近年來，具身智能領(lǐng)域在資本與技術(shù)的雙重推動下熱度持續(xù)攀升，但估值泡沫與商業(yè)化進(jìn)展緩慢的問題逐漸浮出水面，引發(fā)投資界的廣泛關(guān)注。高盛近期發(fā)布的行業(yè)報(bào)告指出，當(dāng)前具身智能行業(yè)正面臨“訂單荒”的困境，同時Figure公司對優(yōu)必選相關(guān)視頻涉嫌AI合成的質(zhì)疑，進(jìn)一步將行業(yè)推向輿論的風(fēng)口浪尖，暴露出其在訂單落地與技術(shù)真實(shí)性方面的雙重挑戰(zhàn)。

針對這一現(xiàn)象，某投資機(jī)構(gòu)董事總經(jīng)理梁穎從投資人視角深入剖析了行業(yè)當(dāng)前面臨的困境與未來投資方向的轉(zhuǎn)變。作為在該領(lǐng)域深耕十余年的資深投資者，她所在的機(jī)構(gòu)不僅曾參與多家明星機(jī)器人企業(yè)的早期投資，還孵化了一批具有代表性的科技企業(yè)。梁穎指出，當(dāng)前行業(yè)核心問題在于，許多產(chǎn)品尚未形成有效的商業(yè)閉環(huán)，客戶端實(shí)際使用情況與宣傳存在差距。她進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)不僅限于AI能力不足，機(jī)器人本體在穩(wěn)定性、功耗、負(fù)載能力等硬件層面仍存在顯著瓶頸。

在梁穎看來，具身智能不應(yīng)被簡單等同于雙足人形機(jī)器人。她認(rèn)為，人形機(jī)器人或許是行業(yè)發(fā)展的終極目標(biāo)，但商業(yè)落地的關(guān)鍵在于場景適配而非形態(tài)模仿。以工業(yè)場景為例，當(dāng)前自動化與機(jī)器人的組合已替代大部分可標(biāo)準(zhǔn)化的人工操作，剩余難以替代的工作往往涉及復(fù)雜環(huán)境或高精度需求，這正是機(jī)器人技術(shù)需要突破的方向。她舉例稱，特斯拉布局機(jī)器人產(chǎn)品正是基于其工廠近乎無人化的現(xiàn)狀，但仍存在少量人工無法替代的操作環(huán)節(jié)。

談及技術(shù)瓶頸，梁穎坦言，當(dāng)前機(jī)器人大腦算法與硬件本體均未達(dá)到大規(guī)模商業(yè)化成熟階段。許多創(chuàng)業(yè)公司出身于AI算法背景，認(rèn)為機(jī)器人本體已成熟，只需通過AI大模型加持即可實(shí)現(xiàn)突破。然而現(xiàn)實(shí)是，本體硬件仍存在諸多問題：穩(wěn)定性差、功耗過高、無法長時間工作，甚至需要依賴遠(yuǎn)程操作。她以近期某機(jī)器人展會為例，指出多數(shù)參展產(chǎn)品雖能完成基礎(chǔ)動作，但距離自主運(yùn)行仍有很大差距，一個機(jī)器人往往需要兩名工程師陪同調(diào)試。

對于人形機(jī)器人是否陷入“技術(shù)堆砌難落地”的怪圈，梁穎表示，要實(shí)現(xiàn)與人比肩的靈活性，人形機(jī)器人需搭載至少50個自由度關(guān)節(jié)，但這會直接導(dǎo)致成本飆升、小型化受阻，并伴隨功耗過高、穩(wěn)定性不足等問題。她觀察到，許多企業(yè)初期宣稱要打造“全場景多任務(wù)人形機(jī)器人”，但最終不得不轉(zhuǎn)向科研市場尋求突破，真正能落地實(shí)用的成熟產(chǎn)品寥寥無幾。她認(rèn)為，行業(yè)應(yīng)避免過度執(zhí)著于人形概念，而是聚焦具體場景需求，例如工廠場景中固定位置的機(jī)械臂可能比移動平臺更高效。

在商業(yè)落地路徑上，梁穎提出“模塊化設(shè)計(jì)”的思路。她認(rèn)為，具身智能機(jī)器人可拆分為機(jī)械臂與移動平臺兩部分，形態(tài)（雙足、輪式或四足）應(yīng)根據(jù)場景需求決定。例如家庭場景需要穩(wěn)定、安全且空間適配性強(qiáng)的設(shè)備，而工業(yè)場景可能更注重效率與成本。她強(qiáng)調(diào)，核心在于找到合適的應(yīng)用場景，使機(jī)器替代人的經(jīng)濟(jì)模型成立，而非追求技術(shù)完美。她以某企業(yè)案例說明，若機(jī)器人售價10萬元卻需兩人專門維護(hù)，則缺乏商業(yè)價值。

針對行業(yè)“訂單荒”現(xiàn)象，梁穎指出，關(guān)鍵在于驗(yàn)證客戶端是否真正使用已采購的機(jī)器人。她觀察到，部分企業(yè)產(chǎn)品尚未成熟，但行業(yè)危機(jī)感促使客戶愿意嘗試新技術(shù)。她認(rèn)為，應(yīng)鼓勵這種嘗試，通過實(shí)踐發(fā)現(xiàn)問題并逐步解決，而非期待機(jī)器人一次性解決所有問題。她建議企業(yè)先聚焦一兩個應(yīng)用場景，再逐步拓展功能。

當(dāng)被問及未來投資方向時，梁穎透露，該機(jī)構(gòu)早期已布局30余家機(jī)器人企業(yè)，涵蓋從1.0到2.0階段的項(xiàng)目。但到2026年，隨著機(jī)器人本體企業(yè)估值偏高且優(yōu)質(zhì)創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)已基本入場，投資邏輯將從聚焦本體轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)鏈上游的核心部件領(lǐng)域。她同時表示，將持續(xù)關(guān)注已投企業(yè)的商業(yè)化落地，協(xié)助其找到切入點(diǎn)。

在商業(yè)化突破口方面，梁穎認(rèn)為，具身智能應(yīng)優(yōu)先解決降本增效問題，場景選擇不宜過于復(fù)雜。她指出，危險(xiǎn)、污染環(huán)境或需要24小時工作的場景（如巡檢、維護(hù)）具有強(qiáng)剛需性，且不一定需要人形形態(tài)。她強(qiáng)調(diào)，技術(shù)應(yīng)用應(yīng)以需求為導(dǎo)向，有時需做減法而非加法，避免功能堆砌。她觀察到，當(dāng)前行業(yè)從業(yè)者多出身科研背景，傾向于從技術(shù)出發(fā)思考問題，但更應(yīng)優(yōu)先明確需求，再評估技術(shù)可行性。