文 | 产业家九连阳
2026 年并不是具身智能走向终局的一年，而是决定分化方向的一年。谁能够在这一年真正进入现实世界九连阳，并建立起可持续演化的能力闭环，谁才有资格参与下一阶段关于"通用"的讨论。
2026 年，具身智能正被推到了一个新的临界点。
在过去一年里，一级市场资本汹涌而至，融资额不断刷新着具身智能领域的历史纪录。
根据 IT 桔子数据显示，2025 年具身智能领域，共发生 329 起融资事件，同比 2024 增长 219.42%；融资金额更是高达 398.9 亿元，同比增长 3 倍之多。
从一月份春晚宇树 H1 登上春晚，到三月份具身智能写入政府工作报告，4 月份机器人马拉松开幕，再到 7 月份，智元 + 宇树中标中国移动 1.24 亿元采购，开启商业订单规模化；最后到国产机器人在 CES 展会炸场……具身智能在 2025，画出了一道特殊的宏观图景。
站在当下来看，具身智能领域，钱、算力和硬件似乎都已就位，但在这个领域，钱究竟流向了哪里？是谁在这场竞赛中拿走了最多筹码？
更重要的是，当"手"和"脚"已经初步成型，当模型开始走进工厂、仓库与产线，当下的具身智能，究竟已经能做什么？又有哪些能力，依然是金钱、算力和工程堆叠都暂时无法攻克的"无人区"？2026 年能否被攻克？
一、具身智能的钱，流向哪了？
根据 2025 年具身智能领域的融资统计，资金的分布呈现出明显的层级化特征。
最为热闹的，是关键零部件领域，交易事件高达 131 起，占总交易事件的 40%。
该领域企业专攻灵巧手、关节、高密度执行器或电子皮肤等。涉及企业较多，也是众多具身智能创业着的首选地，过去一年，在资本的加持下，使得一些企业快速跑出来。
例如灵心巧手这家企业在过去一年共完成了 5 轮融资，投资方涉及互联网巨头、产业基金，以及头部资本。
比起关键零部件领域，具身智能本体领域的融资事件数量仅有 62 起，远少于零部件领域。这类厂商主要做软硬一体化的具身智能本体，目标是做出像人一样灵动的整机。
不过，却表现出的极强资金吸纳能力。例如 12 月 19 日，银河通用获得了 3 亿美元的 B+ 轮融资；10.22 日，乐聚机器人获得了 15 亿人民币的 Pre-IPO 融资；6 月 22 日，星动纪元获得了 10 亿人民币的 A+ 轮融资；9 月 8 日，自变量机器人获得了 10 亿人民币的 A+ 轮融资……
这并不意味着所有企业都是如此。
从数据统计来看，单轮融资金额最高的 9 起融资事件共拿走了超过 100 亿元的资金。
可见该领域资金高度集中在头部的几家企业中九连阳，这些企业一年内可能进行多次融资，甚至有的拿走了几十亿的资金，而中尾部初创公司面临"融资荒"，整个板块马太效应明显。
值得注意的是，该领域大部分资本都集中在通用机器人领域，例如融资金额最高的 9 起融资事件里涉及的银河通用、乐聚机器人、星动纪元等。
除了这些通用机器人，还有一批深耕垂直场景的厂商，也有着出色表现，且场景较为集中，主要在 C 端的消费和工业场景。
与本体赛道动辄 Pre-IPO 或 C 轮的大额融资不同，专注于具身智能软件与基础模型的具身智能大脑、小脑厂商大多处于天使轮、Pre-A 轮或 A 轮的极早期阶段，交易事件和金额同比较少。
然而，由于这些公司掌握着具身智能的核心算法与基础模型，他们在早期就表现出了惊人的吸金能力。例如以星源智机器人为代表的具身智能大脑厂商，一年内拿到了两轮天使轮融资，融资金额数亿元；以朗毅机器人为代表的具身智能小脑厂商，在过去一年也获得三轮天使轮融资。
总的来说，风险投资拿的最多的，是具身智能"大脑"；资金最集中的，是具身智能"本体"；融资最频繁，参与者最多的，是关键零部件与触觉。
二、穿透迷雾后，资本的"精打细算"
资本的每一笔流向，都是在对具身智能不同层级的产业地位进行预判和加码。
在软件产业史上，资本早已反复验证过一条规律，那就是当一家公司的核心能力不是某个具体应用，而非为单一行业定制的应用层产品，市场便愿意在利润尚未显现之前，给予极高的 PS（市销率）定价。
无论是微软将操作系统与云平台能力横向复制到企业、政府与医疗体系，还是 NVIDIA 以 CUDA 与 AI 软件栈为核心，从游戏扩展到数据中心、自动驾驶与医疗影像，本质上都遵循着同一套商业逻辑：一次高强度研发投入，换取几乎无限的场景复用，边际成本随规模扩张而迅速趋近于零。
也正是基于这样的历史经验，资本才会在具身智能领域，持续把资金投向所谓的"大脑"和"小脑"厂商。在资本眼中，具身智能的终局不会是"百箱大战"，而更接近"一脑万机"，资本在这一赛道下注的，本质是具身智能的能力上限。
不过，具身智能想要大规模商业化落地，光有大脑并不够，必须依托强健的"躯壳"。
值得注意的是，一体化机器人是一个极度烧钱的重资产赛道。以 Tesla Optimus 为例。2022 – 2024 年间，特斯拉在 Optimus 上的直接研发投入累计已超过 30 – 40 亿美元。OpenAI、NVIDIA、微软共同投资的人形机器人公司 Figure AI 年烧钱速度约 2 – 3 亿美元。
所以，只有融资数亿美金的公司，才有财力去建立自研产线、整合数百家供应商，并承受早期高昂的交付亏损。资金自然也就逐渐向大公司或者有一定基础的厂商汇集。
除此之外，还有一个因素，则是互联网巨头通过直接投资或战略协作，锁定了头部一体化机器人厂商，这种"站队效应"加速了资源的闭环。
IT 桔子数据显示，8 家核心大厂全年投资次数合计达 62 次，其中百度风投以 13 次投资位居首位，联想创投 / 联想之星以 11 次紧随其后，国香资本（商汤）与蚂蚁集团均以 8 次投资并列第三，形成第一投资梯队。投资力度上，8 家大厂全年估算投资总额区间达 14.5-34 亿元。
这种"站队效应"将形成了一个闭环九连阳，即大厂提供真实场景，本体厂商打磨算法，产出更多数据。对于缺乏背景的小公司而言，拿不到高质量场景，就意味着在"数据飞轮"起步阶段被彻底抛弃。资本在这里押注的，是谁能成为未来十年物理世界的"默认硬件载体"。
不过，到最后无论哪家厂商胜出，都需要高功率密度的无框力矩电机、谐波减速器和灵巧手。这种刚需恰恰使得零部件厂商成为了风险最低的避风港，吸引了大量中早期、偏向制造端的 LP（有限合伙人）入场。为具身智能关键零部件与触觉厂商，带来高频率融资。
加之这种小而精的任务，也更适合垂直领域的初创团队，因此呈现出"蚂蚁雄兵"式的融资景观。
其实，零部件厂商决定着具身智能是否能被大规模、稳定、低成本地用起来。在资本眼中，这是整个产业链里风险最低、确定性最高的一环。
总的来看，无论是具身大脑、小脑吸引风险投资背后的"通用底座论"、本体厂商马太效应背后的"重资产突围战"，还是关键零部件与触觉高频融资背后的"送水人逻辑"，都是资本在 LLM（大语言模型）边际递减之后，重新寻找"长期可复利的技术资产"。具身智能，恰好同时具备高天花板、强工程壁垒和确定性刚需这三种要素。
三、钱和算力，买不来"物理世界的确定性"
现在来看，具身智能领域，钱已经到位，机器人的"手脚"也已初步成型，那么在 2026 年这个时间点，具身智能到底能干什么？又有哪些事是金钱和算力至今仍无法攻克的"无人区"？
以工业场景为例，其实，具身智能已经完成了从 0 到 1 的本质跨越。
例如以前的机器人只能抓取固定位置的零件。现在的具身智能配合 VLA（视觉 - 语言 - 行动）大模型，已经能做到在杂乱堆放的零件筐里，精准找出划痕最小的那个；得益于神经网络控制（端到端），机器人动作不再有明显的顿挫感。在折叠衣物、收纳托盘等软接触任务上，成功率已从 30% 提升至 85% 以上；面对"去把那个容易碎的蓝色杯子拿过来"这类指令，机器人不再需要坐标输入，而是能直接理解"容易碎"代表需要控制握力，"蓝色杯子"是视觉目标。
总的来说，如今的具身智能，已经可以实现非结构化环境的初步适应、端到端带来的流体运动，以及语义指令的直接转化。
但目前的具身智能在面对长程逻辑链、物理常识、极端精密操作三类任务时，依然有局限性。
比如机器人可以完成"拿起咖啡杯"，但如果要求其"去厨房洗杯子、接咖啡、加两块糖、送给二楼开会的王总"，其极大概率会在执行到一半时，因为某个小扰动而死机。目前的模型依然缺乏对复杂、多步骤任务的长期规划能力。
还有，目前的具身智能依然在通过海量数据模仿动作，而非真正理解物理世界的规律。比如对于"杯子里盛满热水时不能剧烈晃动"这种常识，较难理解。
再比如在处理针线缝合、极小电子元器件的柔性插拔等任务时，现有的灵巧手虽然硬件参数达标，但在视觉到触觉反馈闭环上仍有毫秒级的延迟，而这种延迟在精密工程中是致命的。
不难看出，2026 年的具身智能，擅长"短程、局部、可容错"的任务，但在"长程、精密、不可犯错"的场景中，仍然表现得不成熟。
这些并非单一算法或硬件问题，而是源于高质量真实场景数据不足。
要知道长尾场景代价高昂。在工业线上，即使 1% 的失败，也可能意味着整条产线的停摆。虽然现在通过合成数据可以解决量的问题，却难以覆盖比如光影变化、灰尘遮挡、电机磨损、材料老化，这些因素足以让在虚拟环境中表现完美的模型，在真实场景中失灵。
具身智能，需要的是一个可以被规模化继承与扩展的能力底座。
要知道在通用 AI 里，从基础模型到 AIGC 产品或者 Agent 百花齐放的群智时刻，往往发生在两个条件成熟之后，一是底座能力足够强且相对通用，二是开发门槛足够低，使得能力可复现、可微调、可部署、成本可承受。
在过去几年里，具身智能的大脑能力大多被封闭在各个厂商自己的系统里，这导致技术难以跨场景、跨本体复用，也让产业生态难以快速累积共享的知识与数据。
正因为如此，具身智能落地总是出现换场景、换本体、换工况就失效的情况，卡在最后 1% 的稳定性上。
从 2026 年的技术现实来看，2025 年资本的狂潮，本质上是一场押注，押的便是是否可以通过更强的算力、更大的多模态模型，像 ChatGPT 在文本领域那样，强行突破物理世界中的长程规划与稳定性难题。
而在这个问题被真正解决之前，具身智能仍将处在一个尴尬却关键的阶段。
四、2026，具身智能进入"现实世界"
如果说 2025 年是具身智能的"元年"，是技术集中涌现、资本快速下注的一年，那么 2026 年正在成为一个更现实的年份。
正如上文所言，当下的具身智能，擅长的是短程、局部、可容错的任务；而在长程规划、物理常识、极端精密操作上，仍然存在结构性短板。因此，2026 年的具身智能，并不会一步跨入通用时代，而更像是在既定能力范围内，开始真正进入现实世界、承担现实任务。
因此，工况稳定、流程明确、容错空间可设计的场景，将成为是厂商们的首选。
这一点，从 2025 年底以及 2026 年初，具身智能厂商的动作以及政策上的加持，便可见一斑。
例如 2026 年初，智元机器人（Agibot）宣布其"远征"系列已在汽车制造与精密电子生产线上累计工作超过 100 万小时。从强调单次能力有多强，到强调长期稳定运行。
再比如 1 月 8 日，优必选与空中客车签署人形机器人服务协议，空客采购 Walker S2 用于制造工厂；1 月 16 日，星动纪元与顺丰科技签约，明确要在仓储、快递中转等环节推进规模化落地，并提出联合制定物流行业标准……这与 2025 年初的具身智能概念期，所展现出来的业态全然不同。
这一点在政策上也有所体现，2025 年 12 月 31 日，工信部等四部门发布的《汽车行业数字化转型实施方案》明确提出推动智能机器人在焊接、喷涂、总装等环节规模化应用，并打造"具身智能示范产线"。
从当下来看，工业操作密集的汽车领域将会成为具身智能 2026 年的第一战场；物流分拣则会成为效率高地。
但仅靠"选对场景"还不够，毕竟具身智能想要规模化落地，瓶颈根源是数据。于是 2026 年行业会出现第二个递进变化，那就是行业开始用更系统的方式去补"真机数据"，并让数据真正可复用、可继承。
一条路径是通过"人类喂饭"式的训练方式解决这一问题，比如 2025 年 11 月，宇树科技正式发布了"全身遥操作平台"。这种"人类喂饭"式的训练方式，允许人类操作员通过佩戴传感器或使用视觉追踪，让其人形机器人实时同步人类动作；此外，智元机器人在 2025 年也推出了数据采集平台——精灵 ( Agi-Pilot ) 。
这些动作不仅是展示硬件性能，核心是为了采集"高质量真机数据"。通过人类带教，机器人可以学习在处理柔性物体（如衣服）或精密物体（如水杯）时的力度补偿和动作轨迹。
另一条路径是具身智能"大脑"层面的开源化，例如在 RoboChallenge 的三方评测中，自变量开源端到端具身智能基础模型 WALL-OSS 以 46.43 分的成绩超越 pi0，总分排名第二；此外，在叠洗碗巾、挂口杯、按按钮等多个单动作任务中排名第一。
这意味着而是行业开始有可对齐、可复现的基准。不仅大幅降低了开发与部署门槛，更为整个行业提供了一个共同的技术底座，让不同厂商、不同硬件、不同场景之间能够共享进步和反馈，避免重复造轮子，加速大规模应用的落地。
而当算法拥有了真正的"肌肉"和"骨骼"，进入现实世界，AI 才能在真正撬起新的生产力，撬起新的时代。
站在 2026 年的门槛回望，具身智能已不再是被概念与想象包裹的"未来叙事"，而是正在被拉进工厂、仓库与真实产线的现实工程。未来，真正的分水岭，也许并不在模型参数或融资规模上，而在于谁能率先建立起可继承、可复用、可规模化扩展的现实能力底座。
从这个角度看，2026 年并不是具身智能走向终局的一年，而是决定分化方向的一年。谁能够在这一年真正进入现实世界，并建立起可持续演化的能力闭环，谁才有资格参与下一阶段关于"通用"的讨论。
启远网配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
