曾在逐际动力估值仅三四亿元时参与首轮投资，见证其成长为估值三四十亿元的明星项目，还孵化了云迹科技、星动纪元和零重力飞机工业等多家代表性企业。

　　针对的质疑，梁颖指出，关键在于验证“客户端是否真正在使用已采购的机器人”，直言当前不少产品尚未形成有效商业闭环。她进一步点出，行业更深层问题：不仅是AI能力不足，“本体其实也并不成熟”，包括稳定性差、功耗高、负载能力弱等硬件瓶颈仍待突破。

　　在她看来，具身智能不应简单等同于双足人形，“人形或许是终极梦想”，但商业落地的核心在于场景适配，而非形态模仿。基于这一判断，2026年，联想的投资逻辑将从聚焦本体，转向产业链上游的核心部件领域。

　　蓝鲸科技：近年来人形机器人行业热度攀升，却受困于成本与场景难题，联想创投对其商业化临界点有何判断标准？

　　梁颖：相比，我更倾向于称其为具身智能。具身智能不等同于双足，人形机器人更像终极梦想，需要等待产业和技术成熟，可能还需要10年时间。具身智能的核心是让机器更智能化，而智能化未必需要仿人。这一波AI大模型加机器人，解决了传统机器人只能完成单一任务、多任务需长时间训练的问题。1.0阶段的机器人多聚焦垂直场景，比如扫地机器人、除草机器人、自动驾驶等；工业场景中更多是自动化加机器人的组合，已替代大部分可替代的人工，剩下的都是成本效率不如人或难以替代的工作。这也是特斯拉布局相关产品的原因，其工厂已近乎无人化，只剩少量人工无法替代的操作，需要机器人进一步替代。这一波技术的核心是抓住了大模型的泛化机会，但拐点尚未到来，目前还做不出理想化的类人机器人。

　　梁颖：坦白地说，机器人大脑、小脑算法及硬件本体均未达到产业大规模成熟阶段，这一波获得融资的机器人创业公司，不少来自AI算法背景。他们认为机器人本体硬件已成熟，只是不够智能化，靠AI大模型加持就能补齐短板。但现实是，本体其实并不成熟——现在能做出demo，可批量落地解决实际问题的挑战非常大。大家应该也看了今年亦庄的机器人运动会，机器人纷纷亮相奔跑，能明显发现它们稳定性差、功耗高，无法长时间工作，还存在其他诸多问题，更不用说并非完全自主，需依赖遥操，一个机器人要两名工程师陪跑。对人类而言简单的走跑跳，对机器人来说难度极大，目前根本做不好。

　　蓝鲸科技：人形机器人需要攻克关节、功耗等技术才能实现多任务，行业是否陷入“技术堆砌难落地”的怪圈？

　　梁颖：要实现人形机器人与人比肩的灵活性，必须搭载至少50+的自由度关节，但这会直接引发连锁难题成本飙升难以控制，小型化落地受阻，还伴随功耗过高、稳定性不足等诸多现实瓶颈。理想虽丰满，现实却骨感——当前不少企业仍停留在概念叙事阶段，即便估值居高不下，商业化价值实则有限，多数产品的核心应用场景仍聚焦科研领域。脱离学术研究范畴，真正能落地实用的成熟产品寥寥无几。我们在大量项目考察与投资实践中发现，许多公司初期均宣称要打造“全场景多任务人形机器人”，例如在工厂场景中无需专门训练，半小时内即可切换插螺丝、搬箱子等不同作业任务，但真正推进落地时，多数企业不得不转向科研市场寻求突破，找到商业化爆发点的难度极高，人形机器人产业的商业化进程确实面临严峻的现实挑战。

　　蓝鲸科技：具身智能可拆分为机械臂与移动平台的模块化形态，这种设计思路能否解决当前技术突破分散、落地场景碎片化的问题？

　　梁颖：科研领域确实在不断尝试解决这些问题、寻求技术突破，但这个过程中，有些技术突破更像是“沿途下蛋”，往往在特定场景下才偶然实现。我个人觉得，现在的具身智能机器人可以拆分成上下两部分：上面是机械臂，下面是可移动平台，至于是双足、轮式还是四足，其实不重要，关键是适配场景。比如工厂场景里，四足或轮式可能比双足效率高得多，没必要执着于人形。这种对人形的执念，其实是受相关产品影响，大家都觉得要做人形机器人。但实际落地场景中，真正需要人形的其实是家庭——家庭环境不适合轮式设备，速度不能太快，需要稳定、安全且不伤人，空间适配性也要强。而工厂场景里，很多时候不需要移动平台，固定位置的机械臂就能完成复杂操作。所以核心不是要做一个完美的产品，而是找到合适的应用场景，让机器替代人的经济模型成立，说白了就是客户愿意为它买单。要是买一个10万块的机器人，后续还得两个人专门维护，就没意义了。

　　蓝鲸科技：对于报告提及的行业“订单荒”（暂无企业确认大规模订单或明确生产时间表），您怎么看？

　　梁颖：关键要看客户端——买了100台机器人，是不是真的在使用。有些产品其实尚未是个完成品，可能只是个demo。另一方面，不少行业的人有很深的危机感，想靠AI和机器人改变行业，所以会愿意购买尝试。就像很多老板给员工买了一堆相关产品，结果用了一个月就发现不好用、用不了。我觉得应该鼓励大家尝试，这样才知道中间的问题在哪里，然后一起想办法解决。一开始不用指望机器人解决所有问题，先聚焦一两个应用场景，再慢慢拓展更多功能就行。

　　蓝鲸科技：你们做调研时，是否会遇到一些商业落地不太顺利的机器人企业？这些企业的问题症结在哪？是不是因为急于融资，所以更偏向于向投资人讲故事？

　　梁颖：资本有时候会急于推动行业发展，每个行业都有自身的发展规律。现在资本大量涌入，就像AI 1.0泡沫破裂后，一堆公司倒下；过去两年，半导体行业也有很多企业倒闭，所以有时候资本在背后会急于求成。资本本身没有绝对的对与错，对的时候能助力企业快速成长；反之，没有资本加持，企业的自我造血和成长周期会大大拉长。但资本也会过度催生，造成大量的泡沫，总体来看有利有弊。

　　蓝鲸科技：未来，联想创投在具身智能领域的投资，会偏向To C类机器人公司还是To B类机器人公司？

　　梁颖：短期To B更容易商业落地变现，To C虽说是天花板最高、市场最大的赛道，但当前技术难度也最大。我们理想中的机器人，说白了就是能在家替代管家，啥都能干、真正帮人解决问题——陪孩子、陪老人、做家务、做饭等。但现在的机器人单一事情都尚未能做好，即便大模型让它的情感认知和对话能力有了提升，陪伴时依然像机器人，没有真正的同理心和温度。不过从长远来看，我们创投的投资逻辑更看重长期价值，可能要等5年、10年甚至15年。这个过程中技术和应用会不断迭代，呈现螺旋上升的态势。每一波资本和从业者进入，都会解决部分问题，落地一些能真正实现机器替代人、降本增效的成果。遇到技术瓶颈就寻找新技术，发现新应用场景就持续攻坚，最终朝着那个理想目标推进。

　　梁颖：具身智能商业化的落地，要想替代人，核心还是要解决真正的降本增效。场景不要太复杂，这类场景或许是危险、不适合人涉足的领域，比如危险、污染环境的巡检、维护等，这类场景的刚需性很强。也不一定需要人形，特定场景下轮式等形态就够用，核心是解决人不适合去的问题，以及人无法24小时工作的需求。这一波的核心还是应用需求驱动，在需求导向下找到最优解决方案，有时候要做减法而非加法，不能堆砌各种功能。现在做相关领域的公司，大多是科研背景的教授出身，学院派居多。他们更倾向从技术出发，思考技术能做什么；但其实应该从需求出发，先明确需要什么，再看技术能否实现。实现目标不必依赖单一技术，也不能只盯着某类技术，关键是用合理成本的技术解决实际问题。

　　蓝鲸科技：2026年，联想创投在具身智能领域有哪些具体的投资计划、核心方向可以分享？

　　梁颖：我们布局具身智能很早，从机器人1.0到2.0，我们投资了30多家机器人企业。具身智能这波，也在早期估值不高的时候投了7-8家。核心还是看好团队——他们清楚面临的挑战，也会兼顾短期落地与长远发展。到2026年，再投这类本体企业的话，估值已经偏高了，而且该出来创业的团队基本已经创业了。资本是有周期的，所以我们今年下半年已经开始逐渐向产业链上游的零部件领域倾斜。同时，也关注已投企业的商业化落地，帮助这些企业找到商业化的切入点。